In der digitalen Aera setzen Unternehmen vermehrt auf kuenstliche Intelligenz (KI) und synthetische Daten zur Verbesserung ihrer Algorithmen. Diese kuenstlich erzeugten Daten koennen dabei helfen, Datenmaengel zu beheben, bergen aber auch Risiken. Experten warnen vor einem Modellkollaps, da synthetische Daten oft nicht die Komplexitaet und Variabilitaet echter Daten widerspiegeln und Verzerrungen enthalten koennen. Ein alleiniger Einsatz dieser Daten koennte zu fehlerhaften KI-Modellen fuehren. Ein hybrider Ansatz, der sowohl synthetische als auch reale Daten integriert, wird als Loesung vorgeschlagen. Eine kritische Perspektive und robuste Validierungsprozesse sind entscheidend, um die Potenziale von KI verantwortungsvoll zu nutzen. [10233] [AI-generated content]