Unternehmen sammeln heute mehr Daten als je zuvor. Sie brauchen deshalb dringend ein Stammdatenmanagement (Master Data Management = MDM) als „Single-Source-of-Truth“ für die Entscheidungsfindung und um Effizienz und Genauigkeit ihrer Abläufe zu verbessern. KI lässt sich an dieser Stelle einsetzen, um Datenintegrität in verschiedenen Sektoren sicherzustellen. Damit die Integration funktioniert, bedarf es einer klaren Verpflichtung zur Datenqualität.
Ein Beitrag von Hervé Chapron, SVP & General Manager EMEA von Semarchy.
Vorbereitung einer Datengrundlage
KI-Systeme funktionieren nur mit hochwertigen Daten, d. h. diese müssen gut organisiert, genau und verwertbar sind. Nur so kann KI die Unternehmensprozesse wirklich verbessern, ohne sie gar noch zu verkomplizieren. Dorthin führen vier Schritte:
1. Audit und Bereinigung: Unternehmensdaten müssen rigoros „gesäubert“ werden, um Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Fehlerhafte Daten führen zu schlechter KI-Leistung und Entscheidungsfindung.
2. Investition in Stammdatenverwaltung: Ein MDM-Lösung schafft die „Single-Source-of-Truth“, von der man auf KI zugreift und Daten konsistent analysieren kann.
3. Data-Governance-Protokolle: Ein klares Regelwerk zum Sammeln, Speichern, Verwalten und Schützen von Daten muss erstellt werden, um alle Compliance- und Regulierungsstandards zu erfüllen.
4. Datenschutz: Maßnahmen zur Cybersicherheit sind aufzusetzen, um sich vor Verstößen zu schützen, die die Integrität der Daten (und damit das Vertrauen in KI-Systeme) gefährden können.
Die Lücke zwischen Erwartungen an KI und der Realität beim Datenmanagement
Bereits vielfach untersucht wurde die Diskrepanz zwischen den Erwartungen der Beschäftigten in die (in ihre Arbeitsabläufe integrierten) Datenwerkzeuge und deren Wirksamkeit. Nur die wenigsten glauben, dass sie die in ihren Aufgaben auftauchenden Informationen auch verwerten können. Um diese Kluft zu überbrücken, muss man sich auf einige Schlüsselaspekte konzentrieren.
KI-Systeme sollten zum einen so konzipiert sein, dass sie mit den täglichen Aufgaben und Zielen der Nutzer:innen übereinstimmen und sich nahtlos in deren Arbeitsabläufe einfügen. Zweitens sollten Qualität und Relevanz von Daten Vorrang vor der bloßen Sammlung möglichst großer Mengen haben. Gefragt sind zugängliche, verwertbare Erkenntnisse und keine riesigen Datenmassen. Präzise KI-basierte Entscheidungsfindung braucht außerdem eine effiziente Verwaltung zentralisierter Datenbestände.
Bildung ist ein Eckpfeiler für die erfolgreiche Einführung von Künstlicher Intelligenz. Bis 2030 wird KI einen nicht unwesentlichen Teil menschlicher Aufgaben im Arbeitsalltag automatisiert haben. Viele Menschen werden umfassend mit solchen Tools arbeiten und müssen entsprechend geschult werden. Es braucht außerdem transparente KI-Verfahren, welche die Nutzer:innen verstehen und denen sie vertrauen können. Diese Klarheit ist wesentliche Voraussetzung dafür, die Kluft zwischen Erwartungen und Realität zu schließen.
Anwendungsfälle für KI im Datenmanagement
Um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen, muss sie als Katalysator zwischen Nutzer:innen, Daten- und Design-Teams entwickelt werden. Sie profitieren von verbesserten Data-Governance-Funktionen, während Designer Apps effizienter erstellen können. KI kann durch Automatisierung auch den Qualitätssicherungsprozess und die Datenintegrität erheblich verbessern. Im Bereich der Kundenerfahrung analysiert sie Daten, um das Kundenverhalten vorherzusagen und individuellere User Experience zu ermöglichen.
Ein weiterer Bereich ist die vorausschauende Wartung, bei der potenzielle System- und Prozessausfälle frühzeitig erkannt werden, um Ausfallzeiten zu vermeiden. Im Lieferkettenmanagement erkennt KI Ineffizienzen, prognostiziert Nachfragen und passt Ressourcen-Allokation in Echtzeit an. Dies macht sie zu einem wichtigen Werkzeug für Ausfallsicherheit und Kontinuität des Unternehmens.
KI in Datenmanagement-Workflows implementieren
Eine Integration von KI und MDM sollte einen schrittweisen Ansatz verfolgen, der auf bestimmte Bereiche abzielt, in denen KI unmittelbaren Nutzen bringen kann. Es geht immer um den Aufbau kleiner Erfolge. Entscheidend ist, dass KI menschliche Arbeitsabläufe weniger vollständig ersetzt als vielmehr ergänzt und verbessert. Um Widerstände zu minimieren, sollte sie in die aktuellen Tools der Beschäftigten eingebettet werden und dort auf die individuellen Bedürfnisse und Anwendungsfälle der verschiedenen Interessengruppen zugeschnitten sein.
Unerlässlich ist eine Kultur der kontinuierlichen Weiterentwicklung durch regelmäßiges Nutzerfeedback. KI-Funktionen müssen stetig verfeinert und verbessert werden, um sie besser auf die Bedürfnisse der User und die Unternehmensziele abzustimmen. Natürlich wird es immer Potenzial für Ungenauigkeiten und Datenverstöße geben. Dieses Problem geht man direkt an durch Verwendung externer Benchmark-Daten, um die KI in risikoarmen Umgebungen zu trainieren, bevor sie vollständig eingesetzt wird.
KI als integraler Verbündeter für die Zukunft
Künstliche Intelligenz sollte wohlüberlegt, schrittweise und menschenzentriert eingeführt werden. Unternehmen müssen ihre zugrundeliegende Datenstruktur stärken, Benutzeraufgaben vereinfachen und Vertrauen in KI-Technologien schaffen, indem sie deren Logik und Effektivität aufzeigen. Mit diesem pragmatischen Ansatz kann KI über die bloße Rolle als Begleiter für das Datenmanagement hinausgehen.
Sie wird zu einem Motor für Innovation und verbesserte Entscheidungsfindung, der Unternehmen in eine Ära der nahtlosen, datengesteuerten Exzellenz führt. MDM-Lösungen helfen dann dabei, technologische Hindernisse bei der KI-Implementierung zu überwinden, indem sie eine intuitive Low-Code-Umgebung bereitstellen, die die Einführung rationalisiert und Innovationen fördert, ohne die Datenintegrität zu beeinträchtigen.