IBM: Datensilos bleiben ein großes Hindernis für die Einführung von KI in Unternehmen

Laut einer Studie von IBM ist das größte Hindernis für die Einführung von KI in Unternehmen nicht die zugrunde liegende Technologie, sondern die anhaltende Herausforderung fragmentierter Datenökosysteme.

Ed Lovely, VP und Chief Data Officer bei IBM, identifiziert Datensilos als die entscheidende Schwachstelle in der modernen Datenstrategie. Seine Äußerungen folgen auf eine neue Studie des IBM Institute for Business Value, aus der hervorgeht, dass KI zwar für eine Skalierung bereit ist, die Datenbereitschaft in Unternehmen jedoch hinterherhinkt.

Der Bericht, für den 1.700 leitende Datenverantwortliche befragt wurden, zeigt, dass Abteilungsdaten – von Finanzen und Personalwesen bis hin zu Marketing und Lieferkette – weiterhin in separaten Domänen ohne einheitliche Standards oder eine gemeinsame Sprache gespeichert sind.

Diese Fragmentierung untergräbt KI-Initiativen direkt. „Wenn Daten in isolierten Silos gefangen sind, wird jedes KI-Projekt zu einer langwierigen, sechs bis zwölf Monate dauernden Datenbereinigung“, erklärte Lovely. „Die Teams verbringen mehr Zeit damit, Daten zu finden und abzugleichen, als damit, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.“

Dies stellt ein direktes Risiko für die Wettbewerbsfähigkeit dar. Für CIOs und CDOs hat sich die Aufgabe von der reinen Erfassung und Sicherung von Daten hin zum effektiven Einsatz dieser Daten als Treibstoff für fortschrittliche KI-Systeme entwickelt.

Vom Datenverwalter zum Geschäftskatalysator

Der Konsens der Studie ist eindeutig: Datenverantwortliche müssen sich kompromisslos auf die Auswirkungen auf das Geschäft konzentrieren. 92 % der CDOs verbinden ihren Erfolg mit diesem ergebnisorientierten Ansatz.

Dies verdeutlicht ein zentrales Dilemma: Während 92 % den Geschäftswert priorisieren, sind nur 29 % davon überzeugt, dass sie über „klare Kennzahlen zur Bewertung des Geschäftswerts datengesteuerter Ergebnisse“ verfügen.

Diese Kluft zwischen Anspruch und Realität ist der Punkt, an dem autonome KI-Agenten, die lernen und handeln können, um Ziele zu erreichen, Abhilfe schaffen können. Das Vertrauen in diese Tools wächst: 83 % der CDOs in der IBM-Studie glauben, dass die potenziellen Vorteile des Einsatzes von KI-Agenten die damit verbundenen Risiken überwiegen.

Bei dem globalen Medizintechnikunternehmen Medtronic waren die Teams mit der manuellen Abgleichung von Rechnungen, Bestellungen und Lieferbestätigungen beschäftigt. Durch die Implementierung einer KI-Lösung wurde dieser Arbeitsablauf automatisiert, wodurch die Bearbeitungszeit für Dokumente von 20 Minuten pro Rechnung auf nur acht Sekunden bei einer Genauigkeit von über 99 % reduziert wurde. Dadurch wurden die Mitarbeiter von der geringwertigen Dateneingabe befreit und konnten sich wichtigeren Aufgaben widmen.

In ähnlicher Weise setzte das Unternehmen für erneuerbare Energien Matrix Renewables eine zentralisierte Datenplattform zur Überwachung seiner Anlagen ein und erzielte damit eine Reduzierung der Berichtszeit um 75 % und eine Senkung der kostspieligen Ausfallzeiten um 10 %.

IBM identifiziert wichtige KI-Hürden: Architektur, Governance und Talente

Um solche Erfolge zu wiederholen, ist ein neuer architektonischer Ansatz erforderlich, der Silos vermeidet. Das veraltete Modell, Daten teuer und langsam in einen zentralen Speicher zu verschieben, verliert zunehmend an Bedeutung. Die Untersuchungen von IBM zeigen, dass 81 % der CDOs es mittlerweile vorziehen, KI zu den Daten zu bringen, anstatt Daten für KI zu verschieben.

Diese Strategie basiert auf modernen Mustern wie Data Mesh und Data Fabric, die eine virtualisierte Zugriffsebene über verteilte Daten schaffen. Sie fördert auch „Datenprodukte“ – gepackte, wiederverwendbare Datenbestände, die für bestimmte Geschäftsanforderungen entwickelt wurden, wie z. B. eine „360-Grad-Kundenansicht“ oder ein Datensatz für Finanzprognosen.

Die Verbesserung des Datenzugriffs erhöht jedoch die Anforderungen an die Governance. Eine starke Partnerschaft zwischen CDO und CISO ist heute unerlässlich, um Agilität und Sicherheit in Einklang zu bringen. Die Datenhoheit ist ein zentrales Anliegen, das 82 % der CDOs als Eckpfeiler ihrer Risikostrategie betrachten.

Das größte Hindernis könnte das Humankapital sein. Der Bericht hebt einen sich vergrößernden Fachkräftemangel hervor, der den Fortschritt gefährden könnte. Im Jahr 2025 geben 77 % der CDOs an, dass sie Schwierigkeiten haben, Spitzenkräfte im Datenbereich zu gewinnen oder zu halten – ein starker Anstieg gegenüber 62 % im Jahr 2024.

Diese Knappheit wird durch sich schnell entwickelnde Qualifikationsanforderungen noch verschärft. IBM hat herausgefunden, dass 82 % der CDOs „Mitarbeiter für Datenpositionen einstellen, die es letztes Jahr noch nicht gab und die mit generativer KI zu tun haben”. Die Überwindung dieser kulturellen und qualifikationsbezogenen Herausforderung ist oft der schwierigste Aspekt.

Hiroshi Okuyama, Chief Digital Officer bei Yanmar Holdings, merkte an: „Kultureller Wandel ist schwierig, aber es wächst das Bewusstsein, dass Entscheidungen auf Daten und Fakten basieren müssen, was die Sammlung von Belegen während des Entscheidungsprozesses erfordert.”

Aufbrechen von Datensilos zur Einführung von Unternehmens-KI

Auf der technischen Seite müssen Unternehmensleiter den Wandel weg von isolierten Datenumgebungen vorantreiben. Dazu gehört, in moderne, föderierte Datenarchitekturen zu investieren und Teams zu ermutigen, sichere, wiederverwendbare „Datenprodukte“ für das gesamte Unternehmen zu entwickeln und zu nutzen.

Zweitens muss Datenkompetenz kulturell zu einer unternehmensweiten Notwendigkeit werden und darf nicht nur eine IT-Angelegenheit bleiben. Die 80 % der CDOs, die bestätigen, dass die Demokratisierung von Daten ihr Unternehmen beschleunigt, haben Recht. Dies erfordert die Förderung einer datengesteuerten Kultur und Investitionen in intuitive Tools, die es auch nicht-technischen Mitarbeitern ermöglichen, mit Daten zu arbeiten.

Das ultimative Ziel ist es, von isolierten KI-Pilotprojekten zu einer skalierten intelligenten Automatisierung grundlegender Geschäftsprozesse überzugehen. Erfolgreich werden diejenigen Unternehmen sein, die ihre Daten nicht als Nebenprodukt von Anwendungen betrachten, sondern als ihr strategisch wichtigstes Kapital.

Ed Lovely fasste zusammen: „Unternehmensweite KI ist realisierbar, aber der Erfolg hängt davon ab, dass sie mit der richtigen Datenbasis ausgestattet ist. Für CDOs bedeutet dies, eine nahtlos integrierte Unternehmensdatenarchitektur aufzubauen, die Innovationen vorantreibt und geschäftlichen Mehrwert erschließt.

Unternehmen, die dies beherrschen, werden nicht nur ihre KI-Fähigkeiten verbessern, sondern auch ihre Abläufe transformieren, die Entscheidungsfindung beschleunigen, sich schneller an Veränderungen anpassen und sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil sichern.“

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