Was passiert, wenn Unternehmen Ihren Daten nicht mehr vertrauen?

Künstliche Intelligenz erhöht den Druck auf Unternehmensdaten

Künstliche Intelligenz (KI) steigert die Erwartungen in allen Branchen. Unternehmensführer wünschen sich schnellere Entscheidungen, bessere Kundenerlebnisse, mehr Automatisierung und messbare Renditen aus KI-Investitionen.

Aber es gibt ein Problem.

Organisationen versuchen, die Einführung von KI zu beschleunigen, kämpfen aber weiterhin mit Problemen, die Datenteams seit Jahren plagen: uneinheitliche Definitionen, unzusammenhängende Systeme, Schatten-Pipelines, Governance-Lücken und wachsendes Misstrauen gegenüber Unternehmensdaten.

Teams verbringen mehr Zeit mit der Validierung von Daten als mit der Umsetzung von Maßnahmen.

Anwender im Geschäftsbetrieb entwickeln Notlösungen. Governance-Maßnahmen werden umgangen. Und KI-Initiativen erben dieselben Datenprobleme, die Unternehmen nie vollständig gelöst haben.

In einem kürzlich von Rocket Software gesponserten Webinar auf CIO.com berichteten Ray Sullivan, Vice President of Product Management für Rockets DataEdge-Portfolio, und Greg Wilson, Director of Sales Engineering, über ihre praktischen Erfahrungen bei der Modernisierung von Datenarchitekturen, der Integration von Altsystemen und der Vorbereitung auf KI in Unternehmen. Anstatt theoretische Aspekte zu erörtern, beleuchteten sie die praktischen Herausforderungen, mit denen Datenteams heute konfrontiert sind, und warum diese im Zeitalter der KI sichtbarer und kostspieliger werden.

Eine Erkenntnis von Ray Sullivan trifft den Kern des Problems:

Wenn Geschäftsanwender das Vertrauen in zentralisierte Daten verlieren und stattdessen Tabellenkalkulationen, lokale Datenextraktionen, Schattenanalyse-Workflows und nicht genehmigte KI-Prozesse erstellen, geht es nicht mehr um Datenqualität, sondern um einen Vertrauensverlust innerhalb der Organisation.

Fünf Herausforderungen, denen sich Datenverantwortliche weiterhin stellen müssen

Das Webinar beleuchtet fünf Herausforderungen, mit denen Datenverantwortliche weiterhin konfrontiert sind:

• Warum es nach wie vor schwierig ist, Vertrauen in Unternehmensdaten aufzubauen und aufrechtzuerhalten.
• Warum es oft länger dauert, bis man zu Erkenntnissen gelangt, als das Unternehmen erwartet.
• Wie Schatten-IT und die Ausbreitung von Pipelines versteckte Kosten und operative Risiken erzeugen.
• Warum sich gute Regierungsführung oft eher wie Reibung als wie Unterstützung anfühlt.
• Was passiert, wenn Organisationen versuchen, KI zu skalieren, bevor ihre Daten bereit sind?

Die Diskussion um KI ist besonders aktuell. Da Unternehmen eiligst KI-Ergebnisse präsentieren wollen, stellen viele fest, dass KI die zugrundeliegenden Datenprobleme nicht löst, sondern sie verschärft. Wie Greg Wilson erklärt:

Warum dies für Datenverantwortliche wichtig ist

Für Datenverantwortliche, Architekten, Ingenieure und Governance-Experten liegt darin die eigentliche Herausforderung. KI setzt voraus, dass Vertrauen, Zugänglichkeit, Governance, Datenherkunft und Datenqualität bereits gewährleistet sind – doch die meisten Organisationen arbeiten noch an diesen Grundlagen.

Wenn Ihr Team aufgefordert wird, vertrauenswürdige Daten schneller bereitzustellen, veraltete Systeme zu modernisieren, KI-Initiativen zu unterstützen und die Governance zu verbessern – und das alles gleichzeitig –, dann ist dieses Gespräch Ihre Aufmerksamkeit wert.