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Tag: Datenqualität

  • Vrashank Jain von Dell Technologies über die Datenproblematik, die Ihre KI gefährden könnte

    Vrashank Jain von Dell Technologies über die Datenproblematik, die Ihre KI gefährden könnte

    LGR Reutlingen – 30 Mai 2026 | Im Kontext der rasanten Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) betont Vrashank Jain von Dell Technologies die entscheidende Rolle von Daten. In einem kürzlichen Interview erläuterte er, warum die Vorbereitung und Qualität der Daten sowie moderne Pipelines für den Erfolg von KI-Initiativen von zentraler Bedeutung sind. Jain, der in der Branche für seine Expertise bekannt ist, warnt davor, dass unzureichend vorbereitete Daten Projekte im Bereich der KI zum Scheitern bringen können.

    Die Herausforderungen bei der Datenerhebung und -verarbeitung sind vielfältig. Unternehmen stehen oft vor der Aufgabe, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Jain hebt hervor, dass es nicht nur um die Quantität der Daten geht, sondern auch um deren Qualität. Fehlerhafte oder unzureichende Daten können zu fehlerhaften Ergebnissen in KI-Modellen führen, was gravierende Folgen für Unternehmen haben kann.

    Die essentielle Rolle der Datenvorbereitung

    Die Vorbereitung von Daten umfasst mehrere Schritte, die entscheidend für den Erfolg eines KI-Projekts sind. Jain betont, dass Unternehmen in der Lage sein müssen, Daten effizient zu bereinigen und zu transformieren, um sie für die Analyse nutzbar zu machen. “Die Qualität der Ergebnisse einer KI hängt stark von der Qualität der Daten ab, die ihr zur Verfügung stehen”, sagt er.

    Ein weiterer kritischer Aspekt ist die Lokalisierung der Daten. Jain erklärt, dass Unternehmen oft globale Datenquellen nutzen, jedoch die regionalen Unterschiede in den Daten berücksichtigt werden müssen. Diese Unterschiede können sich erheblich auf die Leistung von KI-Modellen auswirken, insbesondere in Branchen, die stark reguliert sind oder wo kulturelle Nuancen eine Rolle spielen.

    Um diese Herausforderungen zu bewältigen, empfiehlt Jain, moderne Datenpipelines zu implementieren. Diese Pipelines ermöglichen eine automatisierte Verarbeitung von Daten und sorgen dafür, dass die Daten in der richtigen Form und zum richtigen Zeitpunkt für die KI-Modelle bereitstehen. “Die Nutzung von Cloud-Technologien kann hierbei einen entscheidenden Vorteil bieten”, so Jain weiter.

    Die Auswirkungen auf Unternehmen

    Die Bedeutung der Datenstrategie ist für Unternehmen nicht zu unterschätzen. Jain warnt, dass Unternehmen, die in KI investieren möchten, sich zuerst um eine solide Datenbasis kümmern müssen. Dies erfordert nicht nur technologische Investitionen, sondern auch eine Umstellung in der Unternehmenskultur. Die Mitarbeiter müssen in der Lage sein, mit Daten zu arbeiten und deren Bedeutung zu verstehen.

    In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend auf datengetriebene Entscheidungen setzen, ist die Implementierung einer erfolgreichen Datenstrategie unerlässlich. Jain hebt hervor, dass Unternehmen, die es versäumen, diese Grundlagen zu schaffen, nicht nur in ihren KI-Bemühungen scheitern können, sondern auch in anderen Bereichen des Geschäfts.

    Zusammengefasst ist die Botschaft von Vrashank Jain von Dell Technologies klar: Die Herausforderung, die Datenproblematik zu meistern, ist entscheidend für den Erfolg von KI-Initiativen. Unternehmen müssen sich der Wichtigkeit der Datenvorbereitung und -lokalisierung bewusst sein und moderne Datenpipelines nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

  • Die Evolution der ERP-Systeme: KI und Low-Code als Treiber der Transformation

    Die Evolution der ERP-Systeme: KI und Low-Code als Treiber der Transformation

    LGR Reutlingen – 24 Mai 2026 | In der heutigen Geschäftswelt sind ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) unverzichtbare Werkzeuge, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Prozesse zu integrieren und effizienter zu gestalten. Mit dem Aufkommen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Low-Code-Plattformen erleben diese Systeme einen grundlegenden Wandel, der nicht nur die Softwareentwicklung, sondern auch die gesamte Unternehmensstrategie beeinflusst.

    Die Diskussion über die Rolle von KI und Low-Code in der Softwareentwicklung ist aktueller denn je. Auf der jüngsten Sapphire-Konferenz von SAP erklärte CEO Christian Klein, dass das Unternehmen plant, sein ERP-System zum Kontrollzentrum für KI zu machen. Diese Transformation zielt darauf ab, KI-Agenten zu integrieren, die auf strukturierten Geschäftsdaten basieren, um komplexe Abläufe autonom zu steuern. Klein betonte, dass KI im Unternehmenskontext weit mehr als nur eine Unterstützung darstellt; sie soll als integraler Bestandteil der operativen Prozesse fungieren.

    Die Rolle von KI in der ERP-Transformation

    Künstliche Intelligenz hat sich in der Softwareentwicklung als leistungsstarke Assistenz etabliert. Tools wie GitHub Copilot und integrierte Assistenten in ERP-Plattformen bieten Entwicklern wertvolle Unterstützung. Dennoch bleibt KI in ihrer aktuellen Form eine Blackbox, die oft nicht die nötige Transparenz und Nachvollziehbarkeit bietet. Diese mangelnde Einsicht kann insbesondere bei der Fehlersuche zu erheblichen Schwierigkeiten führen. Falsch berechnete Steuern oder Buchungen könnten erst spät erkannt werden und zu finanziellen Einbußen führen. Unternehmen müssen daher vorsichtig sein, wenn sie auf KI-generierten Code vertrauen.

    Ein entscheidender Vorteil von Low-Code-Plattformen besteht darin, dass sie die Komplexität der Softwareentwicklung reduzieren. Diese Tools bieten vorgefertigte, auditierbare Bausteine, die auf geschäftskritische Prozesse optimiert sind. In der ERP-Entwicklung verlagert sich der Fokus von reiner Programmierarbeit hin zur Analyse und Spezifikation der fachlichen Prozesse. Diese Entwicklung ist entscheidend, da das Verständnis dieser Prozesse bei der Umsetzung von ERP-Systemen an oberster Stelle steht.

    Synergien zwischen KI und Low-Code

    Um das volle Potenzial von KI und Low-Code auszuschöpfen, ist eine Kombination beider Technologien notwendig. Diese Synergieeffekte ermöglichen es, dass KI präzisere und zielgerichtete Ergebnisse liefern kann. Durch die Integration von Low-Code-Komponenten kann KI lernen, vorhandene Bausteine effizient zu nutzen. Dies führt nicht nur zu einer besseren Softwareentwicklung, sondern auch dazu, dass Unternehmen agiler und anpassungsfähiger werden.

    SAP hat bereits einen Fonds in Höhe von 100 Millionen US-Dollar eingerichtet, um Partner zu unterstützen, die Anwendungen auf der Business Technology Platform entwickeln. Dies ist Teil einer umfassenden Strategie zur Förderung von Innovationen und zur Sicherstellung, dass die ERP-Systeme von SAP als technische Basis für autonome KI in Unternehmen fungieren.

    Herausforderungen der Datenqualität

    Trotz der technologischen Fortschritte bleibt die Datenqualität eine zentrale Herausforderung für ERP-Systeme. Im Einzelhandel beispielsweise investieren viele Unternehmen erheblich in ihre ERP-Systeme, doch ohne eine saubere Rückführung von Filialdaten können Phantombestände und falsche Nachbestellvorschläge entstehen. COSYS Retail Management Software bietet hier eine Lösung, indem sie als strukturierte Middleware zwischen dem mobilen Filialgeschäft und dem ERP-System fungiert. Die Software erfasst alle relevanten Bewegungsdaten direkt an der Quelle und übergibt diese medienbruchfrei an das ERP, wodurch die Datenqualität erheblich verbessert wird.

    Die Notwendigkeit präziser Geschäftsprozesse

    Christian Klein hob hervor, dass KI in der Lage sein muss, mit den spezifischen Geschäftsprozessen und proprietären Unternehmensdaten umzugehen. Dies ist besonders wichtig, da große Sprachmodelle (LLMs) nicht automatisch die erforderlichen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erfüllen. SAP hat deshalb die SAP Business AI Platform vorgestellt, die Large Language Models mit 50 Jahren Business-Expertise kombiniert. Diese Plattform stellt sicher, dass KI-Agenten in der Lage sind, präzise Aufgaben auszuführen und sich an die spezifischen Anforderungen der Unternehmen anzupassen.

    Die Einführung von KI-Agenten, die komplexe Prozesse selbstständig ausführen können, markiert einen Wendepunkt in der ERP-Transformation. Die SAP Autonomous Suite, die mehr als 50 domänenspezifische Joule-Assistenten umfasst, ist darauf ausgelegt, End-to-End-Prozesse zu automatisieren. Diese Innovationen könnten die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Ressourcen planen und verwalten, grundlegend verändern.

    Strategische Implikationen für Unternehmen

    Die Integration von KI und Low-Code in ERP-Systeme ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern hat auch weitreichende strategische Implikationen. Unternehmen, die in der Lage sind, diese Technologien effektiv zu kombinieren, können ihre Wettbewerbsfähigkeit erheblich steigern. Die Fähigkeit, komplexe Prozesse autonom zu steuern, ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Veränderungen im Markt zu reagieren und ihre Effizienz zu maximieren.

    Dennoch müssen Unternehmen vorsichtig sein, um den Kompetenzverlust ihrer Entwickler zu vermeiden. Ein übermäßiger Einsatz von KI könnte dazu führen, dass Entwickler nur noch KI-generierte Ergebnisse abnicken und ihre Fähigkeit verlieren, tieferliegende Probleme zu erkennen. Deshalb ist eine ausgewogene Herangehensweise erforderlich, die sowohl menschliche Expertise als auch technologische Unterstützung berücksichtigt.

    Die Zukunft der ERP-Systeme wird durch die Kombination von KI und Low-Code geprägt sein. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig adaptieren, werden in der Lage sein, sich in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld zu behaupten. Die Herausforderungen, insbesondere im Hinblick auf Datenqualität und Transparenz, bleiben jedoch bestehen und erfordern kontinuierliche Aufmerksamkeit.