KI-Projekte scheitern in der Produktivphase nicht an der Technologie, sondern an unvorbereiteter Datenlage, ungeklärten Prozessen und dem Unterschätzen des Aufwands beim Übergang vom Pilot zur Produktionsumgebung.
Der Einsatz von KI für Massenproduktion von Content führt dazu, dass KI-Systeme vermehrt von anderen KI-Inhalten lernen, wodurch Fehler und Verzerrungen akkumulieren statt korrigiert zu werden.
