Die Qualität der Daten stellt eine grundlegende Herausforderung für Unternehmen dar, die ihr Wachstum durch KI vorantreiben wollen. Martin Frederik, renommierter Experte bei Snowflake, betont, dass der Erfolg jedes KI-Projekts auf einer soliden und gut verwalteten Dateninfrastruktur basiert. Viele scheitern daran, trotz vielversprechender Ergebnisse in der Experimentierphase diese Bemühungen in echte Hebel für Einnahmen umzuwandeln. Auf dem Weg in eine Zukunft, in der Organisationen das volle Potenzial der Daten ausschöpfen, bleibt eine strategische Ausrichtung zwischen Projekten und Unternehmenszielen unerlässlich.
Martin Frederik über die Bedeutung der Datenqualität
Unternehmen befinden sich in einem Wettlauf, um KI in ihre Prozesse zu integrieren. Diese technologische Wende wirft eine große Herausforderung auf: die Datenqualität. Martin Frederik, regionaler Leiter bei Snowflake für die Niederlande, Belgien und Luxemburg, stellt fest, dass der Erfolg von KI-Projekten eng von dieser Qualität abhängt. Viele ehrgeizige Projekte stagnieren oft in der Konzeptionsphase, ohne in Lösungen umzuwandeln, die Einnahmen generieren.
KI als Werkzeug, nicht als Ziel
Frederik betont einen entscheidenden Punkt: „Es gibt keine KI-Strategie ohne eine Datenstrategie.“ KI-Anwendungen, Agenten und Modelle werden ineffektiv, wenn sie nicht auf einer zentralisierten und regulierten Dateninfrastruktur basieren. Selbst die ausgeklügeltsten Modelle können ohne gut strukturierte und qualitativ hochwertige Daten scheitern.
Oft scheitern vielversprechende Projekte daran, rentable Werkzeuge zu produzieren. Führungskräfte machen häufig den Fehler, Technologie als Selbstzweck zu betrachten. KI, so Frederik, sollte als ein Mittel zur Erreichung strategischer Geschäftsziele verstanden werden.
Die Hürden für den Erfolg von KI-Projekten
Verschiedene Faktoren können den Erfolg von KI-Projekten behindern. Die fehlende Ausrichtung auf die Bedürfnisse des Unternehmens, mangelnde Kommunikation zwischen den Teams und die Unordnung der Daten gehören zu den häufigsten Ursachen. Ungefähr 80 % der KI-Projekte erreichen nicht die Produktionsphase. Dennoch schlägt Frederik eine alternative Sichtweise vor. Diese Rückschläge sind oft eine notwendige Reifungsphase.
Zuverlässige Daten, Return on Investment
Organisationen, die eine robuste Datenbasis schaffen, stellen signifikante Renditen auf ihre Investitionen in KI fest. Eine aktuelle Studie von Snowflake zeigt, dass 92 % der Unternehmen bereits einen positiven Return auf ihre Investitionen in KI beobachten. Für jedes investierte Pfund erhalten sie im Durchschnitt 1,41 £ an Kosteneinsparungen und zusätzlichen Einnahmen zurück. Der Schlüssel liegt in der frühzeitigen Implementierung einer sicheren Datenplattform.
<h2Unternehmenskultur und Zugänglichkeit der DatenTechnologie allein garantiert nicht den Erfolg einer KI-Strategie. Die Unternehmenskultur muss bereit sein, diese neuen Initiativen zu integrieren. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, Daten für alle zugänglich zu machen und nicht nur für einige Spezialisten. Es ist wichtig, solide Grundlagen in Bezug auf Personen, Prozesse und Technologien zu schaffen.
Frederik erklärt, dass KI durch angemessene Governance zu einer kollektiven Ressource werden kann, anstatt ein isoliertes Werkzeug zu sein. Wenn alle Teams aus einer einzigen Quelle der Wahrheit arbeiten, werden Konflikte über Daten reduziert, was schnellere und informiertere Entscheidungen erleichtert.
Aufkommen autonomer KI-Agenten
Wir erleben derzeit eine bemerkenswerte Entwicklung: das Aufkommen autonomer KI-Agenten, die in der Lage sind, verschiedene Arten von Daten unabhängig von ihrer Struktur zu verstehen und zu analysieren. Unstrukturierte Informationen machen 80 bis 90 % der Daten eines typischen Unternehmens aus. Innovative Werkzeuge ermöglichen es den Mitarbeitern, unabhängig von ihrem technischen Niveau, komplexe Fragen in einfachem Englisch zu stellen, um direkte Antworten aus den Daten zu erhalten.
Frederik spricht von einem Konzept, das er als „zielgerichtete Autonomie.“ beschreibt. Bisher diente KI hauptsächlich als Assistent, der kontinuierliche Anweisungen benötigte. Jetzt können neue Agenten komplexe Ziele erhalten und selbstständig die notwendigen Schritte bestimmen. Dies umfasst Aufgaben von der Codierung bis zur Beschaffung relevanter Informationen aus anderen Anwendungen, wodurch die Antwort umfassend wird.
Diese Automatisierung entlastet die mühsamsten Aspekte der Arbeit von Data Scientists, wie die Durchführung repetitiver Datenbereinigungen und das Fine-Tuning von Modellen. Daher können die intelligentesten Köpfe im Unternehmen sich auf wertschöpfende Aktivitäten konzentrieren und ihre Rolle von Praktikern zu Strategen transformieren.
Snowflake und die Evolution von KI
Snowflake positioniert sich als wichtiger Sponsor der Veranstaltung AI & Big Data Expo Europe. Mit einer Vielzahl von Rednern wird Snowflake umfassende Einblicke in die Vereinfachung von KI innerhalb von Unternehmen geben. Die Teilnehmer sind eingeladen, Stand Nummer 50 zu besuchen, um zu erfahren, wie man Unternehmens-KI einfach, effizient und zuverlässig machen kann.
Für diejenigen, die das Thema KI und Big Data weiter erkunden möchten, bieten Veranstaltungen wie die AI & Big Data Expo, die in Amsterdam, Kalifornien und London stattfinden werden, wertvolle Gelegenheiten, um die neuesten Branchentrends kennenzulernen.
Fragen und Antworten zur Datenqualität und zur KI von Martin Frederik von Snowflake
Warum ist die Datenqualität entscheidend für den Erfolg eines KI-Projekts?
Die Datenqualität ist entscheidend, da KI-Anwendungen und -Modelle nur dann effektiv sein können, wenn sie auf zuverlässigen, gut strukturierten und regulierten Daten basieren. Schlechte Datenqualität kann zu falschen Ergebnissen führen und die Erreichung der Geschäftsziele behindern.
Wie kann ein Unternehmen die Qualität seiner Daten verbessern?
Unternehmen sollten eine einheitliche und gut regulierte Dateninfrastruktur aufbauen, die eine strenge Datenerfassung und -verarbeitung ermöglicht. Dazu gehört die Normalisierung der Daten, die Einrichtung von Prüfprozessen und die Schulung der Teams über die Bedeutung der Datenqualität.
Welche Rolle spielt die Unternehmenskultur bei der Implementierung einer effektiven KI-Strategie?
Die Unternehmenskultur ist entscheidend, da sie die Bereitschaft der Teams beeinflusst, zusammenzuarbeiten und Daten zu teilen. Ein Unternehmen sollte kollaborative Prozesse fördern und die KI-Werkzeuge für alle Mitarbeiter zugänglich machen, um deren Nutzung und Effektivität zu maximieren.
Was ist zielgerichtete Autonomie im Kontext von KI?
Zielgerichtete Autonomie ist ein Konzept, bei dem KI-Agenten Daten eigenständig verstehen und analysieren können. Dies ermöglicht es diesen Agenten, komplexe Aufgaben unabhängig zu erledigen, von der Codierung bis zur Extraktion relevanter Informationen, wodurch die Gesamteffizienz von KI-Projekten gesteigert wird.
Welche häufigen Herausforderungen begegnen Unternehmen bei der Einführung von KI?
Unternehmen stehen häufig vor Hindernissen wie mangelnder Koordination zwischen den Teams, Projekten, die auf falschen Geschäftszielen ausgerichtet sind, und unorganisierten Daten. Diese Herausforderungen können zum Scheitern von KI-Initiativen führen.
Welche greifbaren Vorteile kann ein Unternehmen von seinen Investitionen in KI erwarten?
Unternehmen können einen signifikanten Return on Investment in der KI erwarten, wie eine Studie von Snowflake zeigt, bei der 92 % der Unternehmen bereits Kosteneinsparungen und neue Einnahmen verzeichneten, was insbesondere eine Rückzahlung von 1,41 £ für jedes investierte £1 ermöglicht.
