Wenn entscheidende Grundlagen fehlen
Typische Hindernisse auf dem Weg zur produktiven KI
Die Ursachen sind oft dieselben. Unternehmen konzentrieren sich auf die Auswahl von Modellen oder die Entwicklung von Agenten, bevor Daten-Governance, Wissensarchitektur oder Adoption berücksichtigt wurden. Jede ausgelassene Ebene verstärkt die Herausforderungen der nächsten. Wenn die Probleme sichtbar werden, sind sie meist nicht technischer Natur, sondern strukturell bedingt. Das Ignition Framework von emagine setzt genau hier an: Jede Ebene wird validiert, bevor die nächste beginnt.
Die Datenbasis entscheidet
Unstrukturierte, unzureichend dokumentierte oder qualitativ unzureichende Daten in Layer 1 wirken sich auf alle nachgelagerten Ebenen aus. Eine KI-Lösung ist immer nur so belastbar wie die zugrunde liegende Datenbasis. Weder die Wahl des Modells noch ausgefeiltes Prompt Engineering können grundlegende Schwächen in der Datenarchitektur kompensieren.
