Daten mögen das Lebenselixier moderner Unternehmen sein. Aber wie sich Daten auf das Geschäft auswirken, entscheidet darüber, ob Erkenntnisse tatsächlich wichtig sind. Allzu oft haben Unternehmen mehr Daten, als sie zu nutzen wissen, während Entscheider:innen Schwierigkeiten haben, diese Daten in Ergebnisse umzusetzen, die etwas bewegen.
Der Aufstieg von KI hat die Dringlichkeit noch verstärkt. Unternehmen investieren Ressourcen in KI-Projekte, ohne zu fragen: Wird dies tatsächlich ein Geschäftsproblem lösen? Die Antwort hängt weniger davon ab, wie fortschrittlich die Technologie ist, als vielmehr davon, wie bewusst sie eingesetzt wird.
Daten allein schaffen noch keinen Mehrwert
Rohdaten für sich genommen sind selbst in großen Mengen nicht wertvoll. Alexander Patrushev, Head of Product bei Nebius, erklärt im Alter Everything-Podcast: „Man kann nichts wirklich Hochwertiges tun, wenn man nicht an den Daten gearbeitet hat. Garbage in, Garbage out.“
Drei praktische Realitäten vergrößern die Lücke zwischen Daten und Wirkung:
- Verfügbarkeit: Teams haben möglicherweise keinen Zugriff auf wichtige Datasets oder wissen gar nicht, dass sie überhaupt vorhanden sind. Datenkataloge und Versionierungstools können dazu beitragen, dass Informationen auffindbar, gemeinsam nutzbar und zuverlässig sind.
- Qualität: Geschäftsumgebungen verändern sich schnell. Wenn Unternehmen Datendrift nicht überwachen, riskieren sie, Modelle mit veralteten oder irrelevanten Eingaben zu trainieren.
- Vielfalt: Moderne Herausforderungen erfordern multimodale Daten – Text, Bilder, Sprache, sogar Video. Ohne sie bleiben KI-Lösungen eindimensional und lassen die Fülle realer Interaktionen außer Acht.
Die richtigen KI-Projekte auswählen
Unternehmen starten oft überstürzt hochkarätige KI-Initiativen, nur um ein Häkchen zu setzen, und laufen damit Gefahr, am Ziel vorbeizuschießen. Patrushev warnt vor dieser „KI-überall“-Mentalität: „Die Implementierung von KI bedeutet nicht, dass Sie Unmengen an GPUs einsetzen und das größte Modell der Welt verwenden müssen. Sie sollten die einfachste Lösung verwenden – wenn sie funktioniert.“
Sein Framework für KI, die echten Mehrwert liefert, klingt simpel, und ist gerade deshalb so wirkungsvoll:
- Smarte Projektauswahl
Bewerten Sie Ihre Ideen anhand von drei Achsen: Datenverfügbarkeit, geschäftliche Auswirkungen und Lösungsreife. Entscheiden Sie sich dann für diejenigen mit der stärksten Gesamtbilanz – nicht nur für die auffälligste Schlagzeile. - Stakeholder-Kommunikation
Sichern Sie sich frühzeitig Zustimmung. Ziehen Sie Geschäftsbenutzer:innen hinzu, die wissen, was die Daten bedeuten und welche Probleme tatsächlich gelöst werden müssen. - Kompetenz und Zusammenarbeit
Sie brauchen keine Einhörner. Aber Sie brauchen ein Team, das lernen, sich anpassen und zusammenarbeiten kann. Funktionsübergreifendes Arbeiten ist besser als auf Glück hoffen. - Datenstrategie
Sammeln Sie nicht nur Daten. Katalogisieren Sie sie. Überwachen Sie sie. Versionieren Sie sie. Und machen Sie es anderen leicht, sie zu finden und zu verwenden. - Der richtige Tech-Stack
Widerstehen Sie dem Drang, alles von Grund auf neu zu entwickeln. Nutzen Sie lieber das, was schneller echten Mehrwert bringt, und optimieren Sie nur dort, wo es sich wirklich lohnt.
Was zugängliche KI wirklich bedeutet
Wenn Führungskräfte davon sprechen, KI zugänglich zu machen, kann man leicht annehmen, dass sie damit die Demokratisierung von Data Science meinen oder die Einführung eines Chatbots für technisch nicht versierte Benutzer:innen.
KI zu demokratisieren und zugänglicher zu machen bedeutet auch, die Kosten und Komplexität von Experimenten zu reduzieren, Modelle für nicht-technische Benutzer:innen verständlich zu machen und KI zur Verbesserung der Datenkompetenz zu nutzen.
Stellen Sie sich vor, jede Person in Ihrem Unternehmen – von der Finanzabteilung bis zum Marketing – könnte KI-gestützte Assistenten einsetzen, um Daten zu katalogisieren, Datasets zu kommentieren oder Routineanalysen zu automatisieren.
Wie geht es weiter?
Der Weg, KI in echten Geschäftswert zu verwandeln, beginnt mit drei Prioritäten: Erstens: Wählen Sie Projekte aus, bei denen sich Datenverfügbarkeit, geschäftliche Auswirkungen und Machbarkeit der Lösung überschneiden.
Zweitens: Stellen Sie die Benutzerfreundlichkeit in den Mittelpunkt. Wählen Sie Plattformen und Prozesse, die KI für Data Analysts, Manager und Führungskräfte gleichermaßen zugänglich machen.
Drittens: Sorgen Sie dafür, dass Daten, Modelle und Anwendungen zusammenarbeiten, statt isoliert in Silos. Gehen Sie diese Schritte konsequent an und Sie experimentieren nicht nur mit KI. Sie bauen eine Kultur auf, in der Erkenntnisse auf natürliche Weise zu Maßnahmen führen und jede Ebene Ihrer Datenstrategie messbare Ergebnissen liefert.