KI braucht Kontext. Sonst liefert sie Dir Antworten, aber keine verlässliche Entscheidungsgrundlage.

Unternehmen investieren gerade massiv in KI. Gleichzeitig wird oft unterschätzt, was passieren kann, wenn ein LLM direkt auf Excel-Dateien, Quellsysteme oder schlecht strukturierte Daten zugreift.

Die KI liefert ein Ergebnis. Aber kannst Du nachvollziehen, wie es entstanden ist? Welche Daten wurden verwendet? Welche Kennzahl wurde wie berechnet? Und bekommt Dein Kollege morgen auf dieselbe Frage auch dieselbe fachliche Antwort?

Genau darum geht es in dieser Folge von WERTGESCHÄTZT!.

Swen und Michael sprechen darüber, warum klassische Business Intelligence durch KI nicht überflüssig wird. Im Gegenteil: Eine saubere, zentrale und nachvollziehbare Datenbasis wird noch wichtiger.

Denn bevor KI sinnvoll mit Unternehmensdaten arbeiten kann, braucht sie Kontext.

Welche Daten gehören zusammen? Welche Beziehungen bestehen zwischen ihnen? Wie werden Kennzahlen berechnet? Welche Informationen darf ein Nutzer sehen? Und was passiert, wenn für eine belastbare Antwort wichtige Daten fehlen?

Genau hier setzt Contextual Intelligence an.

Eine zusätzliche semantische und fachliche Schicht sorgt dafür, dass KI nicht einfach Daten interpretiert, sondern innerhalb klar definierter Strukturen arbeitet. So lassen sich bestehende BI-Logiken mit neuen Möglichkeiten durch LLMs verbinden.

Das verändert auch die Art, wie wir zukünftig mit Unternehmensdaten arbeiten. Nicht jede neue Frage braucht sofort ein neues Dashboard. Stattdessen können sich Fachbereiche über natürliche Sprache an Analysen herantasten, Zusammenhänge prüfen und schneller erkennen, welche Informationen wirklich relevant sind.

Die entscheidende Frage ist deshalb nicht, ob Unternehmen KI auf ihre Daten loslassen.

Die entscheidende Frage ist, ob diese KI den Kontext versteht, in dem diese Daten entstanden sind.

Hier geht's zum Blog "Was ist Contextual Intelligence": https://bimanu.de/blog/contextual-intelligence-einfach-erklaert/

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