Warum scheitern KI-Projekte im Datenumfeld häufig?

KI-Projekte scheitern häufig nicht am Modell, sondern an fehlender Datenqualität, unklarer Semantik, unrealistischen Erwartungen, fehlender Governance oder mangelnder Integration in bestehende Analytics-Prozesse. noventum hilft Unternehmen deshalb, KI-Anwendungen realistisch einzuordnen und zunächst die Use Cases zu priorisieren, die kurzfristig Wirkung entfalten und langfristig skalierbar sind. Der Ansatz ist bewusst pragmatisch: erst Datenlage, Zielbild und Organisation klären, dann KI produktiv einsetzen.