Viele Unternehmen leiden bei der Implementierung von GenAI unter Pilotitis, so Boyan Angelov, Principal Data Strategist bei Exxeta. Zu oft verlieren sich Unternehmen in Pilotprojekten und vergessen, vorher ihre Hausaufgaben zu machen. In seinem Gastbeitrag teilt er seine Überzeugung: Organisationen müssen endlich anfangen, jenseits von Vorzeigeprodukten zu denken und ihren Daten-Hinterhof aufzuräumen. Nur so kann der Wandel hin zu einer langfristig erfolgreichen KI-Strategie gelingen.
Wir sind am Zug. Wir sind die Generation, die es jetzt in der Hand hat, Künstliche Intelligenz und GenAI so einzusetzen, dass die Technologie einen Mehrwert bringt. Dass sie funktioniert. Wir sind in der Verantwortung.
Das sagte die renommierte Zukunftsforscherin Amy Webb vor wenigen Wochen auf der SXSW – einer der größten Technologiekonferenzen der Welt in Austin, Texas. Und sie hat Recht. Denn wir stehen an einem Scheideweg. Technologie – allen voran GenAI – kann so viel. Sie kann so vieles voranbringen. Uns faszinieren und begeistern. All das jedoch mit einem gewissen Augenmaß. Dazu bedarf es einer klug durchdachten und exzellent umgesetzten Datenstrategie. Die 5 wichtigsten Punkte im Überblick.
Schritt 1: Eine Datenstrategie schafft den Überblick
Eine Datenstrategie ist ein wichtiger Teil meiner täglichen Arbeit mit Unternehmen. Denn eine Datenstrategie beinhaltet nicht nur einen Überblick über die in einem Unternehmen vorhandenen Daten. Vielmehr beinhaltet sie auch eine Vorstellung davon, was das Unternehmen mit diesen Daten erreichen will. Und zwar kurz- und langfristig.
Schritt 2: Die richtige Balance zwischen lang- und kurzfristigen Projekten
Denn um GenAI im Unternehmen richtig zu implementieren, braucht es Leuchtturmprojekte. Ideen, die sich schnell und einfach umsetzen lassen. Ideen, die Daten- und IT-Verantwortliche ins Schaufenster packen können, um die Kolleg:innen im Unternehmen von der Technologie zu überzeugen. Ein Pilotprojekt sozusagen. Doch viele Unternehmen leiden zunehmend an Pilotitis. Eine Krankheit, deren Hauptsymptom es ist, möglichst schnell und möglichst viele Pilotprojekte durchzuführen.
Doch das erschöpft sich mit der Zeit. Vielmehr kommt es darauf an, von Anfang an eine gesunde Mischung aus schnellen Pilotprojekten und langfristigen Veränderungen zu planen. Diese Balance zu schaffen, ist die Aufgabe einer erfolgreichen Datenstrategie und einer erfolgreichen Implementierung von GenAI im Unternehmen.
Schritt 3: Datenqualität sichern
Denn am Ende sorgt eine erfolgreiche Datenstrategie nicht nur dafür, dass wir lang- und kurzfristige Projekte realisieren können. Sie sorgt auch dafür, dass die Datenqualität stimmt. Mit der Datenqualität ist es wie in einem guten Restaurant: Wenn die Grundzutaten nicht stimmen, kann das Essen am Ende auch nicht überzeugen. Übertragen auf den Bereich GenAI heißt das: Nur wenn die Qualität der zugrunde liegenden Daten passt, können wir garantieren, dass die Ergebnisse der GenAI-Anwendungen korrekt sind. Dass die Modelle effizient arbeiten und am Ende die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sowie die Verantwortlichen im Unternehmen nicht das Vertrauen in die Technologie verlieren. Alles wichtige Aspekte, um auch mögliche Risiken im Bereich Compliance zu vermeiden.
Schritt 4: Die passende Datenplattform finden
Gleiches gilt für die Wahl der richtigen Datenplattform. Auch diese muss gut gewählt sein und genau zu den Anforderungen des Unternehmens passen. Dies herauszufinden und eine passgenaue Lösung zu schaffen, ist ein wichtiger Teil unserer Arbeit. Denn spätestens hier bauen wir die wichtige Brücke zwischen den Daten und dem operativen Geschäft. Es ist wichtig, hier die richtigen Partner zu finden. Wir setzen in der Regel auf Hyperscaler wie Microsoft Azure, Amazon Web Services oder Google Cloud. Mit ihnen können wir die richtige Datenplattform aufbauen und so eine zuverlässige und langfristige Basis schaffen.
Nur wenn diese Datenplattform funktioniert, wir Zugang zu relevanten Daten haben und den Mitarbeitenden in den Teams die Möglichkeit geben, sich mit dem Thema GenAI auseinanderzusetzen und zu wachsen, können wir langfristig einen wichtigen Shift schaffen und zu aktiven Gestaltern dieses Wandels werden.
Schritt 5: Die richtige Implementierung heißt Brücken zu bauen
Für den erfolgreichen Einsatz von GenAI ist also viel Vorarbeit notwendig. Die Entwicklung einer Datenstrategie kann viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen. Gleichzeitig ist diese Vorarbeit aber unerlässlich. Es ist wichtig, den Überblick zu behalten. Für viele Unternehmen, vor allem ab einer gewissen Größe, ist es sinnvoll, die Datenstrategie abteilungsweise einzuführen. Und dabei immer die Vertikale als oberstes Ziel im Auge zu behalten. Eine solche Aufteilung verhindert, dass der Aufbau einer solchen Strategie zu einem Monsterprojekt wird.
Arbeit mit Daten: Nicht wegzudenken
Ich plädiere für etwas mehr Langeweile im Umgang mit GenAI. Nicht falsch verstehen: Die Möglichkeiten, die uns die Technologie bietet, sind großartig. Und sie wird unser Berufsleben grundlegend verändern. Denn wir bei Exxeta wissen genau, dass GenAI – richtig eingesetzt – weit mehr kann, als nur Fragen zu beantworten oder außergewöhnliche Bilder zu generieren.
Aber der Weg dorthin erfordert Arbeit. Vorarbeit. Es mag ungewöhnlich sein, von einem Datenstrategen wie mir zu hören, dass sein Job auch langweilige Elemente hat. Das passt so gar nicht in die aufregende neue Welt der künstlichen Intelligenz. Aber ich mache diese Arbeit gerne, auch weil ich sehe, dass es sich lohnt. Dass man gemeinsam große Projekte stemmen kann, die unseren Umgang mit KI positiv verändern können.
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