Künstliche Intelligenz bringt dauerhafte Veränderungen für die Datenverarbeitung mit sich. Aus menschlicher Sicht macht sie diese Arbeit effizienter und zugleich angenehmer. Pasi Lehtimäki, leitender KI-Berater bei Gofore, präsentiert fünf aktuelle Perspektiven zur Nutzung von KI und Daten innerhalb von Organisationen.
Datenmanagement ist das A und O
Für die Nutzung Künstlicher Intelligenz ist Datenmanagement nach wie vor die wichtigste Grundlage. Generative KI kann zwar fast jedes Thema auf allgemeiner Ebene abhandeln, doch für Organisationsprozesse ist sie dann am nützlichsten, wenn sie mit den eigenen Daten der Organisation gespeist oder speziell in deren Auswertung trainiert wird. Dabei spielen gutes Datenmanagement sowie Zentralisierung, Qualität und Integration wesentliche Rollen.
Organisationen, die über gut strukturierte Datenmanagementprozesse verfügen, können das Potenzial von KI voll ausschöpfen. Künstliche Intelligenz hilft nicht nur bei der Verarbeitung gespeicherter Daten, sondern erleichtert bereits ihren Beschaffungsprozess einschließlich Erfassung, Validierung, Qualitätskontrolle, Klassifizierung, Anreicherung und Generierung von Metadaten.
Künstliche Intelligenz in Kernprozessen und -systemen
Microsoft 365 Copilot und andere gebrauchsfertige KI-Tools können alltägliche Arbeitsaufgaben erleichtern. Einen spürbaren Effizienzboost auf Organisationsebene kann Künstliche Intelligenz jedoch nur dann bewirken, wenn sie in Prozesse integriert wird, die eine größere Zahl von Mitarbeitenden, Arbeitsphasen und Kernsystemen abdecken.
Ihre Nutznießung in diesen Kernprozessen setzt wiederum gutes Datenmanagement und gegebenenfalls maßgeschneiderte Lösungen voraus.
Derzeit arbeiten zahlreiche Organisationen an der Erprobung und Produktionsvorbereitung eigener KI-basierter Anwendungen. Hierbei werden das Potenzial und der mögliche Nutzen Künstlicher Intelligenz durch risikoarmes Ausprobieren schrittweise erforscht.
Effiziente Erbringung individueller Dienstleistungen
Schon seit Jahren helfen Daten und Künstliche Intelligenz dabei, individuelle Kundenbedürfnisse zu identifizieren und Dienstleistungen entsprechend zuzuschneiden. Bisher setzte dies jedoch voraus, dass es sich um strukturierte, numerische oder kategorische Daten handelte.
Generative KI ist dagegen zur Auswertung von allgemeinem Textmaterial in der Lage und macht es somit möglich, auch auf Grundlage unstrukturierter Informationen individuellen Service zu entwickeln. In anderen Worten: sie erlaubt die zunehmende Individualisierung des Kundendienstes bei gleichzeitiger Automatisierung der Prozesse.
Umfassende Datensicherheit in allen Verarbeitungsphasen
Wenn vertrauliche Daten mit Hilfe Künstlicher Intelligenz verarbeitet werden, wächst das Datenschutzrisiko. Daher ist es extrem wichtig, dass für umfassende Datensicherheit und die Einhaltung der gesetzlichen Rahmenbedingungen für die KI-Nutzung gesorgt ist.
KI-Managementmodelle helfen bei der Definition von sicheren Datenverarbeitungsprozessen, die mit diesen Bedingungen im Einklang stehen.
Bedingt durch die rasante Entwicklung Künstlicher Intelligenz und ihrer Fähigkeiten sind auch die diesbezüglichen Vorgaben und Verfahren ständiger Aktualisierung unterworfen. Wenn wir von KI profitieren wollen, benötigen wir von Anfang an sichere Prozesse, um nicht versehentlich über das Ziel hinausschießen.
Mit Hilfe eines zuverlässigen KI-Managementmodells kann die Organisation diese Prozesse so gestalten, dass sie das kühne Ausforschen ermöglichen und zugleich jederzeit umfassende Datensicherheit gewährleisten.
Von Reaktion zu vorausschauendem Handeln
Die atemberaubenden Fortschritte auf dem Gebiet der generativen KI haben in letzter Zeit großes Interesse geweckt. Bei näherer Betrachtung der typischen Engpässe in Organisationsprozessen ergibt sich allerdings oft, dass zu ihrer Beseitigung weder generative KI oder die Auswertung von Textmaterial benötigt werden.
Ein Großteil der organisationsinternen EDV-Probleme lässt sich nach wie vor durch konventionelle statistische oder Maschinenlernverfahren lösen.
Als typisches Fallbeispiel sei das zeitliche Vorhersehen von Phänomenen und Entwicklungen genannt.
Zutreffende Prognosen ermöglichen die Vorbereitung auf das Kommende und die Anpassung oder Korrektur von Handlungsweisen, bevor Probleme oder Prozessfehler überhaupt erst entstehen.
Ein bedarfsgerechter Einsatz von KI setzt umfassendes Verständnis diverser intelligenter Algorithmen voraus, um aus diesen die für die jeweilige Situation passenden wählen zu können.
Überlegt Dein Unternehmen derzeit, wie Eure Arbeit mit generativer KI sinnvoller und effektiver gestaltet werden kann?
