Unreife der Daten: Ein Hindernis für fortschrittliche KI
Alle Umfragen zu generativer KI – auch unsere eigene – führen zu einem unausweichlichen Schluss: Die Unreife der Daten wird der vollständigen Ausschöpfung des Potenzials generativer KI im Weg stehen.
Als wir nach den Herausforderungen bei der Einführung von KI fragten, war die häufigste Antwort von 56 % der Befragten „unreife Daten“.
Ein kurzer Blick in die Branche bestätigt, dass die mangelnde Datenreife ein ernstes Hindernis bei der Einführung künstlicher Intelligenz darstellt.
In der Branche besteht Einigkeit darüber, dass sich die mangelnde Datenreife negativ auf die KI-Bemühungen auswirkt.
Was ist Datenunreife?
Im Zusammenhang mit KI bezieht sich Datenunreife auf die unterentwickelten oder unangemessenen Datenpraktiken einer Organisation, die ihre Fähigkeit einschränken, KI effektiv zu nutzen. Es umfasst Probleme im Zusammenhang mit Datenqualität, Zugänglichkeit, Governance und Infrastruktur wie beispielsweise:
- Schlechte Datenqualität : Inkonsistente, unvollständige oder veraltete Daten führen zu unzuverlässigen KI-Ergebnissen.
- Eingeschränkte Datenverfügbarkeit : Abteilungsübergreifende Datensilos erschweren den Zugriff und die umfassende Analyse und schränken so die Erkenntnisse ein.
- Schwache Datenverwaltung : Fehlende Richtlinien zum Dateneigentum, zur Einhaltung von Vorschriften und zur Sicherheit bringen Risiken mit sich und schränken die KI-Nutzung ein.
- Unzureichende Dateninfrastruktur : Unzureichende Tools und eine unzureichende Infrastruktur behindern die Datenverarbeitung und das Training von KI-Modellen im großen Maßstab.
- Unklare Datenstrategie : Das Fehlen einer klaren Strategie führt zu unkoordinierten Initiativen und einer eingeschränkten Konzentration auf wertvolle Daten für die KI.
Unreife Daten hindern Unternehmen daran, das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, denn qualitativ hochwertige, gut verwaltete und zugängliche Daten sind die Grundlage für die Entwicklung zuverlässiger und effektiver KI-Systeme. Organisationen, die ihre Datenunreife überwinden möchten, beginnen oft mit der Entwicklung einer Datenstrategie, der Implementierung von Richtlinien zur Datenverwaltung, der Investition in die Dateninfrastruktur und der Verbesserung der Datenkompetenz in allen Teams.
Die Auswirkungen auf die Einführung von KI
Wir haben das alles durchgegangen, um zum eigentlichen Punkt dieses Beitrags zu gelangen: Unreife Daten bremsen die Einführung künstlicher Intelligenz. Die Akzeptanz verlangsamt sich bereits, weil die Unternehmen sich größtenteils bereits die Früchte der generativen KI gepflückt haben, die am einfachsten zu knacken sind (Chatbots, Assistenten, Co-Piloten) und nun auf Probleme mit der Datenreife stoßen, wenn sie sich auf wertvollere Anwendungsfälle wie die Automatisierung von Arbeitsabläufen konzentrieren wollen. Unternehmen, die der Datenreife keine Priorität einräumen, werden Schwierigkeiten haben, diese fortgeschritteneren KI-Funktionen freizusetzen.
Unreife Daten führen zu mangelndem Vertrauen in die Analyse und mangelnder Vorhersehbarkeit der Ausführung. Dies dämpft alle Pläne, KI autonomer zu nutzen – sei es für die Geschäfts- oder Betriebsprozessautomatisierung. Eine Studie der MIT Sloan Management Review aus dem Jahr 2023 zeigt, dass Unternehmen mit ausgereiften Datenmanagementpraktiken eine um 60 % höhere Wahrscheinlichkeit haben, Arbeitsabläufe erfolgreich zu automatisieren, als Unternehmen mit unausgereiften Datenpraktiken. Unreife Daten schränken die Vorhersagegenauigkeit und Zuverlässigkeit der KI ein, die für autonome Funktionen, bei denen Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen getroffen werden, von entscheidender Bedeutung sind.
Organisationen müssen – und das ist das RFC-MUSS – ihre Datenhäuser in Ordnung bringen, bevor sie das Potenzial der KI wirklich ausschöpfen können, um Arbeitsabläufe zu optimieren und wertvolle Zeit für Menschen freizumachen, damit diese sich auf Strategie und Design konzentrieren können, also Aufgaben, für die die meiste KI noch nicht gut geeignet ist.
Datenunreife überwinden
Die Behebung der Datenunreife ist von entscheidender Bedeutung für die Aktivierung erweiterter KI-Funktionen. Zu den wichtigsten Schritten gehören:
- Entwickeln Sie eine klare Datenstrategie
Richten Sie die Datenerfassung, -verwaltung und -qualitätsstandards an den Organisationszielen aus, um sicherzustellen, dass die Daten KI-Projekte wirksam unterstützen. - Implementieren Sie eine robuste Daten-Governance
Legen Sie Richtlinien für Dateneigentum, Compliance, Sicherheit und Datenschutz fest, um die Datenqualität zu verbessern und Vertrauen in KI-Erkenntnisse aufzubauen. - Investieren Sie in eine skalierbare Dateninfrastruktur
Nutzen Sie eine moderne Infrastruktur wie Cloud-Speicher und Datenpipelines, um eine effiziente Verarbeitung und ein skalierbares KI-Training zu unterstützen. - Verbessern Sie die Datenqualitätsstandards
Legen Sie durch regelmäßige Überwachung und Bereinigung Standards für Datengenauigkeit, -konsistenz und -vollständigkeit fest. - Fördern Sie Datenkompetenz und Zusammenarbeit
Fördern Sie eine Kultur der Datenkompetenz und Teamarbeit zwischen Daten- und Geschäftseinheiten, um die Datenzugänglichkeit und -wirkung zu verbessern.
Durch die Einführung dieser Praktiken können Unternehmen eine solide Datengrundlage für KI schaffen, was zu optimierten Arbeitsabläufen, geringeren Risiken und mehr Zeit für strategische Aufgaben führt.
Datenreife ist nicht nur eine technische Notwendigkeit; sie ist ein strategischer Vorteil, der es Unternehmen ermöglicht, das volle Potenzial der KI auszuschöpfen. Durch die Überwindung der Datenunreife können Unternehmen von grundlegenden KI- Applications zu transformativeren, wertorientierteren Anwendungsfällen übergehen und sich so letztlich für den langfristigen Erfolg in einer KI-gesteuerten Zukunft positionieren.
Weitere Informationen finden Sie in unserem Digital Enterprise Maturity Index Report 2024 .