KI und die richtige Datenstrategie

Drei Schritte zur Vorbereitung auf die neue Ära der KI
Zunächst geht es darum zu klären, welche Daten im Unternehmen bereits wo und in welchem Format vorliegen

Künstliche Intelligenz zählt heute zu den Schlüsseltechnologien in der Wirtschaft. In der Industrie beispielsweise findet sie laut dem Digitalverband Bitkom bereits in 38 Prozent der Unternehmen Anwendung – zur Automatisierung von Prozessen in der Produktion oder für die Datenanalyse bei der Prozessüberwachung. Doch immerhin ein Viertel der Industrieunternehmen scheut noch vor dem Einsatz von Algorithmen zurück. Das größte Hemmnis ist dabei die mangelnde Datengrundlage, um vorhandene Daten in konkrete Aktionen umzusetzen, die spürbaren Nutzen für das Unternehmen schaffen. Auch erkennen noch nicht alle Unternehmen den Mehrwert. Doch die Zukunft wird von KI geprägt sein. Um von den Potenzialen von KI voll profitieren zu können, müssen sich Unternehmen aller Branchen in einigen Kernbereichen gut vorbereiten.

1. Datenstrategie als Basis für KI-Einsatz
Um den Anforderungen disruptiver Technologien gewachsen zu sein, braucht es eine robuste technologische Grundlage. Ein wichtiges Fundament dafür ist die Datenstrategie. Denn Ziel ist es, aus den Daten Erkenntnisse zu gewinnen, um Prozesse zu optimieren oder datenbasierte Geschäftsmodelle zu entwickeln. Viele Unternehmen besitzen jedoch noch keine strukturierte und einheitliche Herangehensweise. Stattdessen liegen Daten in Silos auf verschiedene Fachabteilungen verteilt. Diese Silos aufzubrechen und eine abteilungsübergreifende, unternehmensweite Datenstrategie aufzubauen, ist ein zentraler Schritt.

Zunächst geht es darum zu klären, welche Daten im Unternehmen bereits wo und in welchem Format vorliegen. Daraus ergibt sich, wie man die Daten am besten managt und wie man mit ihnen umgeht. Eng damit verbunden sind Fragen zu Compliance und Datensicherheit. Wer darf auf welche Daten zu welchem Zeitpunkt an welchem Ort zugreifen? Häufig gibt es Nutzergruppen, die nur einen Teil der Daten einer Applikation betrachten dürfen, während ausgewählte Personen vollumfänglichen Zugang benötigen. Hier sind entsprechende rollenbasierte Berechtigungskonzepte und Zugangskontrollen erforderlich.

Auch im Hinblick auf die DSGVO gibt es einiges zu beachten: beispielsweise, welche Daten personenbezogen sind. Sie müssen entsprechend klassifiziert werden, sodass ein Unternehmen jederzeit Auskunft darüber geben kann, welche Kundendaten es verarbeitet und wo sie gespeichert sind.

Erst mithilfe einer umfassenden und passenden Datenstrategie können Unternehmen sich an die Umsetzung geeigneter Methoden machen – von einfachen statistischen Verfahren über Machine Learning bis hin zu Deep Learning, je nach Anwendungsfall.

2. Arbeitnehmer gezielt umschulen und weiterbilden
Der Fachkräftemangel gehört zu den größten Herausforderungen für Unternehmen. Personalabteilungen setzen bereits auf intelligente Systeme, um die Bewerberauswahl schneller und effektiver zu machen, oder auch für die Personalentwicklung. Moderne Technologien können in zahlreichen anderen Abteilungen ebenfalls eine große Unterstützung sein und die Produktivität steigern – jedoch müssen Unternehmen ihre Belegschaft auf deren Einsatz vorbereiten. Daher ist es erforderlich, dass Unternehmen in Umschulungen für ihre Mitarbeitenden investieren. Denn sie werden mit den neuen, komplizierten und potenziell disruptiven Technologien tagtäglich umgehen und sich von vertrauten Abläufen verabschieden müssen.

Außerdem lassen sich ohne ausreichendes technisches Know-how die vielen rechtlichen, ethischen Sicherheits- und Compliance-Erfordernisse nur schwer erfüllen. Die Mitarbeitenden müssen ein Bewusstsein für Datensicherheit entwickeln und dafür, welche unternehmensweiten Konsequenzen ihre Aktionen haben können. Die Führungskraft der Zukunft vereint dafür bestenfalls technologisches Wissen mit menschlichen Fähigkeiten wie Empathie, Flexibilität und Lernfähigkeit sowie Führungsstärke. Es gilt, Bedenken und Ängste der Mitarbeitenden ernst zu nehmen und sie zu führen. Nur so kann die Verbindung zwischen KI-Systemen und menschlichen Arbeitskräften gelingen. KI-Einsatz ist also auch eine Frage der Unternehmenskultur und -kommunikation.

3. Neue Erfolgsfaktoren erkennen und nutzen
Das Analystenhaus PWC hat festgestellt, dass die Anwendung von Künstlicher Intelligenz die weltweiten Treibhausgas-Emissionen bis 2030 um 4 Prozent reduzieren kann. Umweltschutz und Nachhaltigkeit sind Themen, die kein modernes Unternehmen ignorieren kann. Nicht nur der politische Druck, sondern auch der Kampf um Talente macht sie zu ganz entscheidenden Geschäftsfaktoren. Idealerweise sollten Unternehmen daher bei jeder Geschäftsentscheidung auch seine unternehmerische Sozialverantwortung berücksichtigen. Und das ist mehr und mehr der Fall: Laut einer Studie von Cloudera stellen bereits heute mehr als ein Fünftel (21 Prozent) der Entscheidungsträger in deutschen Unternehmen höhere Investitionen in Umwelt, Soziales und Unternehmensführung vor die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen (18 Prozent) oder die Aufrechterhaltung oder Steigerung ihrer Gewinne (19 Prozent).

Vor allem die jüngere Generation legt Wert auf "Conscious Capitalism". KI und die richtige Datenstrategie sind mit ihrer gesteigerten Effizienz im Hinblick auf Ressourcen- und Umweltschonung wichtige Werkzeuge, um den Weg dorthin zu erleichtern. Auf solche Potenziale von intelligenten Systemen – zusätzlich zum offensichtlichen Geschäftsnutzen – sollten Unternehmen verstärkt achten und sie für sich nutzen. (Cloudera: ra)

eingetragen: 05.11.22
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