DATA MART auf der AIDAQ 2026 in Berlin

Warum Datenmodelle den Unterschied zwischen plausiblen und belastbaren KI-Antworten machen

Am 22. und 23. September 2026 ist DATA MART auf der AIDAQ im bcc Berlin vertreten.

Die AIDAQ bringt Fach- und Führungskräfte aus Wirtschaft, Politik, Forschung und Technologie zusammen. Im Mittelpunkt stehen aktuelle Entwicklungen rund um künstliche Intelligenz, Datenökonomie, Governance und Quantentechnologien.

DATA MART ist mit einem eigenen Beitrag auf der AI Expert Stage vertreten. Lukas Gomber geht darin einer Frage nach, die für den produktiven Einsatz von KI in Unternehmen entscheidend ist:

Wie können Unternehmen sicherstellen, dass KI nicht nur schnell und überzeugend formuliert, sondern fachlich richtige und nachvollziehbare Antworten liefert?

Unser Vortrag auf der AIDAQ

Dienstag, 22. September 2026 | 14:20–14:40 Uhr
AI Expert Stage

Building Trusted AI Answers: Why Data Models Matter in the Age of AI

Natürliche Sprache erleichtert den Zugang zu Unternehmensdaten. Eine verständlich formulierte Antwort ist jedoch noch lange keine belastbare Antwort.

Unklare Definitionen, fehlender fachlicher Kontext und uneinheitlich interpretierte Daten können dazu führen, dass auch leistungsfähige KI-Modelle plausible, aber fachlich falsche oder widersprüchliche Ergebnisse liefern.

In einem Experiment mit sechs unterschiedlichen AI-Agent-Konfigurationen und 150 analysierten Antworten wurde untersucht, welchen Einfluss Datenmodelle und standardisierte Metadaten auf die Qualität der Ergebnisse haben.

Lukas Gomber, Consulting Manager bei DATA MART, zeigt in seiner Keynote, warum Datenmodellierung auch im Zeitalter generativer KI unverzichtbar bleibt. Datenmodelle machen fachliches Wissen explizit, schaffen einen verlässlichen Kontext für Kennzahlen und Beziehungen und stellen dieses Wissen für KI-Systeme strukturiert bereit.

Der Vortrag verdeutlicht außerdem, warum Datenmodelle und Wissensmodelle zusammenspielen müssen, damit aus natürlichem Sprachzugriff tatsächlich vertrauenswürdige AI Analytics entstehen.

Darum geht es im Vortrag

  • Warum Large Language Models fachliche Mehrdeutigkeiten nicht automatisch auflösen
  • Wie Datenmodelle Unternehmenswissen explizit und für KI zugänglich machen
  • Welchen Einfluss standardisierte Metadaten auf die Qualität und Nachvollziehbarkeit von Antworten haben
  • Was sich aus dem Vergleich von sechs AI-Agent-Konfigurationen und 150 Antworten ableiten lässt
  • Warum Daten- und Wissensmodelle gemeinsam die Grundlage für Trusted AI Analytics bilden

Für wen ist der Vortrag besonders interessant?

Der Vortrag richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Data & Analytics, Business Intelligence, Data Architecture, Data Governance und künstlicher Intelligenz.

Besonders relevant ist die Session für Unternehmen, die generative KI für den Zugriff auf Unternehmensdaten einsetzen möchten und dabei sicherstellen müssen, dass Antworten nicht nur verständlich, sondern auch fachlich konsistent, nachvollziehbar und wiederverwendbar sind.

Treffen Sie uns auf der AIDAQ 2026/b>

Sie beschäftigen sich mit Semantic Layers, Datenmodellierung, modernen Datenplattformen oder KI-gestützter Datenanalyse?

Dann nutzen Sie die Gelegenheit für ein persönliches Gespräch mit Lukas Gomber und dem DATA-MART-Team auf der AIDAQ in Berlin. Wir sprechen gerne mit Ihnen über Ihre aktuellen Fragestellungen, Architekturentscheidungen und die Voraussetzungen für belastbare KI-Anwendungen.

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