Keine Daten, keine KI: Data Readiness als Grundlage für den Einsatz künstlicher Intelligenz

Analysten prognostizieren das kumulierte Ausgabenvolumen rund um KI von 2024 bis 2030 auf 19,9 Billionen Dollar weltweit (Quelle: IDC 2024).Allerdings gibt es einen wesentlichen Aspekt, der die Euphorie dämpfen könnte: Der Erfolg Ihrer generativen KI-Lösungen steht und fällt mit der Qualität der bereitgestellten Daten. Die Grundlage erfolgreicher KI-Initiativen ist eine gut strukturierte und klar geregelte Datenstrategie, die festlegt, wie Daten gesammelt, gespeichert, verwaltet und genutzt werden, um Ihre Unternehmensziele zu erreichen.

Datenqualität als Schlüssel zum Erfolg

Jedes Unternehmen verfügt über einzigartige Daten sowie individuelle Visionen, Ziele und Anforderungen. Deshalb gibt es keine universelle Datenstrategie, die überall erfolgreich angewandt werden kann. Ein grundlegendes Prinzip ist jedoch, dass die Zusammenführung der Daten in ein gut verwaltetes und leicht nutzbares Format entscheidend ist, um die Vorteile von Daten- und KI-Initiativen voll auszuschöpfen. Viele Unternehmen betrachten Data-Governance-Initiativen als lästige Bürde statt als strategischen Vorteil. Das Thema Data-Governance wird vernachlässigt oder nur niedrig priorisiert. Das Resultat: inkonsistente und ungenaue Daten, potenzielle Verstöße gegen Compliance-Vorgaben, operative Ineffizienzen und fehlendes Vertrauen in die verfügbaren Daten. Manche Unternehmen haben sich mit der schlechten Datenqualität abgefunden, andere erkennen, dass belastbare Daten eine notwendige Vorraussetzung für automatisierter Prozesse und eine erfolgreiche KI-Strategie sind. 

Maßnahmen zur Bewertung und Verbesserung Ihrer Datenqualität

Der erste Schritt besteht darin, den Ist-Zustand Ihrer Daten zu analysieren. Häufig sind Datenbestände isoliert, über verschiedene Systeme verteilt, in unterschiedlichen Formaten und inkonsistent. Nicht selten sind sie sogar schlicht falsch. Zusätzlich gilt es, Vorschriften einzuhalten, die regeln, wie Organisationen Daten speichern, verarbeiten und weitergeben dürfen. Schlechte und unzuverlässige Daten führen am Ende zu schlechten KI-Ergebnissen: Es gilt die Maxime: "Kommt Mist rein, kommt Mist raus.".

Verschärft wird die Situation durch den vorherrschenden Fachkräftemangel: Eine aktuelle Studie von Deloitte  zur Integration generativer künstlicher Intelligenz in deutschen Unternehmen konstatiert: Während 91 Prozent der befragten Führungskräfte eine spürbare Produktivitätssteigerung durch KI prognostizieren, sehen sich 41 Prozent mit einem gravierenden Mangel an qualifizierten Fachkräften konfrontiert. Während einige Unternehmen versuchen, bestehende Mitarbeiter intern weiterzubilden, wenden sich andere an Managed Service Provider (MSPs) wie Claranet, die über das erforderliche Know-how verfügen, um die Lücke zu schließen.

Ausblick

Effektives Datenmanagement ist einer der entscheidenden Faktoren zum Erfolg für Unternehmen, die eine KI-First-Strategie anstreben. Die Priorisierung von Data Readiness und gezielte Investitionen in Personal und Infrastruktur werden datengetriebene Geschäftsmodelle fördern und sowohl die Umsetzung von Daten- als auch KI-Initiativen vorantreiben. Generative KI bietet vielversprechende Möglichkeiten, doch ihr Erfolg steht und fällt mit der Qualität und Verfügbarkeit der zugrunde liegenden Daten. Nur wenn Unternehmen die Herausforderungen rund um Data-Governance und -qualität gezielt angehen, werden Sie in der Lage sein, das volle Potenzial ihrer KI-Initiativen auszuschöpfen.