Erschließen Sie 99 % der verborgenen Daten, die jetzt für KI optimiert sind

Seit Generationen haben Unternehmen in allen Branchen erkannt, dass ihre gesammelten Informationen einen transformativen Wert darstellen - einen Wert, der in der Lage ist, Kundeninteraktionen zu verbessern und datengesteuerte Geschäftsstrategien mit beispielloser Präzision zu gestalten.

Heute, da sich künstliche Intelligenz vom theoretischen Potenzial in praktische Geschäftslösungen verwandelt, hat der strategische Wert von Unternehmensdaten eine nie dagewesene Höhe erreicht. Um diesen Wert zu erschließen, muss jedoch die Dateninfrastruktur genauestens beachtet werden - von der systematischen Erfassung und Bereinigung bis hin zu strengen Governance-Protokollen, die den Datenschutz, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Sicherheitsbelange vom ersten Tag an berücksichtigen.

In einem exklusiven Gespräch mit Henrique Lemes, IBM's Americas Data Platform Leader, untersuchten wir die komplexen Realitäten, denen Unternehmen bei der Implementierung von KI in verschiedenen Geschäftsszenarien begegnen. Unser Gespräch begann mit einer grundlegenden Untersuchung der Datentaxonomie und ihrer kritischen Beziehung zur effektiven KI-Implementierung.

Henrique betonte, dass der pauschale Begriff "Daten" die vielschichtige Realität von Unternehmensinformationssystemen nicht erfassen kann. Heutige Unternehmen müssen sich in einem komplexen Ökosystem unterschiedlicher Datenformate mit unterschiedlichem Grad an struktureller Integrität zurechtfinden - vor allem, wenn es darum geht, strukturierte und unstrukturierte Datenbestände zu überbrücken.

Strukturierte Daten sind Informationen, die in standardisierten, maschinenlesbaren Formaten organisiert sind, die für eine effiziente rechnerische Verarbeitung und analytische Operationen ausgelegt sind.

Im Gegensatz dazu umfassen unstrukturierte Daten Informationen, die nicht systematisch organisiert sind und eine wesentlich größere Herausforderung für die Verarbeitung darstellen. Zu dieser Kategorie gehören verschiedene digitale Daten, die von E-Mail-Kommunikation und Multimedia-Inhalten bis hin zu Interaktionen in sozialen Medien und Dokumentenarchiven reichen. Obwohl diese Quellen komplexer zu analysieren sind, enthalten sie unschätzbare Geschäftseinblicke, die, wenn sie richtig genutzt werden, Innovationen vorantreiben und wichtige strategische Entscheidungen treffen können.

"Derzeit nutzen KI-Systeme in Unternehmen weniger als 1 % der verfügbaren Unternehmensdaten", so Henrique. "Da unstrukturierte Inhalte über 90 % dieser übersehenen Informationen ausmachen, stehen wir vor grundlegenden Herausforderungen in Bezug auf die Zuverlässigkeit und den Nutzen der Daten."

Der Faktor Vertrauen in Unternehmensdaten ist ein entscheidender Faktor. Unternehmensleiter benötigen absolutes Vertrauen in die Vollständigkeit, Genauigkeit und ethische Beschaffung ihrer Daten. Untersuchungen zeigen jedoch, dass weniger als die Hälfte der verfügbaren Datenressourcen für KI-Anwendungen genutzt werden, wobei unstrukturierte Inhalte aufgrund der Komplexität der Verarbeitung und der Herausforderungen bei der Überprüfung der Compliance häufig ausgeschlossen werden - insbesondere im industriellen Maßstab.

"Der Übergang von einer selektiven Datennutzung zu einer umfassenden Informationsnutzung erfordert die Umwandlung der heutigen überschaubaren Datenströme in hochvolumige Pipelines", erklärte Henrique und wies darauf hin, dass automatisierte Ingestion-Systeme zwar die Lösung darstellen, aber robuste Governance-Frameworks enthalten müssen, die für alle Datentypen gelten.

Henrique erläuterte drei grundlegende Prozesse, die den Unternehmenswert von Daten freisetzen: "Erstens, die Einrichtung automatisierter, hochvolumiger Ingestion-Funktionen. Zweitens: Implementierung strenger Kuratierungs- und Governance-Protokolle. Und schließlich müssen diese Ressourcen generativ KI-zugänglich gemacht werden. Dieser Ansatz liefert einen um 40 % höheren ROI im Vergleich zu herkömmlichen RAG-Implementierungen."

IBM bietet eine integrierte Lösung, die strategische Beratung mit fortschrittlicher technischer Infrastruktur kombiniert. So können Unternehmen systematisch alle Datenkategorien in KI-fähige Assets umwandeln und dabei die bestehenden Governance-Strukturen strikt einhalten. "Wir koordinieren Personal, Prozesse und technologische Ökosysteme", so Henrique. "Obwohl dies von Natur aus komplex ist, machen wir es durch eine vollständige Abstimmung der Ressourcen überschaubar."

Mit der Weiterentwicklung von Unternehmen wachsen deren Datenökosysteme sowohl in ihrem Volumen als auch in ihrer Komplexität - was ebenso anpassungsfähige KI-Ingestion-Frameworks erfordert. "Skalierungsherausforderungen entstehen, wenn KI-Lösungen, die für begrenzte Anwendungen entwickelt wurden, auf breiterer Basis implementiert werden sollen", erklärt Henrique. "Plötzlich werden Pipeline-Architekturen unhandlich, die Verwaltung unstrukturierter Daten wird unumgänglich und die Anforderungen an die Governance steigen."

Die IBM-Methode umfasst die Abbildung des KI-Einführungspfads jedes Kunden und die Festlegung klarer Meilensteine für die Realisierung des ROI. "Wir legen großen Wert auf die Genauigkeit der Daten in allen Formaten, gepaart mit umfassender Datenerfassung, Nachverfolgung der Datenabfolge, Einhaltung von Vorschriften und Überwachungsfunktionen. Diese Elemente zusammen ermöglichen skalierbare Implementierungen für mehrere Anwendungsfälle, die den Wert der Datenbestände maximieren."

Wie alle umfangreichen technologischen Implementierungen erfordert der Aufbau effektiver Datenpipelines Zeit, eine geeignete Toolauswahl und eine vorausschauende Architekturplanung. IBM bietet Unternehmen - einschließlich der am strengsten regulierten globalen Institutionen - robuste Werkzeuge für die KI-Implementierung in jeder Größenordnung und ist damit ein Branchenführer für geschäftskritische Implementierungen.