Auch kritische Töne fehlten nicht. So wurde etwa darauf hingewiesen, dass ein Großteil der KI-Investitionen aktuell hinter den Erwartungen zurückbleibt. Gründe dafür liegen häufig weniger in der Technologie selbst, sondern in fehlender strategischer Einbettung, unklaren Anwendungsfällen oder unzureichend aufbereiteten Daten. Denn eines wurde ebenfalls deutlich: Die Qualität der Trainingsdaten bestimmt maßgeblich den Erfolg jeder KI-Lösung.
Neben strategischen Überlegungen gab es auch spannende Praxisbeispiele. Besonders eindrücklich war etwa der Einsatz von KI im Bereich der Strafverfolgung, wo große Datenmengen helfen können, Zusammenhänge in sogenannten Cold Cases zu erkennen oder Ermittlungen effizienter zu gestalten. Ebenso zeigte sich im Sport- und Talentbereich, wie datenbasierte Ansätze neue Möglichkeiten eröffnen, vorausgesetzt, sie werden verständlich vermittelt und sinnvoll eingesetzt.