Der Datenvorteil: Warum Aufzeichnungssysteme im KI-Wettlauf die Nase vorn haben werden

Der Übergang von KI-Experimenten zur KI-Operationalisierung

Die meisten Unternehmen haben die Experimentierphase mit KI hinter sich gelassen und konzentrieren sich nun auf deren unternehmensweite Skalierung. Viele Initiativen scheitern jedoch beim Übergang von Pilotprojekten in den Produktivbetrieb. Die Herausforderung liegt selten im KI-Modell selbst. Vielmehr fehlen häufig der Zugang zu vertrauenswürdigen Daten, die Integration in bestehende Systeme und die Einhaltung von Governance-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.

Organisationen stehen bei der Skalierung von KI vor gemeinsamen Hürden:

• Sicherheits-, Datenschutz- und regulatorische Bedenken
• Beschränkter Zugriff auf vertrauenswürdige Unternehmensdaten
• Integrationsherausforderungen in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe
• Komplexität innerhalb von Mainframe- und anderen Kernsystemen
• Datenqualitäts- und Governance-Lücken, die sich auf KI-Ergebnisse auswirken

Diese Herausforderungen verdeutlichen eine wichtige Realität: Die Bereitschaft für KI hängt von der Datenbereitschaft ab.

Warum Aufzeichnungssysteme wichtiger sind als je zuvor

Jahrelang betrachteten viele Unternehmen ihre Kernsysteme als veraltete Technologie, die ersetzt werden musste. Heute ändert sich diese Sichtweise. Stammdatensysteme enthalten jahrzehntelanges Geschäftswissen, Transaktionshistorie, operative Kontextinformationen und vertrauenswürdige Daten, die KI-Systeme benötigen, um aussagekräftige Ergebnisse zu liefern.

Vertrauenswürdige Unternehmensdaten schaffen Wettbewerbsvorteile:

• Historische Transaktionsdaten liefern einen entscheidenden Kontext für KI-gestützte Entscheidungen.
• Mainframe-Systeme enthalten einige der genauesten und zuverlässigsten Geschäftsdaten innerhalb des Unternehmens.
• Daten-Governance, Datenherkunft und Überprüfbarkeit helfen Organisationen, Vertrauen in die Ergebnisse von KI aufzubauen.
• Die Vernetzung von Daten über Mainframe-, verteilte und Cloud-Umgebungen hinweg ermöglicht umfassendere Geschäftseinblicke.

Organisationen, die ihre Datensysteme erfolgreich mit KI-Initiativen verknüpfen, sind besser aufgestellt, um KI-Investitionen in messbare Geschäftsergebnisse umzusetzen.

Was macht Daten strategisch?

Moderne KI erfordert mehr als große Informationsmengen. Organisationen benötigen vertrauenswürdige, zugängliche und kontrollierte Daten.

Rocket identifiziert fünf Merkmale, die Daten in ein strategisches Unternehmensgut verwandeln:

• Kontext: Verstehen, was Daten darstellen und wie sie Geschäftsprozesse unterstützen.
• Herkunft: Zu wissen, woher Daten stammen, wie sie sich verändert haben und wie sie verwendet werden.
• Governance: Anwendung von Sicherheits-, Compliance- und Richtlinienkontrollen zur Unterstützung vertrauenswürdiger KI.
• Beziehungen: Daten aus verschiedenen Systemen verknüpfen, um einen vollständigen Überblick über den Betrieb zu erhalten.
• Historische Aufzeichnungen: Nutzung jahrelanger Transaktions- und Betriebshistorie zur Verbesserung der Genauigkeit und Entscheidungsfindung der KI.

Aufbau eines unternehmensweiten Datenvorteils

Unternehmen müssen ihre Kernsysteme nicht ersetzen, um KI-fähig zu werden. Stattdessen können sie den Wert bestehender Investitionen steigern, indem sie vertrauenswürdige Betriebsdaten unternehmensweit verfügbar machen.

Rocket Software unterstützt Organisationen:

• Verbinden Sie Daten über Mainframe-, verteilte und Cloud-Umgebungen hinweg.
• Verbesserung der Datenzugänglichkeit bei gleichzeitiger Wahrung von Governance und Kontrolle.
• Unterstützen Sie KI-Initiativen mit vertrauenswürdigen, qualitativ hochwertigen Unternehmensdaten.
• Modernisierung ohne Beeinträchtigung unternehmenskritischer Systeme.
• Ermöglichen Sie einen sicheren, skalierbaren Zugriff auf Datensysteme.

Ziel ist es nicht einfach nur, Daten zu verschieben, sondern vertrauenswürdige Daten dann und dort bereitzustellen, wo sie benötigt werden, um KI, Analytik und Geschäftsinnovationen zu unterstützen.