Viele KI-Projekte bleiben hinter den Erwartungen zurück, weil die Datenbasis nicht ausreichend vorbereitet ist. Daten sind häufig schwer nutzbar, aufgrund von Uneinheitlichkeit oder der Verteilung über verschiedene Systeme hinweg. Dadurch fehlt oft die Grundlage, um KI-Anwendungsfälle effizient umzusetzen und wirtschaftlichen Nutzen zu erzielen.

Das Webinar zeigt, wie Unternehmen aus ihrem Status Quo heraus Schritt für Schritt mehr Wirkung erzielen können. Im Fokus steht nicht das nächste Tool, sondern die Frage: Welche Informationen sind verfügbar, wie belastbar sind sie und welcher Anwendungsfall lohnt sich wirklich? Data Readiness bildet dabei die Grundlage, um KI pragmatisch und mit klarem Blick auf den wirtschaftlichen Nutzen einzuführen.

Praxisnah wird gezeigt, wie Unternehmen Datensilos öffnen, bestehende Systeme sinnvoll verbinden, relevante Informationen nutzbar machen und KI dort einsetzen können, wo sie Transparenz, Effizienz, Qualität oder Entscheidungsfähigkeit verbessert. Dabei geht es auch darum, wie erste Use Cases, Demonstratoren oder Pilotansätze in skalierbare, wirtschaftliche und qualitätsgesicherte Prozesse überführt werden können.

Inhalte

  • Warum KI-Initiativen oft keinen klaren Nutzen bringen
  • Warum wirksame KI belastbare Daten und Data Readiness braucht
  • Wie Datensilos zu durchgängigen Informationsflüssen werden
  • Wo KI-Effizienz, Transparenz, Qualität und Entscheidungen verbessern kann
  • Wie aus ersten Use Cases skalierbare Lösungen entstehen

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus der Luft- und Raumfahrtbranche, die Digitalisierung und KI im Unternehmen strategisch gestalten oder verantworten.
Angesprochen sind insbesondere Verantwortliche aus Zulieferunternehmen, Engineering, Entwicklung, Fertigung, Produktion und Komponentenherstellung.


Referent:

Dr. Andreas Löhr, CEO, Linova Software GmbH


Bild: Linova

Die Veranstaltung ist kostenfrei.

Da die Teilnehmeranzahl begrenzt ist, bitten wir um frühzeitige Anmeldung. Die Anmeldung ist verbindlich.