{"id":2777,"date":"2026-10-21T09:16:44","date_gmt":"2026-10-21T08:16:44","guid":{"rendered":"https:\/\/wolfjansen.com\/ifs-unleashed-frames-data-discipline-as-bottleneck-for-enterprise-ai-delivery\/"},"modified":"2026-10-21T09:16:44","modified_gmt":"2026-10-21T08:16:44","slug":"ifs-bezeichnet-die-datenverarbeitung-als-engpass-bei-der-einfuhrung-von-ki-in-unternehmen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wolfjansen.com\/de\/ifs-bezeichnet-die-datenverarbeitung-als-engpass-bei-der-einfuhrung-von-ki-in-unternehmen\/","title":{"rendered":"IFS Unleashed bezeichnet die Datenverwaltung als Engpass bei der Umsetzung von KI in Unternehmen"},"content":{"rendered":"<p>Auf seiner j\u00e4hrlichen Anwenderkonferenz drehte sich bei IFS alles um Daten, wobei die eher beil\u00e4ufigen Gespr\u00e4che aufschlussreicher waren als die Keynotes. Die offizielle Botschaft lautete: Daten sind der Schl\u00fcssel zum Erfolg, das Chancenfeld und die Grundlage f\u00fcr KI-gesteuerte Dienste. In den Kunden-Workshops und Gespr\u00e4chen auf den Fluren zeichnete sich jedoch ein anderes Bild ab: Den meisten Unternehmen fehlt es noch an der n\u00f6tigen Datendisziplin, um dieses Versprechen einzul\u00f6sen.<\/p>\n<p>Dies ist vertrautes Terrain f\u00fcr alle, die in den industriellen und anlagenschweren Branchen t\u00e4tig sind, in denen IFS aktiv ist. Au\u00dfendienst, Luft- und Raumfahrt, Fertigung, Energie: Das sind Branchen mit jahrzehntealten Altsystemen, fragmentierten Stammdaten und Betriebsaufzeichnungen, die nie daf\u00fcr konzipiert wurden, Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen zu speisen. Die KI-Funktionen, die IFS derzeit entwickelt, setzen ein Ma\u00df an Datenkonsistenz voraus, auf das viele Kunden noch hinarbeiten.<\/p>\n<p>Die Anforderungen bei der Personalbeschaffung in diesen Branchen sind im Laufe des letzten Jahres immer spezifischer geworden. Ein Kunde aus der Zulieferkette der Luft- und Raumfahrtbranche hat uns k\u00fcrzlich nach einem Dateningenieur gefragt, der auch Wartungsprotokolle lesen und nachvollziehen kann, warum Eintr\u00e4ge m\u00f6glicherweise unvollst\u00e4ndig sind. Ein anderer Kunde aus der Energiebranche suchte jemanden, der wei\u00df, wie Ersatzteilkataloge mit der tats\u00e4chlichen Lagerbestandslage aus dem Gleichgewicht geraten. Fachwissen auf diesem Niveau ist schwerer zu finden als Kenntnisse im Pipelinebau.<\/p>\n<p>Konferenzen wie diese bringen eine anhaltende Spannung zum Vorschein. Anbieter pr\u00e4sentieren KI als einsatzbereit, w\u00e4hrend Kunden hinter verschlossenen T\u00fcren zugeben, dass sie noch immer an der Bereinigung der zugrunde liegenden Daten arbeiten. Die Kandidaten, die parallel zu einem KI-Pilotprojekt ein Datenqualit\u00e4tsprogramm durchf\u00fchren k\u00f6nnen und die Geduld f\u00fcr die wenig glamour\u00f6se Aufr\u00e4umarbeit mitbringen, sind diejenigen, auf die Kunden immer wieder zur\u00fcckkommen. Technische Kompetenz sichert ein Vorstellungsgespr\u00e4ch. Der operative Kontext ist entscheidend f\u00fcr die Besetzung der Stelle.<\/p>\n<p><em>Angeregt durch Berichte von <a href=\"https:\/\/diginomica.com\/ifs-unleashed-data-success-key-opportunity-area-and-unspoken-friction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Diginomica<\/a>.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Auf der IFS Unleashed-Konferenz wurden Daten sowohl als Wegbereiter als auch als Engpass f\u00fcr KI in Unternehmen dargestellt. 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