Ein durchdachtes Datenmanagement bildet die Grundlage jeder erfolgreichen KI-Strategie – doch wie gut sind Unternehmen darauf vorbereitet, ihre Daten effizient zu nutzen? Christine Legner, Professorin für Wirtschaftsinformatik an der Universität Lausanne, sieht im aktuellen KI-Hype eine große Motivation für Unternehmen, ihr Datenmanagement nachzuziehen und weiterzuentwickeln. Viele Unternehmen beschäftigten sich zwar schon lange mit KI „aber es gab ein Plateau von 2017 bis 2022, als relativ wenig vorangegangen ist. Es gab viele interessante Use Cases, aber eine gewisse Schwierigkeit, diese dann auch in die Skalierung zu tragen“. Das Aufkommen der generativen KI habe nicht nur gänzlich neue Anwendungsfelder erschlossen, sondern auch neuen Schwung in das Datenmanagement gebracht. Das Bewusstsein, „dass es auch Daten braucht für die KI, ist sehr viel stärker nach vorne getreten“, berichtet Legner im KI-Podcast der F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt. Denn ohne eine solide Datenbasis könnten selbst innovative KI-Anwendungen nicht erfolgreich eingesetzt werden. Deshalb müssten „viele Unternehmen ihre Prozesse nochmal ganz neu anschauen,“ sagt Legner. Häufig seien dabei grundlegende Veränderungen notwendig, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen und gleichzeitig Daten intelligent in Unternehmensprozesse zu integrieren. „Für KI benötige ich Daten in einer anderen Form, wie ich sie bisher für die Digitalisierung verwendet habe.“ Bisher seien Daten stets eng an den Zweck gekoppelt gewesen, für welchen sie gesammelt wurden, beispielsweise an die Generierung von Berichten. Mit KI würden die Daten nun stets für neue Zwecke verwendet und müssten zudem sowohl in viel größerem Umfang vorliegen als auch aus verschiedenen Datenquellen kombiniert werden. „Wenn ich bisher ein gutes Datenmanagement hatte – hochwertige Kundendaten, Produktdaten – sind die natürlich sehr wichtig für die KI. Aber gleichzeitig haben Data Scientists die Anforderung, den vorhandenen Bestand mit weiteren Daten aus digitalen Interaktionen oder Ähnlichem anzureichern“, erzählt Legner. Unternehmen müssten ihre Daten deshalb über System-, Unternehmens- und Landesgrenzen hinweg verknüpfen. Insbesondere die Suche nach geeigneten Daten für generative KI habe ebenfalls eine bislang ungekannte Breite angenommen, da fast jede Art von Datentyp für die Verwendung in entsprechenden KI-Lösungen in Frage käme – von Dokumenten über Zeichnungen bis hin zu Videoaufzeichnungen oder Audiodateien. „Es gibt ja Aussagen, dass ungefähr 90 Prozent aller Daten im Unternehmen eigentlich nie genutzt werden. Und die sind jetzt potenziell wirklich wertvoll. Aber auf der anderen Seite vielleicht auch ein potenzielles Risiko, weil sie sensible Daten enthalten und niemand davon weiß“, erzählt Legner. Das Management dieser unstrukturierten Daten sei deshalb das Thema der Stunde. Auf der anderen eröffne die generative KI glücklicherweise auch zahlreiche Möglichkeiten, zu gutem Datenmanagement beizutragen. So könnten intelligente Formulare oder die Extraktion von Produktinformationen aus einem Foto die Datenerfassung enorm erleichtern, während andere KI-Tools auf Anomalien in der Datenqualität hinweisen könnten oder direkt in Form von Copiloten die Daten-Verantwortlichen in den Unternehmen unterstützen. Aufgrund der steigenden Komplexität der Probleme sei genau diese Integration von KI in Datenmanagement-Themen laut Legner auch zwingend vonnöten: „Wenn wir das Datenmanagement nicht intelligenter machen, dann glaube ich nicht, dass wir zu großen Fortschritten kommen werden. Und da wird es sicherlich einen großen Push geben in nächster Zeit.“ Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Digitalwirtschaft-Redaktionsleiter Holger Schmidt. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.

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