KI-Initiativen brauchen keine perfekten Daten: Die Sicht eines Pragmatikers auf Enterprise-KI

Der Markt für Enterprise-KI wird $ 204 Milliarden 203090 Prozent der Unternehmen planen, ihre KI-Investitionen in den nächsten drei Jahren zu erhöhen. Untersuchungen des MIT zeigen jedoch, dass XNUMX Prozent der KI-Projekte nicht über die Pilotphase hinauskommen. Der Hauptgrund dafür liegt nicht in der Komplexität der Modelle, sondern in der Datenqualität.

In Vorstandsetagen wird über ChatGPT versus Claude diskutiert. Sie stellen die falsche Frage. Die eigentliche Frage ist, ob Unternehmensdaten für eine KI-Implementierung bereit sind. Die meisten Unternehmen bauen anspruchsvolle KI-Funktionen auf fragmentierten, inkonsistenten und kontextuell unzulänglichen Datengrundlagen auf.

Dies führt leider zu kostspieligen Fehlern. Finanzinstitute setzen Chatbots ein, die Umsatzzahlen vortäuschen. Einzelhändler implementieren Empfehlungsmaschinen, die nicht mehr erhältliche Produkte vorschlagen. Hersteller investieren in prädiktive Analysen, die grundlegende betriebliche Fragen nicht beantworten können. Diese Fehler entstehen dadurch, dass übereilt komplexe Modelle implementiert und die grundlegende Datenaufbereitung vernachlässigt wird.

Die Herausforderung der Datenkomplexität verstehen

Unternehmensdaten lassen sich in drei Kategorien einteilen. Jede erfordert unterschiedliche Aufbereitungsansätze. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend für den Erfolg von KI.

Strukturierte Daten kommen einem bekannt vor. Informationen befinden sich in Datenbanken und Tabellen mit übersichtlichen Zeilen und Spalten. Viele Unternehmen gehen davon aus, dass gut organisierte Transaktionssysteme KI-fähig sind. Diese Annahme schafft Probleme. KI-Systeme haben mit strukturierten Daten nicht wegen mangelnder Organisation, sondern wegen Kontextlücken Schwierigkeiten. Stößt KI in mehreren Datenbanktabellen auf „ProductID“-Felder, kann sie diese Zusammenhänge ohne explizite Anweisung nicht verstehen. Das Ergebnis ist eine KI, die zwar auf Daten zugreift, diese aber nicht sinnvoll analysieren kann.

Unstrukturierte Daten bietet gegensätzliche Herausforderungen und Chancen. Diese Kategorie umfasst E-Mails, Dokumente, Präsentationen, Videos und andere von Menschen erstellte Inhalte, in denen das meiste Unternehmenswissen gespeichert ist. Herkömmliche Analysetools haben mit unstrukturierten Daten zu kämpfen. Moderne KI-Systeme sind darauf ausgelegt, diese zu verarbeiten. Erfolg erfordert systematische Vorbereitung. Unternehmen können nicht Tausende von PDF-Dateien hochladen und aussagekräftige Erkenntnisse erwarten. Eine effektive Implementierung erfordert Inhaltssegmentierung, Metadatenerstellung und Suchoptimierung.

Halbstrukturierte Daten bilden den komplexen Mittelweg. JSON-Dateien, Systemprotokolle und Berichte vermischen strukturierte Elemente mit narrativem Inhalt. Ein häufiger Fehler besteht darin, diese Quellen als rein unstrukturiert zu behandeln, wodurch wertvolle strukturierte Komponenten verloren gehen. Eine erfolgreiche KI-Implementierung erfordert die Analyse strukturierter Elemente unter Beibehaltung unstrukturierter Erkenntnisse und deren anschließende Neukombination für eine umfassende Analyse.

Jeder Datentyp erfordert spezifische Aufbereitungsstrategien. KI-Systeme müssen so konfiguriert werden, dass sie diese Komplexität bewältigen können. Unternehmen, die alle Daten einheitlich behandeln, erstellen KI-Implementierungen, die bei einem Datentyp hervorragende Ergebnisse erzielen, bei anderen jedoch versagen.

Die Kontextlücke, die die KI-Leistung beeinträchtigt

Kontext ist der wichtigste Faktor für den Erfolg von KI. Er wird aber auch am häufigsten übersehen. Menschliche Analysten bringen jahrzehntelanges Geschäftswissen in die Dateninterpretation ein. Bei der Überprüfung von Quartalsberichten wissen sie, dass „Umsatz“ den US-Umsatz nach Steuern in Dollar darstellt. KI-Systeme verfügen über dieses Verständnis nicht. Ohne expliziten Kontext könnte KI „47 %“ als Umsatzzahl interpretieren, obwohl der tatsächliche Wert 4.7 Millionen Dollar beträgt. Dies führt zu grundlegend fehlerhaften Geschäftsempfehlungen.

Die Kontextlücke geht über die grundlegende Dateninterpretation hinaus. Jede Organisation entwickelt individuelle Definitionen für gängige Kennzahlen. „Kundenakquisitionskosten“ bedeuten für ein Startup etwas völlig anderes als für ein etabliertes Unternehmen. Die Berechnung der „Abwanderungsrate“ variiert je nach Branche und Unternehmen erheblich. KI-Systeme benötigen eine explizite Einweisung in diese organisatorischen Nuancen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu liefern.

Herkömmliche Dokumentationsansätze scheitern bei der KI-Implementierung. Statische Datenverzeichnisse auf Servern bleiben für KI-Systeme unsichtbar und veralten schnell. Erfolgreiche Unternehmen erstellen lebendige Dokumentation, auf die KI aktiv zugreifen kann. Diese wird automatisch aktualisiert, wenn sich Geschäftsregeln weiterentwickeln.

Das Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlichem Input ist hier entscheidend. Maschinen sind hervorragend darin, technische Zusammenhänge zu erkennen. Sie erkennen, dass Spalte A über Datenbanksysteme hinweg mit Tabelle B verknüpft ist. Nur menschliche Expertise liefert den geschäftlichen Kontext. Menschen erklären, warum bestimmte Kennzahlen wichtig sind, wie sie berechnet werden und was normale und besorgniserregende Leistungsbereiche ausmacht. Eine effektive KI-Implementierung kombiniert automatisierte Erkennung mit menschlicher Wissenskuratierung.

Verstärkte Risiken im KI-Zeitalter

Die Implementierung von KI verschärft bestehende Datenprobleme in beispiellosem Ausmaß und mit beispielloser Geschwindigkeit. Traditionelle Herausforderungen der Datenverwaltung werden exponentiell komplexer, wenn KI-Systeme über Organisationsgrenzen hinweg auf Informationen zugreifen, diese verarbeiten und weitergeben.

Zugriffskontrollmechanismen, die für menschliche Benutzer entwickelt wurden, erweisen sich für KI-Systeme als unzureichend. Herkömmliche Sicherheitsmodelle gewähren Vertriebsanalysten möglicherweise Zugriff auf bestimmte Ordner. KI-Assistenten können jedoch durch scheinbar harmlose Abfragen unbeabsichtigt vertrauliche Informationen an unbefugte Benutzer weitergeben. Eine KI im Kundenservice könnte auf Preisdaten von Wettbewerbern zugreifen und diese in der Kundenkommunikation weitergeben. Unternehmen benötigen Sicherheitsrahmen, die ausgereift genug sind, um zu verstehen, was KI in verschiedenen Kontexten weitergeben darf und was nicht.

Compliance-Anforderungen werden deutlich komplexer, wenn KI-Systeme Entscheidungen treffen, die Einzelpersonen betreffen. Die Einhaltung der DSGVO war eine Herausforderung, als Menschen datenbasierte Entscheidungen trafen. Unternehmen müssen nun erklären, wie KI-Algorithmen zu bestimmten Schlussfolgerungen gelangen. Sie müssen Prüfpfade für automatisierte Entscheidungen pflegen und sicherstellen, dass KI-Trainingsdaten den Datenschutzbestimmungen entsprechen. Das „Recht auf Erklärung“ erhält eine neue Bedeutung, wenn der Entscheidungsträger ein algorithmisches System und kein menschlicher Analyst ist.

Vertrauensbildung erfordert neue Test- und Überwachungsansätze. Die traditionelle Qualitätssicherung konzentrierte sich darauf, ob Systeme unter den erwarteten Bedingungen korrekt funktionierten. KI-Systeme erfordern eine kontinuierliche Überwachung, um zu erkennen, wann, wie schwerwiegend und warum sie ausfallen. Unternehmen müssen für jede KI-Entscheidung eine Echtzeitüberwachung implementieren, nicht nur für die Systemleistungsmetriken.

Der Feedback-Kreislauf ist entscheidend für Verbesserungen. Wenn Nutzer KI-Antworten korrigieren, stellen diese Korrekturen wertvolle Trainingsdaten dar. Allerdings nur, wenn Unternehmen diese Daten erfassen und systematisch integrieren. Dies erfordert Prozesse zur Erfassung von Nutzerfeedback, zur Validierung von Korrekturen und zur entsprechenden Anpassung des KI-Verhaltens.

Die Entscheidung zwischen „Bauen oder Kaufen“ treffen

Unternehmen stehen vor der Wahl zwischen der Entwicklung interner KI-Kompetenzen oder der Zusammenarbeit mit externen Plattformen. Jeder Ansatz bringt unterschiedliche Vorteile und Herausforderungen mit sich, die mit den organisatorischen Fähigkeiten und strategischen Zielen in Einklang gebracht werden müssen.

Der Aufbau interner KI-Fähigkeiten bietet maximale Kontrolle und Anpassungspotenzial. Unternehmen können Systeme entwickeln, die genau auf ihre individuellen Anforderungen zugeschnitten sind. Sie behalten die vollständige Kontrolle über ihre Daten und Algorithmen. Der Ressourcenbedarf ist jedoch erheblich. Eine erfolgreiche interne Entwicklung erfordert in der Regel Teams aus Dateningenieuren, KI-Spezialisten und Fachexperten. Die Entwicklung dauert 12 bis 24 Monate. Versteckte Kosten entstehen durch die ständige Aktualisierung der sich schnell entwickelnden KI-Technologien, die ständige Wartung der Systeme und die Erklärung von Terminverzögerungen gegenüber der Geschäftsleitung.

Plattformlösungen versprechen eine schnellere Implementierung und einen geringeren technischen Aufwand. Unternehmen können Daten hochladen, grundlegende Einstellungen konfigurieren und KI-Erkenntnisse generieren. Allerdings müssen Unternehmen die Plattformfunktionen sorgfältig anhand ihrer spezifischen Anforderungen prüfen. Wichtige Aspekte sind die Kompatibilität von Datenformaten, branchenspezifisches Verständnis, Datensicherheit und Datenschutz sowie die Integrationsmöglichkeiten in bestehende Systeme.

Ein hybrider Ansatz ist für viele Unternehmen oft die beste Lösung. Durch den Einstieg mit Plattformlösungen können Unternehmen den Nutzen von KI schnell unter Beweis stellen und gleichzeitig ihre spezifischen Anforderungen kennenlernen. Sobald Unternehmen verstanden haben, was funktioniert, können sie fundierte Entscheidungen darüber treffen, welche Funktionen eine interne Entwicklung oder die weitere Nutzung der Plattform rechtfertigen.

Ein praktischer Rahmen für die Zukunft

Eine erfolgreiche KI-Implementierung beginnt mit einer ehrlichen Analyse und nicht mit ambitionierter Planung. Unternehmen sollten zunächst vorhandene Datenbestände inventarisieren. Dieser Prozess offenbart in der Regel mehr Komplexität und Inkonsistenz als zunächst erwartet. Anstatt eine umfassende KI-Transformation anzustreben, identifizieren erfolgreiche Unternehmen spezifische, messbare Probleme, bei denen KI einen klaren Mehrwert bieten kann.

Die Grundlagenarbeit erfordert erheblichen Aufwand, ist aber unerlässlich. Dazu gehören Datenbereinigung, Kontextdokumentation, Implementierung der Zugriffskontrolle und Pilottests mit klar definierten Erfolgsmetriken. Unternehmen sollten realistische Zeitpläne einplanen. Denken Sie eher an Monate oder Jahre als an Wochen. Bauen Sie Ihre Fähigkeiten schrittweise auf.

Unternehmen, die diese Grundlagenarbeit leisten, während ihre Wettbewerber sich noch auf die Auswahl von KI-Modellen konzentrieren, werden deutliche Vorteile erzielen. Die Wahl der Technologie ist dabei weit weniger wichtig als die Vorbereitung, die den Erfolg eines KI-Systems ermöglicht.

Die Kosten des Wartens

Die KI-Revolution schreitet unabhängig von der organisatorischen Bereitschaft voran. Unternehmen können jetzt in eine angemessene Datenaufbereitung investieren oder später versuchen, Lösungen mit deutlich höheren Kosten und höherer Komplexität nachzurüsten. Unternehmen, die sich als KI-Vorreiter etablieren, werden frühzeitig erkennen, dass Erfolg nicht von der Wahl der ausgefeiltesten Modelle abhängt, sondern von der Schaffung einer Datengrundlage, die es jedem KI-System ermöglicht, einen sinnvollen Geschäftswert zu liefern.

Die Frage für Unternehmensleiter ist nicht, welche KI-Technologie sie implementieren sollen. Sie ist vielmehr, ob ihr Unternehmen die notwendige harte Arbeit für eine erfolgreiche KI-Implementierung geleistet hat. Die KI-Fähigkeiten entwickeln sich monatlich weiter. Unternehmen mit einer Datenbasis, die robust genug ist, um alle zukünftigen technologischen Entwicklungen zu unterstützen, haben einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.