Ein Leitfaden für CIOs und CTOs: Vorbereitung Ihrer Daten für KI
Künstliche Intelligenz (KI) verändert Branchen in bemerkenswertem Tempo. Doch obwohl viele Führungskräfte KI gerne einsetzen würden, sind nicht die Algorithmen das größte Hindernis, sondern die Daten. Für CEOs, CIOs und CTOs hängt die Fähigkeit, KI einzusetzen, die einen echten geschäftlichen Mehrwert schafft, davon ab, ob die Daten des Unternehmens zugänglich, vertrauenswürdig und sicher sind.
Das Datenproblem im Zeitalter der KI
Wir leben in einer Zeit der Datenflut. Unternehmen generieren und sammeln enorme Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten über mehrere Systeme, Clouds und Abteilungen hinweg. Ein Großteil davon bleibt jedoch ungenutzt. Schätzungen zufolge liefern fast zwei Drittel der Unternehmensdaten niemals einen geschäftlichen Mehrwert.
Der Grund dafür ist einfach: Nicht alle Daten sind gleich. Wenn Daten unvollständig, inkonsistent oder schlecht verwaltet sind, können sie keine effektiven KI-Modelle unterstützen. Schlimmer noch: Die Verwendung von Daten geringer Qualität verstärkt negative Ergebnisse – Verzerrungen, Fehler oder Ineffizienzen.
Die Realität für viele Unternehmen:
- 46 % der Führungskräfte sehen die Datenqualität als größte Herausforderung für KI an.
- 72 % geben an, dass die Komplexität des Datenmanagements die Skalierung von KI verhindert.
- 61 % machen sich Sorgen um die Datenherkunft und Rückverfolgbarkeit.
Die Botschaft ist klar: Bevor Sie KI skalieren können, müssen Sie Ihre Daten beherrschen.
Von der Datenflut zu KI-fähigen Daten
Was bedeutet es also, Ihre Daten „KI-fähig“ zu machen? Es beginnt mit fünf entscheidenden Fragen, die jeder Datenverantwortliche beantworten muss:
1. Können wir Daten unabhängig von ihrem Speicherort finden und nutzen?
Die Zugänglichkeit von KI-Daten ist der erste Baustein. KI-Modelle sind auf zuverlässige, zugängliche Daten angewiesen – doch die meisten Unternehmen verwalten mehr als 20 isolierte Datenquellen. Ohne eine effektive Integration nutzen Sie nur einen Bruchteil Ihrer Daten.
2. Vertrauen wir der Qualität unserer Daten?
Die Datenverwaltung in Unternehmen für KI erfordert Herkunftsnachweis, Richtlinien und Beobachtbarkeit. Sie müssen wissen, woher die Daten stammen, wie sie transformiert werden und wer Zugriff darauf hat. Ohne diese Informationen kann man KI nicht vertrauen.
3. Sind unsere Daten sicher?
Die Datensicherheit von KI muss alle Phasen des Lebenszyklus abdecken. Generative KI bringt neue Risiken mit sich – von Schwachstellen im Trainingssatz bis hin zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Der Schutz sensibler Daten erfordert strenge Sicherheitsrichtlinien und eine kontinuierliche Überwachung.
4. Haben wir die richtigen Mitarbeiter, Prozesse und Technologien?
Die Strategie zur Einführung von KI geht über den technischen Bereich hinaus. Führungskräfte müssen sicherstellen, dass ihre Teams geschult, Prozesse angepasst und Technologien aufeinander abgestimmt sind, um eine skalierbare KI zu ermöglichen.
5. Kann unsere Infrastruktur KI-Workloads bewältigen?
Die Bereitschaft der KI-Infrastruktur ist entscheidend. KI, insbesondere große Sprachmodelle, erfordert hybride Speicherumgebungen, die in der Lage sind, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effizient zu skalieren, zu integrieren und zu verarbeiten.
Der KI-Aktionsplan für CIOs, CTOs und CEOs
Bei der Vorbereitung auf KI geht es nicht darum, einem Hype hinterherzujagen, sondern eine nachhaltige Grundlage zu schaffen. So können Führungskräfte vorgehen:
- Beginnen Sie mit praktischen KI-Anwendungsfällen : Konzentrieren Sie sich auf Bereiche, in denen datenbasierte Erkenntnisse schnell einen ROI zeigen. Kleine, wiederholbare Erfolge beschleunigen die Einführung.
- Datenstrategie an Geschäftszielen ausrichten : Jede Datenentscheidung muss direkt mit messbaren Geschäftsergebnissen verknüpft sein.
- Ermöglichen Sie einen umfassenden und sicheren Datenzugriff : Demokratisieren Sie Daten verantwortungsvoll. Unterstützen Sie Ihre Teams mit den richtigen Tools und der richtigen Governance.
- Nehmen Sie moderne Datenarchitekturen an : Erwägen Sie Hybridmodelle wie Data Lakehouses, die strukturierte und unstrukturierte Daten vereinheitlichen, ohne neue Silos zu erstellen.
- Vertrauen durch Governance aufbauen : Legen Sie klare Richtlinien für Dateneigentum, Datenzugriff und Datenqualität fest. Gute Governance macht Rohdaten zu verlässlichen Vermögenswerten.
- Priorisieren Sie die Sicherheit bei der Einführung von KI : Identifizieren Sie vertrauliche Daten, erzwingen Sie Schutzmaßnahmen (Verschlüsselung, Maskierung, unveränderliche Speicherung) und überwachen Sie sie auf Verstöße.
Die Zukunft KI-fähiger Daten planen
Stellen Sie sich Ihre Unternehmensdaten wie eine Bibliothek vor. Für viele Unternehmen ähnelt sie heute eher einem Antiquariat – unorganisiert, überfüllt und schwer zu navigieren. Das Ziel ist nicht sofortige Perfektion, sondern der stetige Fortschritt hin zu einer gut strukturierten, hochgradig nutzbaren Landschaft.
CIOs, CTOs und CEOs müssen mit gutem Beispiel vorangehen. Indem Sie Daten als strategisches Kapital betrachten und heute in die Vorbereitung investieren, stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen auf die KI-Chancen von morgen vorbereitet ist.
Wichtigste Erkenntnis : Bei der KI-Bereitschaft geht es nicht um mehr Daten, sondern um bessere Daten. Führungskräfte, die Governance, Qualität und Sicherheit an erste Stelle setzen, werden den wahren Wert von KI erschließen.
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