AI Data Strategy: So bringen Daten und KI Unternehmen voran
Daten jeglicher Art bilden die Grundlage für Künstliche Intelligenz (KI) – damit wird eine effektive AI Data Strategy zum Erfolgsfaktor für Unternehmen. Da KI-Anwendungen eine große Menge qualitativ hochwertiger Daten benötigen, ist eine durchdachte Strategie essenziell. Sie legt die Voraussetzungen und Standards für die Datensammlung, -speicherung und -pflege fest, damit Unternehmen die Daten effektiv für KI-Anwendungen einsetzen können.
KI ist kein Selbstzweck, sondern ein Werkzeug – um Prozesse zu optimieren, Ressourcen effektiver einzusetzen, die Produktionsqualität zu verbessern und vieles mehr. Es ist entscheidend, dass Unternehmen sich zunächst darüber klar werden, bei welchen fachlichen Fragestellungen KI-Anwendungen helfen können. Der Fokus sollte darauf liegen, wie Daten und KI dem Unternehmen konkret nutzen.
Strategie-Aufbau in drei Schritten
Am Anfang der Entwicklung einer AI Data Strategy steht die umfassende Analyse der Daten-Infrastruktur. Gemeinsam mit dem Unternehmen erfassen wir, welche Daten an welchen Stellen in welchen Formaten vorhanden sind. Auch die Quellen und die bereits vorhandene Verwendung der Daten werden dokumentiert.
- Datenerfassung: Die Strategie legt fest, mit welchen Methoden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und integriert werden. Ein strukturierter Ansatz stellt sicher, dass alle notwendigen Informationen für aussagekräftige Analysen verfügbar sind.
- Speicherung: Eine effektive Datenarchitektur erleichtert die Speicherung, Verarbeitung und den Zugriff auf große Datenmengen. Dies schließt die Auswahl geeigneter Datenbanken, Data Warehouses oder Data Lakes ein. Die Speichertechnologie ist entscheidend für eine reibungslose Weiterverarbeitung der Daten und die Grundlage für fortgeschrittene Analysemethoden.
- Analysetools und -technologien: Methoden wie Machine Learning und Datenvisualisierung helfen, Vorhersagen zu treffen und Muster zu erkennen.
Wo sind KI-Komponenten sinnvoll?
Im zweiten Schritt ermitteln wir mit dem Unternehmen, in welchen Datenbereichen und Prozessen KI-Komponenten sinnvoll sind. Benutzerfreundliche Schnittstellen der generativen KI wie Text- oder Spracheingaben haben den Umgang mit der neuen Technologie vereinfacht. Alle, die an einem Rechner sitzen, können mit generativer KI arbeiten. Der Einsatz von KI-Komponenten muss allerdings dazu beitragen, das Unternehmen voranzubringen. Deshalb ist es wichtig, die Bereiche oder Aufgaben zu identifizieren, in den die KI-Anwendungen wirklich Prozesse optimieren, Ressourcen einsparen oder Qualität verbessern können.
Schnittstellen zwischen Technologie und Mensch
Der dritte Schritt auf dem Weg zu einer AI Data Strategy umfasst die Integration des KI-Outputs in die Verarbeitungskette des Unternehmens. Das ist entscheidend, um die Vorteile der KI auszuschöpfen, und erfordert gut durchdachte Schnittstellen zwischen Technologie und Mensch. Damit Mitarbeitende die von der KI generierten Daten und Erkenntnisse verstehen und anwenden können, sollten diese in einer klaren und zugänglichen Form präsentiert werden, etwa als Dashboards, Visualisierungen oder Berichte. Und natürlich sollten die Mitarbeitenden geschult werden, um die von der KI bereitgestellten Informationen zu verstehen, zu nutzen und auf dieser Basis fundierte Entscheidungen zu treffen.
Zusammenarbeit und interdisziplinäre Teams
Eine erfolgreiche AI Data Strategy erfordert die enge Zusammenarbeit verschiedener Einheiten. Interdisziplinäre Teams bringen sowohl technisches als auch fachliches Know-how ein. Sie stellen sicher, dass KI-Lösungen eng mit den Geschäftszielen des Unternehmens abgestimmt sind.
Mit einer auf langfristigen Erfolg ausgelegten AI Data Strategy können Unternehmen und Organisationen das volle Potenzial der Daten nutzen. So sind sie in der Lage, innovative KI-Lösungen zu entwickeln und zu nutzen, die operative Effizienz verbessern und neue Einnahmequellen erschließen.
Für weiterführende Fragen zu „AI Data Strategy“ stehen unsere Expert:innen gerne zur Verfügung.
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