Der Chief Data Officer als Schlüssel zum Erfolg der KI im öffentlichen Sektor

Von Geschäftsentscheidungen über Kundenkommunikation bis hin zu Initiativen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und allem, was dazwischen liegt – Daten sind von entscheidender Bedeutung.

Ob es sich nun um First-, Second-, Third- oder sogar Fourth-Party-Daten handelt, der öffentliche Sektor verarbeitet ständig riesige Mengen an Informationen und nutzt diese, um zahlreiche Initiativen zu informieren und voranzutreiben.

Die schiere Menge der zu verarbeitenden Informationen, die oft über verschiedene Abteilungen hinweg und innerhalb dieser Abteilungen isoliert gespeichert sind, stellt jedoch eine erhebliche Herausforderung für die Datenintegrität dar. Das heißt, wie vertrauenswürdig sind die Erkenntnisse und damit auch die Entscheidungen? Ohne robuste Strategien und engagierte Führung können Daten veralten, nicht standardisiert, voller Duplikate oder unvollständig werden, sodass sie für aussagekräftige, strategische Erkenntnisse unzuverlässig sind.

Dies verdeutlicht den wachsenden Bedarf an einer umfassenden Strategie zur Datenintegrität, die von einem Chief Data Officer (CDO) geleitet wird. Die Aufgabe des CDO besteht darin, die Erfassung, Verwaltung und Nutzung von Daten umfassend zu steuern, um sicherzustellen, dass ihr optimaler Wert ausgeschöpft und ihre Qualität im gesamten Unternehmen gewährleistet wird.

Trotz der Vorteile hat der öffentliche Sektor Optimierungsbedarf: Das deutsche Datenökosystem ist stark durch die föderale Struktur geprägt. Zuständigkeiten liegen verteilt bei Bund, Ländern und Kommunen. Diese Dezentralität kann zu einem fragmentierten Datenmanagement führen, in dem Ministerien und Behörden oft weitgehend eigenständig agieren und Daten nur begrenzt austauschen. 

Diese Orientierungslosigkeit ist besonders besorgniserregend, wenn man bedenkt, wie viele wichtige Entscheidungen, die Millionen von Bürgern betreffen, auf Daten des öffentlichen Sektors beruhen. Während Organisationen sich bemühen, KI zu implementieren und innovativ zu nutzen, bleiben diejenigen ohne solide Datenstrategien zurück oder füttern ihre KI-Modelle mit unzuverlässigen Eingaben. Dies hat erhebliche Folgen für die öffentlichen Dienste.

KI-Bereitschaft im öffentlichen Sektor

Wenn es um die Einführung von KI geht, sind Unternehmen oft zu ehrgeizig und wollen zu schnell vorankommen. Trotz hoher Investitionen wird die grundlegende Bedeutung der Datenintegrität oft übersehen. Tatsächlich zeigen Untersuchungen, dass nur 12 Prozent der Unternehmen weltweit glauben, dass ihre Daten wirklich KI-fähig sind, und dass 85 Prozent der KI-Projekte aufgrund schlechter Datenqualität, schwacher Governance oder mangelnder Abstimmung zwischen Geschäft und IT scheitern.

Für den privaten Sektor bedeutet dies eine schlechte Kapitalrendite für KI. Für den öffentlichen Sektor hingegen können die Folgen einer fehlerhaften KI lebensverändernd sein. Dies hat bereits erhebliche Auswirkungen in der Praxis, die von fehlerhafter Gesichtserkennungssoftware, die Frauen und People of Color ungenau identifiziert, bis hin zu Ungleichheiten in der Gesundheitsversorgung reichen.

Tatsächlich deuten aktuelle Erkenntnisse darauf hin, dass KI-Verzerrungen – also die Erzeugung falscher Ergebnisse aufgrund unvollständiger, unzuverlässiger und ungenauer Daten – dazu führen, dass Pulsoximeter gefährliche Abfälle des Sauerstoffgehalts bei People of Color weniger genau erkennen.

Ohne eine spezielle Funktion zur Regulierung des Datenflusses in, aus und innerhalb einer Organisation werden diese Verzerrungen weiterhin auftreten.

Die KI-Maschine befeuern

Der öffentliche Sektor in Deutschland verfolgt zunehmend daten- und KI-getriebene Transformationsinitiativen. Beispielsweise durch Investitionen in den nationalen „Aktionsplan KI” oder Pilotprojekte in verschiedenen Behörden soll auch generative KI stärker genutzt werden, um den Wandel voranzutreiben. Die Nachfrage nach Daten mit hoher Integrität war noch nie so groß wie heute.

KI bietet zwar ein beispielloses Potenzial zur Rationalisierung von Prozessen und zur Steigerung der betrieblichen Leistung, ist jedoch grundlegend von der Integrität ihrer Eingaben abhängig. Würde man KI beispielsweise als hochentwickelte Maschine in einer Fabrik darstellen, wären Daten die Rohstoffe. Sind diese Eingaben fehlerhaft, minderwertig oder falsch, wird die Maschine nicht das gewünschte Endprodukt herstellen und könnte sogar Fehlfunktionen aufweisen.

Hier sind CDOs und die von ihnen umgesetzte Strategie von unschätzbarem Wert. Der CDO ist die menschliche Aufsicht, die dafür sorgt, dass ein konstanter Fluss genauer, konsistenter und kontextbezogener Daten in jeden Aspekt der KI-„Maschine” gelangt.

Darüber hinaus identifiziert ein proaktiver CDO potenzielle Datenprobleme, sucht nach besseren Datenquellen und implementiert effiziente Erfassungsmethoden, um Probleme zu vermeiden, bevor sie auftreten. Um dies zu unterstützen, baut der CDO eine datengesteuerte Kultur im gesamten Unternehmen auf. So können Unternehmen den KI-gestützten Erkenntnissen vertrauen und KI sicher zur Steigerung der Effizienz einsetzen.

Die Rolle der Datenintegrität in der KI

Tatsächlich sind robuste Datenmanagementprogramme, die auf Daten mit hoher Integrität basieren, für die Gewährleistung der Vertrauenswürdigkeit von KI von entscheidender Bedeutung. Eine starke Kultur – bestehend aus Datenintegration, Governance, Qualität und Anreicherung – stellt sicher, dass Daten auf allen Ebenen des Unternehmens standardisiert, korrekt gespeichert und auf Anomalien überprüft werden, bevor sie in die KI-Modelle gelangen.

Tatsächlich verlassen sich viele Unternehmen auf mehrere, meist unzusammenhängende Anwendungen, um ihre verschiedenen Datentypen zu verwalten, und speichern diese in Silos und unterschiedlichen internen Systemen. Dies führt zu inkonsistenten, veralteten, doppelten und unvollständigen Daten, was die Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse beeinträchtigt.

Um die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Ergebnissen zu verbessern, müssen Organisationen des öffentlichen Sektors zunächst diese Datensilos aufbrechen und wichtige Daten über Cloud-, lokale und hybride Umgebungen sowie über verschiedene Abteilungen hinweg integrieren. Durch die Schaffung einer ganzheitlichen Sicht auf die Daten erhalten KI-Modelle letztlich ein umfassenderes Verständnis der in den Daten gespeicherten Muster und Trends, wodurch zuverlässige und fundierte Ergebnisse erzielt werden.

Die Aufgabe des CDO ist damit jedoch noch nicht beendet – ein robuster Ansatz für Datenverwaltung und -qualität ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Im Kern zielt ein umfassendes Datenverwaltungsprogramm darauf ab, ein umfassenderes Verständnis der Quelle, Verwendung, Bedeutung, Eigentumsverhältnisse und Qualität der Daten zu vermitteln. Es schafft Vertrauen in die Daten eines Unternehmens, indem es sicherstellt, dass KI-Modelle Zugriff auf alle notwendigen Informationen haben und dass die Daten ethisch und verantwortungsbewusst verwendet werden.

Um dies zu erreichen, benötigen Unternehmen eine Lösung, die Governance- und Verwaltungsaufgaben automatisiert und proaktiv die Qualität, den Wert und die Vertrauenswürdigkeit ihrer Daten sicherstellt, bevor diese nachgelagerte Probleme verursachen können. Vertrauenswürdige, hochwertige Datensätze sind unerlässlich für den Betrieb von KI-Systemen, die genaue und faire Ergebnisse liefern – insbesondere im öffentlichen Dienst, wo es entscheidend ist, den richtigen Bürgern die richtigen Informationen zukommen zu lassen.

Genauigkeit und Vollständigkeit sind entscheidend, aber der Kontext ist ebenso wichtig. Ohne ihn können selbst hochwertige Daten falsch interpretiert werden. Der öffentliche Sektor überwindet dieses Problem, indem er First-Party-Daten mit kuratierten Third-Party-Quellen anreichert – beispielsweise mit Points of Interest, demografischen Profilen, präzisen Adressdaten und Umweltrisikoindikatoren. Durch die Einbindung dieses externen Kontexts lassen sich Muster und Erkenntnisse erkennen, die sonst verborgen blieben, und ermöglichen so intelligentere, fundiertere Entscheidungen.

Letztendlich sorgt der CDO durch die Förderung einer Kultur der Datenintegrität – basierend auf Integration, Governance, Qualität und Anreicherung – dafür, dass jede Initiative, einschließlich des Einsatzes von KI, durch eine saubere, kontextbezogene und vertrauenswürdige Datenbasis unterstützt wird. Darüber hinaus treibt der CDO ein konsistentes, nachhaltiges Rahmenwerk für Innovationen voran, das das Vertrauen der Öffentlichkeit sicherstellt. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Unternehmen, mit größerer Zuversicht, Agilität und Wirkung zu handeln.

Der Wert von Daten

In unserem privaten und beruflichen Leben haben Daten denselben Stellenwert wie Finanzkapital. Angesichts der ständig fließenden riesigen Datenmengen ist es unmöglich, jede Unstimmigkeit manuell zu erfassen. Wenn fehlerhafte Daten durchrutschen, hat dies weitreichende und potenziell katastrophale Folgen.

Die Schaffung einer soliden Grundlage für Datenintegrität unter der Leitung eines CDO ist daher unerlässlich, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, auf deren Grundlage wichtige Entscheidungen im öffentlichen Sektor getroffen werden können. Ohne diese Grundlage kann das volle Potenzial der KI nicht ausgeschöpft werden. Tatsächlich erhöht der zunehmende Einsatz von KI die Dringlichkeit der Entwicklung solider Strategien für Datenintegrität.

So wie das Aufkommen des Internets zu neuen Rollen und Branchen geführt hat, bedeutet die zunehmende Verbreitung und der wachsende Einfluss der KI, dass sich auch die Organisationsstrukturen weiterentwickeln müssen. Organisationen des öffentlichen Sektors werden zunehmend strategischere Funktionen wie die des CDO schaffen müssen, um einen vertrauenswürdigen Datenfluss innerhalb der Organisation zu gewährleisten und sicherzustellen, dass KI erfolgreich und ethisch einwandfrei implementiert wird.

Autor: Jean-Paul Otte, Data Strategy Lead bei Precisely