AI Projects Fail More Often Because of Data Than Code

Viele KI-Projekte scheitern eher an der Datenbereitschaft als an schwachen Modellen. Unternehmen müssen ihre Datenökosysteme modernisieren und in Daten-Engineering sowie Cloud-Plattformen investieren, um KI erfolgreich einzuführen.