Drei Wege, wie Unternehmen Daten nutzen können, um KI-Initiativen voranzutreiben, die den Wert steigern

Verfasst von:

• Yogesh Dhimate | Senior Partner Solutions Architekt, AWS
• Martin Ristov | Senior Partner AI Technologist, AWS

Durch verbraucherorientierte Anwendungen haben wir alle erlebt, wie leistungsstark die neuesten Modelle des maschinellen Lernens geworden sind. Was für die meisten Technologien in der Regel zwei bis vier Jahre dauert, hat die generative künstliche Intelligenz (KI) in weniger als 12 Monaten erreicht. Und mit dem Aufschwung von Big Data war der Zugang zu Analysen für bahnbrechende Veränderungen noch nie so groß wie heute.

KI-Modelle sind jedoch nur ein kleiner Teil des großen Ganzen; das Endziel besteht nicht einfach nur darin, einen Überblick über Ihre Daten zu gewinnen. Sie möchten diese Daten auf eine Weise nutzen, die einen sinnvollen geschäftlichen Mehrwert schafft.

Entscheidend ist, dass Sie KI-Initiativen implementieren, um den Mehrwert zu steigern. Doch diese Initiativen benötigen Ihre besten Daten, um greifbare Ergebnisse zu liefern. Machen wir uns an die Arbeit.

Garbage in? Garbage out.

Diese Durchbrüche und ihre weitverbreitete Akzeptanz unterstreichen die Tatsache, dass Unternehmen, die erfolgreich KI-Anwendungen mit echtem Geschäftswert entwickeln werden, diejenigen sind, die dies mit ihren Daten tun werden.

Diese Lösungen können uns zwar dabei helfen, unsere Arbeitsweise zu verbessern, stellen jedoch in erster Linie ein angemessenes Instrumentarium dar. Unternehmen haben überall den gleichen Zugang zu den gleichen Machine-Learning-Modellen.

Die Modelle sind ein Effizienzfaktor, aber sie sind nur ein kleines Teil des KI-Puzzles. Um ein besseres Kunden- und Benutzererlebnis zu schaffen, benötigen Sie gute Kundendaten, mit denen Analysten effizient und genau Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen ableiten können.

Wie die aus der Informatik stammende Redensart „garbage in, garbage out“ (Unsinn rein, Unsinn raus) besagt, wird eine schlechte oder falsche Eingabe nur ein fehlerhaftes Ergebnis produzieren. Gleiches gilt für Ihre Kundendaten. Ein Mangel an „sauberen“ oder „guten“ Daten kann Unternehmen daran hindern, aussagekräftige Kundenerlebnisse zu bieten – und infolgedessen nicht in der Lage sein, Mehrwert zu schaffen. Dies führt zu einer Wertlücke, in der Unternehmen, die neue Technologien einsetzen, Schwierigkeiten haben, den vollen Einfluss, den sie auf ihre Kernbetriebsstrategien haben können, zu maximieren.

Der kulturelle Kernpunkt

Einfach ausgedrückt sind unsaubere Daten das Ergebnis von nicht aufeinander abgestimmten Systemen, Mitarbeitern und Prozessen. Dies gilt auch für Fälle, in denen Daten in verschiedenen Sprachen, Formaten und Frequenzen vorliegen und für jeden Datensatz eigene Datenschutzbestimmungen und Vorschriften gelten, die regeln, wann und wo diese Daten genutzt oder abgerufen werden dürfen – wie beispielsweise der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder der California Consumer Privacy Act. Die Folgen unsauberer Daten können erheblich sein. Sie können beispielsweise zu Halluzinationen führen, die Voreingenommenheit oder Ungenauigkeit widerspiegeln.

Ein Beispiel dafür wäre, dass bei der Übernahme eines Unternehmens, wenn Menschen und Kulturen verschmelzen, Hindernisse entstehen und Unvereinbarkeiten auftreten. Auch wenn neu zusammengestellte Teams und neu gewonnene Kundengruppen vielfältige Ideen und kulturelle Nuancen mitbringen, kann auch dies zu Unstimmigkeiten führen.

Tatsächlich entstehen neben der damit einhergehenden Datenflut durch die Vielzahl an Protokollen, Mechanismen und Datenspeicherorten auch Datensilos. Es ist fast so, als würde man versuchen, mit Zutaten zu kochen, die in völlig anderen Küchen vorrätig sind. Wie kann Ihr neues KI-gestütztes Tool die besten Qualitätsergebnisse liefern, wenn die Daten nicht zentralisiert sind? Ganz ehrlich – das geht nicht.

Wie findet man also die richtige Balance zwischen Technologie und kulturellem Wandel, die nicht nur die Einführung von KI ermöglicht, sondern Ihren KI-Initiativen auch den nötigen Schwung verleiht, um dauerhafte Veränderungen herbeizuführen?

Drei Wege, wie Ihr Unternehmen KI-Initiativen mit hochwertigen Daten vorantreiben kann

1. Funktionsübergreifende Zusammenarbeit

Im Jahr 2025 sind Fakten überzeugender als Vermutungen. Mit dem heutigen Zugang zu intelligenter Technologie hat evidenzbasiertes Handeln intuitives Handeln auf allen Organisationsebenen ersetzt. Wie im Bericht „How Possible Happens“ von Infor™ hervorgehoben wird, nutzen die produktivsten Unternehmen heute Daten, um eine Kultur des Experimentierens zu schaffen und als gemeinsame Sprache für die Zusammenarbeit zur Verbesserung des Kundenerlebnisses.

Darüber hinaus wurde in dem kürzlich erschienenen Bericht „Is your data AI-ready?“ von Deloitte dargelegt, dass der Erfolg von KI damit beginnt, wichtige Stakeholder mit den Datenprodukten zu vernetzen, die Ihr Unternehmen einsetzt. Dazu zählen Entscheidungsträger für die Entwicklung von Komponenten, Dateningenieure für die Erfassung und Aufbereitung von Daten sowie Datenwissenschaftler für die Analyse der Ergebnisse. Damit eine solche Zusammenarbeit funktioniert, sind eine verstärkte Kommunikation und Nachverfolgung auf allen Organisationsebenen von entscheidender Bedeutung – ganz zu schweigen von standardisierten Tools und Prozessen, die eine einwandfreie Datenqualität und -verarbeitung gewährleisten.

2. Ergänzende KI

Sowohl generative KI als auch prädiktive KI bieten starke Vorteile. Während Erstere Inhalte in Sekundenschnelle generiert, nutzt Letztere Algorithmen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und zu prognostizieren. In Verbindung mit soliden Datengrundlagen können beide dazu beitragen, Mehrwert zu schaffen.

Beispielsweise könnten Unternehmen herkömmliche Modelle des maschinellen Lernens einsetzen, um auf der Grundlage früherer Käufe vorherzusagen, was ein Kunde als Nächstes kaufen möchte – und anschließend generative KI nutzen, um diese Vorhersage auf eine für den jeweiligen Nutzer personalisierte Weise zu präsentieren, wodurch ein sinnvolleres Erlebnis entsteht, das die Kundenbindung fördert.

3. Datenkultur

Bei dem Bestreben, einen Mehrwert zu schaffen, darf der Aufbau einer robusten Datenkultur innerhalb Ihres Unternehmens nicht unterschätzt werden. Schließlich wollen Sie nicht nur die Technologie erfolgreich machen – Sie wollen, dass sie greifbaren geschäftlichen Mehrwert liefert. Die Förderung einer umfassenden Datenkompetenz in der gesamten Belegschaft trägt dazu bei, einen Qualitätsmaßstab dafür zu etablieren, wie Daten gespeichert, geteilt und sauber gehalten werden.

Wenn Daten leichter zugänglich gemacht werden und ihr Einfluss auf die Wertschöpfung offener anerkannt wird, werden sie leichter als strategischer Vermögenswert wahrgenommen. Zu einer starken Datenkultur gehört auch der Aufbau eines soliden Daten-Governance-Rahmens, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

Umsetzung, Überwachung, Iteration

Daten sind zwar wichtig, um KI anzutreiben, doch es gibt häufige Fallstricke, wenn man sie überbewertet, was zu einer Art Analyseparalyse führen kann. Die Geschwindigkeit, mit der neue und glänzende Tools, Frameworks und Modelle veröffentlicht werden, ist anders als alles, was man bislang in der Technologiebranche kannte. Es ist entscheidend, dass Unternehmen nicht nur neue Lösungen annehmen, sondern auch sicherstellen, dass sie einen greifbaren Unternehmenswert liefern. Und es gibt Wege, dies sicherzustellen.

Alles beginnt mit ein wenig Experimentieren. Um das Beste aus diesem Prozess herauszuholen, sollten Unternehmen eine Kultur fördern, in der Fehler akzeptabel sind. In einem Unternehmenskontext zu scheitern, kann schwierig sein, doch in einem experimentellen Umfeld mit geringen Erwartungen kann dies Wunder für die Unternehmenskultur bewirken und Teams dazu ermutigen, die Grenzen des Möglichen zu erweitern. Wie Führungsexperte John Maxwell sagte: „Früh scheitern, oft scheitern, aber immer weiter scheitern.“

Sobald Sie erste schnelle und einfache Erfolge erzielen, gewinnen Sie das Vertrauen der Stakeholder, mehr in Initiativen zu investieren. Wenn man diesen Wert frühzeitig aufzeigt, wird deutlich, dass Erfolge da und greifbar sind – und das Feiern dieser Erfolge ebnet den Weg für aufwendigere, aber weitaus wertvollere Anwendungsfälle.

Schließlich ist es wichtig, einen Schritt zurückzugehen. Schauen Sie sich an, wo wir jetzt auf einer viel größeren Zeitleiste stehen. Von den frühen Tagen der KI-Entwicklung bis zu dem, wo wir in zehn Jahren sein könnten, befinden wir uns derzeit in einer entscheidenden Phase, um Branchenstandards rund um Daten zu definieren. Über den Wert hinaus, den wir alle erschließen können, sind saubere Daten von entscheidender Bedeutung, um unbeabsichtigte Verzerrungen zu minimieren, Transparenz zu gewährleisten und die Privatsphäre zu schützen – etwas, das wir alle anstreben sollten.

Erfahren Sie die ganze Geschichte und erhalten Sie praktische Ratschläge zur Schließung der Wertlücke im Bericht von Infor:  „How Possible Happens.“