Im Fachartikel von Tobias Knieper wird die Bedeutung einer soliden Datenbasis für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Marketing hervorgehoben. Tobias Knieper erläutert, dass die KI-Readiness bei der Datenarchitektur beginnt. Offene Formate, semantische Layer und Data Lineage sind entscheidend, um Daten für KI-Agenten nutzbar und prüfbar zu machen. Nach Einschätzung von Tobias Knieper scheitern moderne KI-Anwendungen häufig nicht an den Modellen, sondern an einer inkonsistenten und unzureichend flexiblen Datenbasis.

Er betont, dass Unternehmen sich Fragen zur Verfügbarkeit und Flexibilität ihrer Daten stellen sollten. Wichtige Aspekte sind die Vermeidung von Datenkopien, die Offenheit der Datenarchitektur und die Geschwindigkeit, mit der neue Daten für Analysen bereitstehen. Zudem hebt Tobias Knieper hervor, dass die Integration neuer Datenquellen zügig erfolgen sollte, um Innovationsengpässe zu vermeiden. Ein weiterer Punkt ist die Notwendigkeit, dass KI-Agenten die Daten richtig interpretieren können, was durch einen semantischen Layer unterstützt wird. Abschließend weist Tobias Knieper darauf hin, dass eine transparente Herkunft der Daten für Vertrauen und Compliance unerlässlich ist. Der Erfolg von KI hängt somit maßgeblich von einer offenen und flexiblen Dateninfrastruktur ab.