Warum KI-Projekte scheitern: Lehrreiche Beispiele
Die meisten KI- und Data-Science-Projekte erreichen nie die Produktionsreife. Eine Analyse zeigt, dass nicht die Technologie das Problem ist, sondern mangelnde Kommunikation, unrealistische Erwartungen und fehlende Datengrundlagen die Hauptursachen für das Scheitern sind.









