Ohne KI keine Digitale Transformation – Teil 2

von Katja Schmalen

Künstliche Intelligenz wird hierzulande vorrangig zur Prozessoptimierung eingesetzt. Einerseits betonen zwar 60 Prozent der rund 300 Firmen, die IDC im Frühjahr 2019 in Deutschland befragt hat, dass eine digitale Transformation ohne künstliche Intelligenz nicht erfolgreich sein wird, andererseits nennen lediglich 30 Prozent Innovation als eines der drei wichtigsten Business-Ziele. In puncto Innovation haben deutsche Unternehmen also deutlich Nachholbedarf – hier sollte schnell nachgebessert werden.

Im ersten Teil unserer neuen Artikelserie haben wir uns angeschaut, warum ein realisitischer Business Case das A und O jeder KI-Initiative ist. Im zweiten Teil geht es darum, warum der Erfolg Ihres KI-Projektes mit der Datenqualität steht und fällt.

Optimieren Sie Ihre Datenqualität und evaluieren Sie eine Datenplattform

Immer mehr Unternehmen erkennen, dass in ihren Daten extrem viel Potenzial für Prozessverbesserung und neue Prozesse und Produkte vorhanden ist. Mit den exponentiell wachsenden Daten und Informationen lassen sich neue Sichten auf die Märkte, Produkte und Kunden gewinnen.

Viele Organisationen nutzen zunächst interne Daten. Das ist grundsätzlich auch ein valider Ansatz. Ein deutlich größerer Nutzen lässt sich aber durch das Hinzuziehen externer Datenquellen erzielen. Unabhängig von der Datenquelle (intern oder extern) müssen Entscheider berücksichtigen, dass in offenen und flexiblen Ökosystemen die einzelnen Datenquellen von unterschiedlicher Datenqualität sind.

Die Auswahl der relevanten Daten sowie eine hohe Datenqualität sind immens kritische Parameter für den Erfolg von KI-Initiativen.

Eine Datenmanagement-Plattform verbessert die Bereitstellung von Daten noch einmal deutlich. Mit Blick auf KI-Projekte empfiehlt sich besonders, auf Funktionalitäten wie Skalierbarkeit, die Verarbeitung unterschiedlicher Daten und Datenformate, Unterstützung von IT- und Industriestandards und eine hohe Performance zu achten. Dashboards und weitere Visualisierungstools schaffen zudem Transparenz über das Management der Daten.

Das Datenmanagement sollte so weit wie möglich automatisiert werden. Ein manuelles Verwalten der Daten wird immer komplexer und damit deutlich aufwändiger. Zudem besteht die Gefahr, dass Sie den Überblick über die Daten verlieren. Hier sieht IDC fast durch die Bank weg noch deutliches Verbesserungspotenzial.

Im dritten Teil unserer Serie lesen Sie, welche Bereitstellungsmodelle in Frage kommen.

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