KI beginnt bei den Daten: Wie Datenqualität über Erfolg oder Misserfolg von KI-Projekten entscheidet

Künstliche Intelligenz steht bei vielen Unternehmen ganz oben auf der Agenda. Copilot, Automatisierungen, Prognosen oder intelligente Auswertungen versprechen Effizienzgewinne und bessere Entscheidungen. Doch in der Praxis zeigt sich schnell: Ohne saubere, konsistente und strukturierte Daten bleibt der erhoffte Mehrwert aus.

In diesem Online-Seminar erfahren Sie, warum Datenqualität der entscheidende Erfolgsfaktor jeder KI-Initiative ist – und wie Sie Ihre Datenbasis gezielt so vorbereiten, dass KI-Modelle wie Microsoft Copilot zuverlässig, präzise und kontextbezogen arbeiten.

Large Language Models (LLMs) wie Microsoft Copilot analysieren vorhandene Informationen, erkennen Muster und generieren darauf basierend Antworten, Prognosen oder Handlungsempfehlungen. Dabei gilt ein einfacher Grundsatz: Die Qualität der Ergebnisse hängt direkt von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab.

Unvollständige Artikelstammdaten, uneinheitliche Bezeichnungen, fehlende Attribute oder Dubletten führen zu:

• unpräzisen KI-Antworten
• fehlerhaften Analysen
• falschen Prognosen
• fehlender Akzeptanz bei Anwendern

Für Geschäftsführer bedeutet das: Investitionen in KI bleiben hinter den Erwartungen zurück. Für IT-Leiter: Projekte werden komplexer als geplant. Für Fachanwender: Die Ergebnisse sind nicht belastbar genug für operative Entscheidungen. Datenqualität ist daher kein technisches Detail – sie ist strategische Grundlage für erfolgreiche KI-Projekte.

In unserem Online-Seminar zeigen wir Ihnen praxisnah, wie Sie mit Power BI Ihre Stammdaten aus Microsoft Dynamics 365 Business Central analysieren, Schwachstellen sichtbar machen und die KI-Readiness Ihres Datenmodells fundiert bewerten. Außerdem geben wir Ihnen Einblick, wie wir als B.i.Team KI-Projekte strukturiert und nachhaltig zum Erfolg führen – von der Analyse bis zur Umsetzung.