Ist Ihr Datenökosystem bereit für KI? So können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Systeme auf eine KI-Umrüstung vorbereitet sind

Als Währung der Zukunft ist das Sammeln von Daten für Unternehmen ein vertrauter Prozess. In der vorherigen Ära der Technologien und Toolsets waren Unternehmen jedoch auf einfache, strukturierte Daten beschränkt, wie etwa Transaktionsinformationen und Kunden- und Callcenter-Gespräche. Auf dieser Grundlage nutzten Marken die Stimmungsanalyse, um herauszufinden, wie Kunden über ein Produkt oder eine Dienstleistung dachten.

Neue KI-Tools und -Funktionen stellen für Unternehmen eine unglaubliche Chance dar, über sich hinauszuwachsen strukturierte Daten und greifen Sie auf komplexe und unstrukturierte Datensätze zu, um noch mehr Mehrwert für Kunden zu erschließen. Beispielsweise können große Sprachmodelle (LLMs) menschliche Interaktionen analysieren und wichtige Erkenntnisse extrahieren, die das Kundenerlebnis (CX) verbessern.

Bevor Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI nutzen können, müssen sie jedoch viele Schritte zur Vorbereitung einer KI-Integration unternehmen. Einer der wichtigsten (und am häufigsten übersehenen) Schritte ist die Modernisierung ihres Datenökosystems. Im Folgenden finden Sie einige der Best Practices und Strategien, die Unternehmen nutzen können, um ihr Datenökosystem KI-fähig zu machen.

Den Datenbestand beherrschen

Unternehmen müssen ihre Daten in einem zentralen Repository oder Datenbestand sammeln und organisieren, um KI-fähig zu werden. Der Datenbestand eines Unternehmens ist die Infrastruktur, in der alle Daten gespeichert und verwaltet werden. Das Hauptziel besteht darin, die Daten den richtigen Personen zur Verfügung zu stellen, wenn sie sie benötigen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen oder einen ganzheitlichen Überblick über ihre Datenbestände zu erhalten. Leider verstehen die meisten Unternehmen ihren vorhandenen Datenbestand nicht, sei es aufgrund von Altlasten, isolierten Daten, schlechter Zugriffskontrolle oder einer Kombination aus mehreren Gründen.

Damit Unternehmen ein tieferes Verständnis ihres Datenbestands erreichen können, sollten sie mit einem Partner zusammenarbeiten, der KI-Lösungen wie eine einheitliche generative KI-Orchestrierungsplattform bereitstellen kann. Eine solche Plattform kann es Unternehmen ermöglichen, Experimente und Innovationen über LLMs, KI-native Anwendungen, benutzerdefinierte Add-Ons und – am wichtigsten – Datenspeicher hinweg zu beschleunigen. Diese Plattform kann auch als sichere, skalierbare und anpassbare KI-Workbench fungieren und Unternehmen dabei helfen, ein besseres Verständnis ihres Datenökosystems zu erreichen und KI-gesteuerte Geschäftslösungen zu verbessern.

Ein tieferes Verständnis des eigenen Datenbestands steigert nicht nur die Effektivität von KI-Lösungen, sondern hilft Unternehmen auch dabei, ihre KI-Tools verantwortungsvoller und auf eine Weise zu nutzen, die der Datensicherheit Priorität einräumt. Dank KI-gestützter Prozesse und Funktionen werden die Daten immer detaillierter, was die Notwendigkeit der technischen Konformität mit Sicherheitsanforderungen und der Einhaltung von verantwortliche KI Best Practices.

Verbesserung der Datenverwaltung und -sicherheit

Die Data-Governance-Frameworks von Unternehmen müssen einer umfassenden Überarbeitung unterzogen werden, um für KI bereit zu sein. Data-Governance-Frameworks sind eine relativ neue Erfindung, die sich auf traditionellere Datenbestände konzentriert. Heutzutage müssen Unternehmen jedoch neben strukturierten Daten auch unstrukturierte Daten wie personenbezogene Daten (PII), E-Mails, Kundenfeedback usw. verwenden, die mit aktuellen Data-Governance-Frameworks nicht verarbeitet werden können.

Ebenfalls, generative KI (Generation AI) verändert das Data-Governance-Paradigma von regelbasiert zu Leitplanken. Unternehmen müssen Grenzen definieren, anstatt sich auf starre Regeln zu verlassen, da ein einzelner Erfolg oder Misserfolg nichts besonders Aufschlussreiches liefert. Durch die Definition von Grenzen, die Berechnung einer Erfolgswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Datensatz und die anschließende Messung, ob die Ergebnisse innerhalb dieser Parameter blieben, können Unternehmen feststellen, ob eine KI-Lösung technisch konform ist oder einer Feinabstimmung bedarf.

Unternehmen müssen neue Tools, Ansätze und Methoden zur Datenverwaltung implementieren und übernehmen. Führende Marken Verwenden Sie Techniken des maschinellen Lernens, um die Datenverwaltung und Qualitätssicherung zu automatisieren.. Insbesondere indem sie im Vorfeld Richtlinien und Schwellenwerte festlegen, können diese Unternehmen die Durchsetzung von Datenstandards leichter automatisieren. Weitere bewährte Praktiken der Datenverwaltung sind die Einführung strenger Datenverarbeitungs- und -speicherprotokolle, die Anonymisierung von Daten, wo immer möglich, und die Einschränkung ungerechtfertigter Datenerfassung.

Da sich die aktuelle Regulierungslandschaft rund um die KI-gestützte Datenerfassung ständig weiterentwickelt, kann eine Nichteinhaltung zu hohen Geldstrafen und Reputationsschäden führen. Um diese neuen Regeln einzuhalten, ist ein umfassendes Daten-Governance-Framework erforderlich, das die Datenschutzgesetze berücksichtigt, die für die jeweiligen Geschäftsregionen eines Unternehmens spezifisch sind, wie z. B. KI-Gesetz der EU.

Ebenso müssen Unternehmen die Datenkompetenz im gesamten Unternehmen verbessern. Unternehmen müssen auf allen Ebenen Änderungen vornehmen, nicht nur bei technischen Mitarbeitern wie Ingenieuren oder Datenwissenschaftlern. Beginnen Sie mit einer Bewertung der Datenreife, bei der die Datensicherheitskompetenzen verschiedener Rollen bewertet werden. Eine solche Bewertung kann beispielsweise aufdecken, ob Teams nicht dieselbe Geschäftssprache sprechen. Nachdem eine Basislinie festgelegt wurde, können Unternehmen Pläne zur Steigerung der Datenkompetenz und des Sicherheitsbewusstseins umsetzen.

Verbesserung der Datenverarbeitungsfunktionen  

Falls es nicht bereits offensichtlich war: Unstrukturierte Daten sind der Hügel, auf dem Marken scheitern oder Erfolg haben. Wie bereits erwähnt, können unstrukturierte Daten PII, E-Mails und Kundenfeedback sowie alle Daten enthalten, die nicht in einer normalen Textdatei, PDF, Microsoft Excel-Tabelle usw. gespeichert werden können. Diese schwerfällige Natur unstrukturierter Daten erschwert die Analyse oder Durchführung von Suchvorgängen. Die meisten Datentechnologietools und -plattformen können stark unstrukturierte Daten nicht integrieren und verarbeiten – insbesondere nicht im Kontext alltäglicher Kundeninteraktionen.

Um die Herausforderungen unstrukturierter Daten zu bewältigen, müssen Unternehmen dieses undokumentierte Wissen erfassen, extrahieren und in einer unternehmensweiten Wissensdatenbank abbilden, um ein vollständiges Bild ihres Datenökosystems zu erstellen. In der Vergangenheit war dieser Wissensmanagementprozess arbeitsintensiv, aber KI macht ihn einfacher und erschwinglicher, indem sie Daten aus mehreren Quellen sammelt, Inkonsistenzen behebt, Duplikate entfernt, wichtige von unwichtigen Daten trennt usw.

Sobald KI in ein Datenökosystem integriert ist, kann sie dazu beitragen, die Verarbeitung komplexer Assets wie Rechtsdokumente, Verträge, Callcenter-Interaktionen usw. zu automatisieren. KI kann auch beim Aufbau von Wissensgraphen zur Organisation unstrukturierter Daten helfen, wodurch die Funktionen der Gen. KI effektiver werden. Darüber hinaus ermöglicht Gen. KI Unternehmen, Daten auf der Grundlage gemeinsamer Ähnlichkeiten zu sammeln und zu kategorisieren und so fehlende Abhängigkeiten aufzudecken.

Während diese neuen KI-gestützten Datenanalyse-Tools Um unübersichtliche oder unorganisierte Daten zu verstehen und daraus Erkenntnisse zu ziehen, müssen Unternehmen auch ihren Tech-Stack modernisieren, um diese komplexen Datensätze zu unterstützen. Die Wiederbelebung des Tech-Stacks beginnt mit einem Audit – genauer gesagt einer Bewertung, welche Systeme auf einem Niveau arbeiten, das mit modernen Innovationen mithalten kann, und welche nicht auf dem neuesten Stand sind. Unternehmen müssen auch feststellen, welche vorhandenen Systeme in neue Tools integriert werden können.

Hilfe, um KI-bereit zu werden

Ein Datenökosystem KI-fähig zu machen, ist ein komplexer, langwieriger und mehrstufiger Prozess, der ein hohes Maß an Fachwissen erfordert. Nur wenige Unternehmen verfügen intern über derartige Kenntnisse oder Fähigkeiten. Wenn sich eine Marke dafür entscheidet, die Expertise eines Partners zu nutzen, um ihr Datenökosystem für die KI-Integration vorzubereiten, gibt es bestimmte Eigenschaften, auf die sie bei ihrer Suche achten sollte.

Zunächst einmal muss ein idealer Partner über technisches Fachwissen in mehreren miteinander verbundenen Disziplinen (nicht nur KI) verfügen, wie etwa Cloud, Sicherheit, Daten, CX usw. Ein weiteres verräterisches Zeichen für einen hervorragenden Partner ist, wenn er die Bedeutung von Agilität erkennt. Da sich der technologische Wandel beschleunigt, wird es immer schwieriger, die Zukunft vorherzusagen. Aus diesem Grund sollte ein idealer Partner nicht versuchen, einen zukünftigen Zustand zu erraten; vielmehr hilft er dem Datenökosystem und dem Humankapital eines Unternehmens, agil genug zu werden, um sich an Markttrends und Kundenanforderungen anzupassen.

Darüber hinaus gelten KI-Technologien, wie oben erläutert, für alle, nicht nur für das Data-Science-Team. Die Aktivierung von KI ist ein unternehmensweites Unterfangen. Jeder Mitarbeiter muss KI-kompetent sein, unabhängig von seiner Position. Ein Partner sollte helfen, diese Lücke zu schließen, indem er geschäftliches und personelles Fachwissen zusammenbringt, um Unternehmen dabei zu helfen, die erforderlichen Fähigkeiten intern zu entwickeln.