Thought Leadership
Wer aktuell eine KI-Initiative leitet, weiß um die enormen Möglichkeiten – aber auch die Komplexität.
Im Rahmen weit verbreiteten Einführung generativer KI, einer Vielzahl von LLM-Optionen und überzeugenden Visionen einer agentenbasierten, KI-gestützten Automatisierung ist das Tempo der Innovation außergewöhnlich hoch.
Doch nur wer die volle Kontrolle hat, kann das Beste aus KI-Initiativen herausholen: Kontrolle darüber, welche Technologien wie und wo eingesetzt werden und – am allerwichtigsten – über die Daten, die sie antreiben. Ohne diese Kontrolle und Auswahlmöglichkeiten kann KI chaotisch und riskant wirken, anstatt einen Mehrwert zu bieten.
Um Chaos zu vermeiden, ist es wichtig, ein KI-Ökosystem für Datenintegrität zu schaffen. Dies ist ein vernetztes, flexibles Ökosystem, das die KI-gesteuerten Prioritäten direkt unterstützt, denn vertrauenswürdige KI beginnt mit vertrauenswürdigen Daten.
Entscheidend sind die drei Säulen Auswahl, Kontrolle sowie Interoperabilität. Unabhängig davon, ob Unternehmen in der Cloud, vor Ort oder in komplexen Hybridumgebungen arbeiten, benötigen sie die Flexibilität, die KI-Modelle, Tools und Richtlinien auszuwählen, die ihren individuellen Zielen und ihrer Risikobereitschaft entsprechen. Wichtig ist, dass bei der Integration dieser Umgebungen – insbesondere mit den sensibelsten und kritischsten Daten – ein Höchstmaß an Datenintegrität gewährleistet wird.
Herausforderungen bei der Kontrolle von KI
Theoretisch klingen Kontrolle und Flexibilität vielversprechend, doch bisher fällt es vielen Unternehmen schwer, das KI-Chaos zu bewältigen. Dies liegt unter anderem daran, dass eine Vielzahl von Anbietern KI-Funktionen in Angebote integriert – oft ohne die notwendige Transparenz oder angemessene Kontrollmechanismen. Die Geschwindigkeit dieser Integrationen übertrifft häufig die Möglichkeiten einer sorgfältigen Prüfung. Unternehmen werden dazu angehalten, neue Funktionen zu übernehmen, bevor sie die Risiken bewerten oder die Vorteile umfassend verstehen können.
Es ist jedoch entscheidend, das Wertvolle vom Riskanten zu trennen und das Potenzial der KI zu nutzen, ohne die Kontrolle über die Daten zu verlieren. Schließlich sind nicht alle Umgebungen gleich: Einige sind sicher und streng reguliert, andere weniger. KI-Modelle unterscheiden sich in ihrer Transparenz, und nicht alle KI-Tools können den vollen Umfang der Daten unterstützen, insbesondere in hybriden Umgebungen, auf Mainframes und in Altsystemen. Letztendlich kommt es für die KI nicht darauf an, wo sich die Daten befinden, sondern wohin sie gelangen.
Mit folgenden Best Practices und Ergebnissen können Unternehmen das Beste aus einem robusten, wirkungsvollen KI-Ökosystem für Datenintegrität herausholen, um ihre Ziele in den wichtigsten KI-gesteuerten Initiativen wie Analytik, Automatisierung und Cloud-Modernisierung zu erreichen:
1. Sicherstellen von Zusammenarbeit, Verantwortlichkeit und Skalierbarkeit
Die zwei Säulen Auswahl und Kontrolle sind in Reichweite, wenn Unternehmen Konzepte wie Bring-Your-Own-Model umsetzen sowie eine robuste Governance ermöglichen. Dies gibt ihnen die Freiheit, nach eigenen Vorstellungen innovativ zu sein und ermöglicht die Ausrichtung von KI-Initiativen an bestehenden Investitionen, die Einhaltung interner Sicherheits- und Compliance-Standards und die leichte Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen.
Zudem fördert dieser Ansatz die funktionsübergreifende Zusammenarbeit, Verantwortlichkeit und Skalierbarkeit von KI-Initiativen in Datenpipelines. KI-Governance-Funktionen helfen Unternehmen, die richtigen Personen und Prozesse einzubinden, die ihre KI-Entscheidungen unterstützen, und gleichzeitig die Bewertung des Modellwerts und der Modellleistung, die Überwachung von Datenabweichungen sowie die Durchsetzung von Nutzungsrichtlinien zu unterstützen.
2. Die richtigen Insights
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sind Unternehmen auf schnelle, sichere Entscheidungen angewiesen, die auf vertrauenswürdigen Daten basieren. Der Echtzeit-Zugriff auf die benötigten Daten war jedoch in der Vergangenheit nicht immer einfach.
Hier kommt Interoperabilität ins Spiel. Die Integration in das Ökosystem vieler führenden Technologiepartner – wie AWS, Confluent, Databricks, Google Cloud, IBM, Microsoft Azure, ServiceNow und Snowflake – ermöglicht Unternehmen schnellere, konsistentere und zuverlässigere Insights.
Der Zugang zu solchen Integrationen ist entscheidend, um einen konsistenten Fluss vertrauenswürdiger Daten im gesamten Ökosystem zu gewährleisten – von Altsystemen und Cloud-Plattformen bis hin zu KI- und Analyseanwendungen. So gewinnen Unternehmen Vertrauen und Wert aus ihren Investitionen.
3. Partner, die die Vision unterstützen
Ein Netzwerk aus zuverlässigen Partnern ist wichtig beim Eintritt in diese neue Ära der KI-gestützten Intelligenz. Die Partner sollten bei den dringendsten Anforderungen eines Unternehmens unterstützen können. Sie müssen sich zu kontinuierlichen Investitionen in Innovationen verpflichten und ihre KI-Initiativen so erfolgreich und skalierbar wie möglich gestalten.
Bei der Bewertung von Partnern und KI-Technologien ist es hilfreich zu analysieren, wie das Team diesen Prozess durchläuft.
Ein KI-Rat kann sich beispielsweise mit der der Überprüfung des KI-Einsatzes auf verschiedenen Ebenen beschäftigen, zum Beispiel:
Für Produkte: Dazu gehören die KI-Fähigkeiten, die ggf. in Produkte integriert werden und wie dies verantwortungsbewusst getan werden kann, um die besten Ergebnisse für Kunden sicherstellen, ohne ihnen potenziell riskante Funktionen aufzuzwingen, für die sie noch nicht bereit sind.
Für interne Teams: Dazu gehört die Entscheidung, wie KI-Tools intern eingesetzt werden, damit Teams von den Vorteilen wie Effizienz oder Produktivität profitieren können – was letztendlich auch zu besseren Erfahrungen und Ergebnissen für Kunden und Partner beiträgt.
Dies ist eine effektive Möglichkeit, die Entscheidungsfindung zu optimieren und über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben, da sich diese Technologien weiterhin rasant weiterentwickeln.
Die Nutzung eines KI-Ökosystems für Datenintegrität wird für viele Unternehmen das nächste Kapitel im Bereich KI sein. Die Innovationen, aus denen dieses Ökosystem besteht, sollten mit Blick auf die individuellen Bedürfnisse entwickelt werden – basierend auf Gesprächen mit Kunden und Markttrends sowie mit Hauptaugenmerk auf Interoperabilität und Kontrolle. Schnellere Erkenntnisse, bessere Entscheidungsfindung, größere KI-Skalierbarkeit und noch viel mehr sind damit in greifbarer Nähe und ein wichtiger Schritt in eine Zukunft mit KI.
