KI ist unerlässlich – doch die Ressourcen sind begrenzt
KI krempelt die Branche um. Dennoch kämpfen viele Unternehmen mit der Umsetzung. Der Mangel an fachkundigen Data Scientists, Fachkenntnissen (z.B. in SAP) oder strukturiertem Datenzugriff und -aufbereitung stellen erhebliche Hürden dar.
Zeitdruck
Jetzt ist die Zeit für die Einführung von künstlicher Intelligenz gekommen – Verzögerungen bedeuten einen Rückstand gegenüber der Konkurrenz.
Keine internen KI-Experten oder fehlende Ressourcen
Den meisten Unternehmen mangelt es an Data Science Ressourcen oder an KI-Knowhow.
Das Fehlen von Fachwissen über KI (wie für SAP)
Selbst mit Hilfe von KI-Talenten bleibt die Navigation durch SAP-Daten und deren Aufbereitung für KI eine wesentliche Hürde.
Die Abdeckung des gesamten KI-Spektrums ist schwer
LLMs, SLMs, maschinelles Lernen, prädiktive Analysen, Mustererkennung, neuronale Netze, NLP und Chatbots – die gesamte KI-Landschaft abzudecken, stellt eine Herausforderung dar.
Probleme bei der Datenextraktion und -transformation
Um aus den Rohdaten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, bedarf es umfassender datentechnischer Kenntnisse.
Langwierige Implementierung und hohe Kosten
Der Aufbau KI-gesteuerter Lösungen im eigenen Haus benötigt viel Zeit und Aufwand, was den ROI schmälert.
