Zukunftssicherung Ihrer Unternehmens-AI-Strategie: Wie eine starke Datenbasis nachhaltige Innovation ermöglicht

Das beschleunigte Tempo der Innovation hat Geschäftsführern in den letzten Jahren einen Schock versetzt, und es war schwierig, mit dem Schwall neuer Fähigkeiten Schritt zu halten, die auf den Markt kamen. Kaum denken Unternehmen, sie seien vorne, kommt eine neue Ankündigung, die die Aufmerksamkeit spaltet und den Fortschritt behindert. Das hat die Unternehmensführung dazu gebracht, langfristiger über ihre digitalen Strategien nachzudenken und ihre Fähigkeit zur nachhaltigen Innovation zu stärken.

Das Konzept der nachhaltigen Innovation ist anders als die Nachhaltigkeit selbst (die oft mit dem Klimaeinfluss zu tun hat) und ist stattdessen die Erkenntnis, dass aufkommende Technologie das richtige Ökosystem benötigt, um zu gedeihen. Mit anderen Worten, die digitale Transformation ist nicht nur die Akquise von Technologie, die jetzt verfügbar ist, sondern auch die Errichtung einer starken Datenbasis, um in der Lage zu sein, jede Technologie zu akquirieren, die als Nächstes kommt. Diese Basis ist die Wurzel der Innovation selbst und ermöglicht es Unternehmen, ein Analysemodell mit AI-Integration aufzubauen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Veränderungen vorantreiben. Diese Art von Umgebung ist oft der Ursprung für das bekannte Prinzip “Schnell scheitern. Schnell lernen.”, da sie Teams den Raum gibt, um neue Ideen zu experimentieren und zu testen.

Wenn die Hysterie um KI und GenAI von Experimenten zu Umsetzungen übergeht, sichern Unternehmen ihre Investitionen, indem sie eine robuste, gut architektierte Datenlage schaffen, die zugänglich, organisiert und strukturiert ist, um der Zeit standzuhalten.

Die Datenlücke schließen

Während die ansprechenderen kundenorientierten Technologien alle Schlagzeilen machen, ist es die Datenanalyse im Hintergrund, die die eigentliche Arbeit für KI/GenAI leistet. Die meisten Führungskräfte verstehen dies inzwischen, aber KI-Programme und Datenverarbeitungsbemühungen können immer noch parallel zueinander laufen, wobei Daten an einem Ort gesammelt werden, bevor sie in KI-Programme eingespeist werden. Anstatt Ihr Datenprogramm und KI/GenAI-Prozesse als zwei separate Initiativen zu betrachten, müssen die beiden Bemühungen miteinander verknüpft werden, um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgemäß angeordnet und bereit sind, um verbraucht zu werden. Das bedeutet, dass Führungskräfte berücksichtigen müssen, wie viel der verfügbaren Daten tatsächlich für die Nutzung in ihren KI-Projekten geeignet sind. Die Realität ist, dass nicht viel davon ist. Auf eine Art und Weise duplizieren Organisationen Bemühungen, indem sie Daten und KI getrennt halten, und die Angleichung beider kann ein wichtiger Unterschied bei der Verbesserung der Effizienz, der Reduzierung von Kosten und der Optimierung von Betrieben sein.

Laut BCG haben Unternehmen, die Zeit investiert haben, um ihre Daten- und KI-Programme von Anfang an zu verbinden, im Vergleich zu ihren Mitbewerbern ein überproportionales Wachstum erlebt. Schließlich können Unternehmen keine KI-Entwicklung ohne vorherige Datenkorrektur haben, und Führungskräfte setzen sich von der Masse ab, indem sie ihre reiferen Fähigkeiten nutzen, um bessere Ideen zu entwickeln, Prioritäten zu setzen und die Übernahme von differenzierteren und transformierenden Anwendungen von Daten und KI sicherzustellen. Als Ergebnis haben Unternehmen, die Daten mit KI-Entwicklung verknüpft haben, viermal mehr Anwendungsfälle skaliert und über ihre Geschäfte implementiert als Nachzügler in Daten und KI, und für jeden implementierten Anwendungsfall ist der durchschnittliche finanzielle Einfluss fünfmal größer.

Um Ihre Datenbasis zu stärken, beginnen Sie damit, einige wichtige Fragen zu stellen

Denken Sie daran, dass die Fähigkeit, Daten zu heben und zu verschieben (ob vor Ort oder über Cloud-Migration), nicht dasselbe ist wie sie KI-bereit zu machen. Um sicherzustellen, dass Daten für die Verwendung vorbereitet sind (d. h. analysiert werden können, um KI-Erkenntnisse zu gewinnen), müssen Unternehmen zunächst einige wichtige Fragen berücksichtigen:

• Wie stimmen unsere Daten mit bestimmten Geschäftsergebnissen überein? KI-Modelle benötigen kuratierte, relevante und kontextualisierte Daten, um effektiv zu sein. In den Anfangsphasen sollten Unternehmen ihre Denkweise von der Art und Weise, wie Daten erworben und gespeichert werden, auf die Art und Weise ändern, wie sie für KI-getriebene Entscheidungsfindung in bestimmten Funktionen verwendet werden. Wenn Unternehmen spezifische Anwendungsfälle während des Speicherns und Organisierens ihrer Daten architektieren, kann es leichter zugänglich gemacht werden, wenn es Zeit ist, neue Prozesse wie KI, GenAI oder agentic AI zu entwickeln.
• Welche Hindernisse stehen uns im Weg? Als McKinsey 100 Führungskräfte in Branchen auf der ganzen Welt befragt hat, hatten fast 50 % Schwierigkeiten, die durch digitale und analytische Transformationen generierten Risiken zu verstehen – bei weitem der größte Schmerzpunkt im Risikomanagement. In der Eile, Ergebnisse zu produzieren, können Unternehmen oft Strategie für Geschwindigkeit opfern. Stattdessen müssen Führungskräfte sorgfältig alle Aspekte studieren, in die Zukunft denken und versuchen, potenzielle Risiken zu mindern.
• Wie können wir unsere Daten für erhöhte Effizienz optimieren? Wenn der Bedarf an Daten zunimmt, ist es üblich, dass Manager Blindheit vorweisen und nur auf ihre eigene Abteilung fokussieren. Diese Art von siloartigem Denken führt zu Datenredundanz und langsameren Datenabrufgeschwindigkeiten, sodass Unternehmen cross-funktionale Kommunikation und Zusammenarbeit von Anfang an priorisieren müssen.

4 Best Practices für die Entwicklung einer starken Datenbasis

Unternehmen, die in ihre Datenlage investieren, stellen sich heute für langfristigen KI-Erfolg in der Zukunft auf. Hier sind vier Best Practices, um Ihre Datenstrategie zukunftssicher zu machen:

1. Stellen Sie sicher, dass die Datenqualität und -verwaltung gewährleistet sind

• Datenherkunft, Metadatenverwaltung und automatisierte Qualitätsprüfungen einrichten
• KI-gestützte Datenkataloge für bessere Auffindbarkeit und Klassifizierung nutzen
• Datenverwaltung vereinfachen, um eine nahtlose Verwaltung von strukturierten und unstrukturierten Daten, maschinellen Lernalgorithmen (ML), Notebooks, Dashboards und Dateien sicherzustellen

Ein gutes Beispiel für ein Unternehmen, das aktiv KI nutzt, um Datenqualität und -verwaltung sicherzustellen, ist SAP, das ML-Fähigkeiten in seinem Datenverwaltungspaket integriert, um Dateninkonsistenzen zu identifizieren und zu korrigieren, wodurch die Gesamtdatenqualität und robuste Datenverwaltungspraktiken über seine Plattformen hinweg verbessert werden.

2. Stärken Sie die Datensicherheit, den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften

• Zero-Trust-Sicherheit durch Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und während der Übertragung implementieren
• KI-gestützte Bedrohungserkennung nutzen, um Anomalien zu identifizieren und Verletzungen zu verhindern
• Sicherstellen, dass die Einhaltung globaler Vorschriften wie DSGVO und CCPA gewährleistet ist und Berichte/Audits mithilfe von KI automatisieren

Ein Unternehmen, das innovative Dinge im digitalen Lieferketten- und Drittanbieter-Risikomanagement tut, ist Black Kite. Black Kites Intelligenzplattform liefert schnell und kosteneffizient Erkenntnisse über Drittanbieter und Lieferketten, priorisiert die Ergebnisse in einem vereinfachten Dashboard, das Risikomanagement-Teams leicht konsumieren und kritische Sicherheitslücken schließen können.

3. Erkunden Sie strategische Partnerschaften

• Ihre eigenen erweiterten Analysefähigkeiten bewerten und untersuchen, wie bestehende Daten funktionieren
• Partner suchen, die KI, Datenengineering und Analytik in eine leicht zu verwaltende Plattform integrieren können

Einige cloudbasierte Partnerlösungen, die Daten für KI-Erfolg strukturieren können, sind: (a) Databricks, das mit bestehenden Tools integriert und Unternehmen hilft, Daten/AI (einschließlich GenAI und anderer ML-Modelle) aufzubauen, zu skalieren und zu verwalten; und (b) Snowflake, das eine Plattform betreibt, die die Analyse von Daten und den gleichzeitigen Zugriff auf Datensätze mit minimaler Latenz ermöglicht.

4. Fördern Sie eine datengetriebene Kultur

• Datenzugriff demokratisieren, indem Sie Self-Service-KI-Tools implementieren, die natürliche Sprachabfragen (NLQ) nutzen, um Dateninsights zugänglich zu machen
• Mitarbeiter in KI- und Datenkompetenz weiterbilden und Teams in KI, GenAI und andere Datenverwaltungsprozesse schulen
• Zwischen Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Geschäftsteams fördern, um Datenfreigabe und umfassendere Erkenntnisse zu erleichtern

Ein hervorragendes Beispiel für ein Unternehmen, das aktiv eine datengetriebene Kultur fördert, die stark auf KI angewiesen ist, ist Amazon, das Kundendaten umfassend nutzt, um Produktvorschläge zu personalisieren, Logistik zu optimieren und unternehmensweite Entscheidungen zu treffen, wodurch Daten zu einem zentralen Pfeiler ihrer Strategie werden.

Aufbau einer Datenbasis für die Zukunft

Laut einer aktuellen KPMG-Umfrage erwarten 67 % der Geschäftsführer, dass KI ihre Unternehmen innerhalb der nächsten zwei Jahre grundlegend verändern wird, und 85 % sind der Meinung, dass die Datenqualität der größte Engpass für den Fortschritt sein wird. Das bedeutet, dass es Zeit ist, die Daten selbst neu zu überdenken, nicht nur auf Speicherung, sondern auch auf Benutzerfreundlichkeit und Effizienz. Indem Unternehmen ihre Datenbasis jetzt in Ordnung bringen, können sie ihre KI-Investitionen zukunftssicher machen und sich für anhaltende, nachhaltige Innovation positionieren.