Ein weiterer Grund ist eine fehlende organisatorische Zusammenarbeit: Die Entwicklung der richtigen Trainings- und KI-Algorithmen für Machine Learning erfordert ein ganzheitliches Verständnis der Daten und Prozesse, die automatisiert werden sollen, und zwar über Unternehmensgrenzen hinweg. Dies erfordert die richtige Kommunikation und das Einverständnis innerhalb eines gesamten Unternehmens. Mangelnde Zusammenarbeit führt oft zu einer schlechten Implementierung, minderwertigen Daten und Ablehnung der Anwendungen oder der Automatisierungsprojekte.
Weiterhin gelten auch unausgereifte IT- und Geschäftsprozesse als Hindernis für eine erfolgreiche Implementierung von KI und ML. Wenn diese Prozesse unvollständig sind, ist es sehr wahrscheinlich, dass Daten lückenhaft sind und die KI/ML-Ausführung unterdurchschnittlich bleibt. Zudem funktionieren KI und Machine Learning am besten durch schnelle Iterationen sowie Verbesserungen der Daten und Algorithmen – das geschieht am effektivsten in einer DevOps-Kultur. Hinzu kommt, dass fehlendes Fachwissen in Mathematik, Algorithmus-Design, Data Science und Engineering eine Behinderung darstellt. Da KI und Machine Learning von qualitativ hochwertigen, aktuellen Daten und gut ausgereiften Algorithmen abhängen, sind solche Fähigkeiten entscheidend. Allerdings bedeutet das Finden und Halten solcher Talente auf dem heutigen Markt eine zusätzliche Herausforderung.
Mit der richtigen KI/ML-Strategie können alle bisher genannten Schwierigkeiten jedoch überwunden werden.
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