KI im PLM scheitert an den Daten, nicht am Modell

60 % der KI-Projekte werden 2026 aufgegeben, weil KI-fähige Daten fehlen. Dieses Whitepaper zeigt, warum die Datenqualität und nicht das Modell, der eigentliche Engpass.

Das erfahren Sie

Warum KI verstärkt, was in Ihren Daten steckt, Gutes wie Schlechtes
Die drei Dimensionen der Datenqualität und ein fünfstufiges Reifegradmodell
Was schlechte Datenqualität im Engineering wirklich kostet
Warum KI-Agenten und das Model Context Protocol (MCP) den Einsatz erhöhen
Eine Selbsteinschätzung und eine pragmatische 90-Tage-Roadmap

KI läuft auf sauberen Daten. PRO.FILE macht Ihre bereit.

Three independent studies, one finding

60%

of AI projects will be abandoned by 2026 for lack of AI-ready data

Gartner, February 2025 (248 respondents)

60%

of industrial companies cite data quality as their #1 AI barrier

CIMdata, AI in Industry (PLM Forum, 7 April 2026)

56%

of industrial companies use AI only in selected areas, not yet at scale

PRO.FILE Smart Manufacturing Report 2026