Ein kürzlich erschienener Artikel im Harvard Business Review hebt ein kritisches Problem hervor: Generalistische KI hat oft Schwierigkeiten im Gesundheitswesen, da sie Kontext, Nuancen und spezialisiertes Wissen verpasst. Modelle können Diagramme lesen, aber dennoch missverstehen, was wichtige Signale in der Praxis tatsächlich bedeuten. Die Botschaft ist klar: KI benötigt nicht nur mehr Daten, sondern hochwertige, validierte, domänenbewusste Daten. Ohne eine starke Dateninfrastruktur können selbst leistungsstarke Modelle gefährliche Fehler produzieren. Hier sind neue Infrastrukturebenen von Bedeutung. Verteilte Ökosysteme wie Perceptron zielen darauf ab, Umgebungen zu unterstützen, in denen Daten, Modelle und Ergebnisse kontinuierlich bewertet, validiert und verbessert werden können. Die Zukunft der KI wird nicht nur durch den Zugang zu Modellen bestimmt, sondern durch die Qualität der Daten, die hinter ihnen stehen, und die Systeme, die zur Überprüfung verwendet werden. 🔗Quelle: