Lassen Sie sich von Daten leiten: Warum Sie sich für eine digitale Transformation mit künstlicher Intelligenz entscheiden sollten

Angesichts der hohen Misserfolgsquote bei der digitalen Transformation stand noch nie so viel auf dem Spiel wie heute. Laut McKinsey scheitern etwa 70 % der digitalen Transformationen, unter anderem wegen eines Mangels an hochwertigen Informationen für die Entscheidungsfindung. Wenn die Datenqualität mangelhaft ist, ist es unmöglich, schnell und sicher fundierte Entscheidungen zu treffen – und die Transformationen sind zum Scheitern verurteilt. Doch der hohe manuelle Aufwand, der für die Erfassung und Analyse der riesigen Datenmengen erforderlich ist, die für intelligente Entscheidungen im Zusammenhang mit der digitalen Transformation benötigt werden, ist für die meisten Unternehmen einfach zu hoch, um ihn ohne eine garantierte Rendite auf der anderen Seite zu bewältigen.

Dieses Dilemma scheint reif für künstliche Intelligenz zu sein:

Wenn KI genutzt werden könnte, um die Qualität der Datenerfassung zu beschleunigen und zu verbessern, könnte KI das fehlende Puzzlestück für die digitale Transformation sein.

Die immense Vorfreude auf KI im Vorfeld von 2022 war zweifellos berechtigt – es gibt keine Branche auf der Welt, die nicht vom Einsatz künstlicher Intelligenz profitieren und mit ihr wachsen würde. Künstliche Intelligenz kann die Arbeitsgeschwindigkeit, die Genauigkeit und die Qualität auf der Ebene des Individuums, des Teams, der Organisation und der Branche verbessern. Unternehmen, die KI effektiv nutzen, werden sich wahrscheinlich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie ihre Abläufe optimieren, das Erlebnis der Kund:innen verbessern und sich neue Märkte erschließen.

Die digitale Transformation und künstliche Intelligenz weisen Parallelen auf, die ihr Zusammenspiel fast unbestreitbar machen: Beide stützen sich auf hochwertige Daten, fördern die organisatorische Agilität und sollen Unternehmen dabei helfen, die sich ständig verändernden Anforderungen des Markts und der Kund:innen zu erfüllen.

In vielerlei Hinsicht könnte künstliche Intelligenz eine Antwort auf die häufigsten Herausforderungen der digitalen Transformation sein. McKinsey skizziert insbesondere die folgenden Herausforderungen, um zu erklären, warum die meisten digitalen Transformationen scheitern:

• das Versäumnis, sich faktenbasierte, hohe Ziele zu setzen
• das Fehlen eines zwingenden „Warum“
• schlechte Ausführung durch zu viel Fokus auf Aktivitäten und zu wenig auf Ergebnisse
• das Versäumnis, die erzielte Wirkung aufrechtzuerhalten

Hinter diesen Herausforderungen steckt ein tieferes Problem: der Mangel an qualitativ hochwertigen Daten und der Aufwand, der erforderlich ist, um diese zu erhalten. Es ist unmöglich, faktenbasierte, hohe Ziele ohne genaue Fakten zu setzen. Es ist unmöglich, sich auf ein überzeugendes „Warum“ auszurichten, wenn es nicht durch Daten untermauert ist. Es ist unmöglich zu wissen, welche Aktivitäten zu welchen Ergebnissen führen und ob diese Ergebnisse ihre Ziele erreichen, wenn es keine Daten gibt, die dies belegen. Und ohne Daten, die zeigen, welche Aktivitäten zu den gewünschten Ergebnissen führen, ist es unmöglich zu wissen, wie man eine nachhaltige Wirkung erzielt.

Und selbst wenn Sie der Beantwortung all dieser Datenfragen Priorität einräumen, werden Sie schnell feststellen, dass ein praktischer Ansatz zur Sammlung und Analyse dieser Daten ein enormes Unterfangen ist, das Ihre Transformation nur verlangsamen wird.

Die Economist Impact Survey ergab, dass 84 % der Führungskräfte die Notwendigkeit erkennen, die datengestützte Entscheidungsfindung in ihrem Unternehmen zu verbessern. In der Tat äußerten nur 14 % der Befragten Vertrauen in die Entscheidungsfindung in ihrem Unternehmen. Dieser Mangel an Vertrauen in die Entscheidungsfindung rührt von einem Mangel an Vertrauen in die Daten her.

Die Bedeutung eines schnellen und einfachen Zugriffs auf präzise Daten bei Transformationsbemühungen kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Daten sind bei der digitalen Transformation von entscheidender Bedeutung, da sie die Grundlage für Entscheidungsfindung, Innovation und Geschäftseffizienz bilden.

Ein Chief Technology Officer eines Fertigungsunternehmens fasste es in einem Interview mit Deloitte folgendermaßen zusammen:

Es gibt eine ganze Reihe von Fragen zur Datenstrategie, die beim Thema GenAI aufkommen und die in der Vergangenheit weit weniger wichtig waren. Ich denke, wir verbringen wahrscheinlich genauso viel Zeit mit Datenstrategie und -management wie mit reinen GenAI-Fragen, denn Daten sind die Grundlage für GenAI-Arbeit.

Daten ermöglichen es Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage genauer, quantifizierbarer Informationen zu treffen und nicht auf der Grundlage von Intuition oder Vermutungen. Daten helfen Unternehmen dabei, die Vorlieben, das Verhalten und die Bedürfnisse ihrer Kund:innen zu verstehen, damit sie personalisierte Erfahrungen und gezieltes Marketing anbieten können. Daten können Ineffizienzen und Engpässe in Geschäftsprozessen aufdecken. Daten helfen Unternehmen, neue Marktchancen und Innovationsbereiche zu erkennen. Daten ermöglichen es Unternehmen, wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) in Echtzeit zu überwachen, sodass sie agil auf Veränderungen reagieren können, seien es Markttrends, Präferenzen der Kund:innen oder operative Herausforderungen.

Mit fortschrittlicher Datenanalyse können Unternehmen von reaktiven zu proaktiven Strategien übergehen. Die prädiktive Analyse hilft bei der Vorhersage zukünftiger Ergebnisse, während die präskriptive Analyse Maßnahmen vorschlägt, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Dies kann für verschiedene Funktionen angewandt werden, vom Lieferkettenmanagement bis zur Absatzprognose.

Eine erfolgreiche digitale Transformation geht oft mit einem Wechsel zu einer datengesteuerten Kultur einher. Wenn Unternehmen Daten einen hohen Stellenwert einräumen, ermutigen sie ihre Mitarbeiter:innen, Daten für die Entscheidungsfindung zu nutzen. Dies führt zu einem fundierteren, konsistenteren und kohärenteren Ansatz in allen Abteilungen.

Unternehmen, die Daten effektiv nutzen, sind der Konkurrenz oft einen Schritt voraus. Durch das Verständnis der Marktdynamik, des Verhaltens der Kund:innen und der internen Prozesse können datengesteuerte Unternehmen strategische Entscheidungen schneller treffen als ihre weniger datenversierte Konkurrenz.

Der Erfolg einer jeden digitalen Transformation hängt von der sorgfältigen Erfassung, Speicherung und Analyse enormer Datenmengen ab. Von Datenqualität und -integration bis hin zu Sicherheit und Skalierbarkeit – KI-gesteuerte Lösungen helfen Unternehmen, Hindernisse zu überwinden, die sie sonst daran hindern würden, ihre Daten effektiv zu nutzen.

KI kann die Herausforderungen in den Bereichen Datenqualität, -integration, -sicherheit, -verwaltung, -analyse und -visualisierung bewältigen und gleichzeitig die Entscheidungsfindung verbessern und die kontinuierliche Verbesserung vorantreiben.

Wie KI die Datenqualität verbessert

KI kann die Datenqualität auf verschiedene Weise verbessern. Ihre Algorithmen können eine automatisierte Datenbereinigung durchführen, Mängel, Inkonsistenzen und Redundanzen in großen Datensätzen erkennen und korrigieren und den allgemeinen Zustand und die Genauigkeit eines Datensatzes verbessern. Dies kann die Identifizierung von Duplikaten, das Ergänzen fehlender Werte und die Standardisierung von Formaten umfassen.

KI kann auch eine Datenanreicherung vornehmen, indem sie fehlende Datenpunkte ableitet oder externe Daten hinzufügt und so eine umfassendere Ansicht für die Analyse bietet.

Und schließlich kann die KI-gestützte Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) unstrukturierte Daten verarbeiten, sodass Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen können, die bisher unzugänglich waren.

Wie KI die datengestützte Entscheidungsfindung unterstützt

KI-Algorithmen können verborgene Muster und Trends aufdecken, die Menschen nicht ohne weiteres erkennen können. Dies ermöglicht ein tieferes Verständnis der Daten und bessere strategische Erkenntnisse.

Durch maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache kann KI nicht-technische Benutzer:innen beim Zugriff auf und der Analyse von Daten unterstützen und so die datengestützte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen demokratisieren.

Anwendungsfälle der KI-Datenintegration

Die Datenintegration ist ein weiterer wichtiger Bereich, in dem KI für mehr Effizienz und Geschwindigkeit sorgen kann. KI kann ein automatisiertes Daten-Mapping ermöglichen – die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen abzubilden und zu integrieren, – was es einfacher macht, Daten aus verschiedenen Systemen, Datenbanken und Abteilungen zu kombinieren.

Es kann auch ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) optimieren, indem es die Datenbewegung und -umwandlung zwischen Systemen rationalisiert und sicherstellt, dass die Daten sauber, genau und plattformübergreifend verwendbar sind.

Mit KI können Unternehmen auch eine Echtzeit-Synchronisation zwischen verschiedenen Datenquellen ermöglichen und erhalten so einen aktuelleren und umfassenderen Überblick über den Betrieb.

KI für Datensicherheit

KI-gestützte Systeme können ungewöhnliche Muster im Datenzugriff oder in der Datennutzung erkennen und helfen, potenzielle Sicherheitsbedrohungen, Datenschutzverletzungen oder Betrug in Echtzeit zu identifizieren.

KI kann auch bei der Einhaltung von Richtlinien helfen, indem sie die Überwachung und Durchsetzung von Data Governance-Richtlinien automatisiert und so sicherstellt, dass die Datenverarbeitung den gesetzlichen Bestimmungen (z. B. DSGVO und CCPA) entspricht, ohne dass eine ständige menschliche Aufsicht erforderlich ist.

Schließlich kann KI dabei helfen, den Zugang zu sensiblen Daten durch fortschrittliche Verschlüsselungsalgorithmen zu verwalten und automatische Zugangskontrollen auf der Grundlage der Risikobewertung und des Verhaltens der Benutzer:innen einzurichten.

Wie KI die Datenverwaltung rationalisiert

KI kann die Datenverwaltung verbessern und skalieren. KI-Algorithmen können riesige Datensätze schnell und effizient verarbeiten und ermöglichen es Unternehmen, Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen, die mit herkömmlichen Methoden nicht zu bewältigen sind.

KI ist auch für die Verarbeitung von verteilten Daten gut gerüstet: KI-Frameworks sind mit Cloud-/Hybrid-Computing-Umgebungen kompatibel und ermöglichen die Verarbeitung von Daten über verschiedene Speichersysteme und Standorte hinweg.

Unternehmen können KI auch zur Optimierung der Datenspeicherung einsetzen, indem sie Nutzungsmuster verwenden, um optimale Speicherstrategien vorzuschlagen, redundante Daten automatisch zu archivieren oder löschen und Speicherplatz freizugeben.

Datenanalyse durch KI

Unternehmen können KI einsetzen, um Einblicke in Echtzeit zu gewinnen und Trends und Ergebnisse vorherzusagen.

Mithilfe der prädiktiven Analytik kann KI historische und Echtzeitdaten analysieren, um zukünftige Trends, den Bedarf und Risiken vorherzusagen und so eine proaktive Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Die präskriptive Analyse kann noch einen Schritt weiter gehen, indem sie auf der Grundlage datengestützter Vorhersagen spezifische Maßnahmen vorschlägt und Unternehmen dabei hilft, ihre Strategien für verschiedene Ergebnisse zu optimieren.

Und schließlich können Unternehmen mithilfe von KI genaue Echtzeit-Einsichten aus Datenströmen generieren, die schnellere Reaktionszeiten und eine agile Entscheidungsfindung ermöglichen.

KI für Datenvisualisierung und Barrierefreiheit

KI kann Daten durch Datenvisualisierung zugänglicher und verdaulicher machen. Mithilfe von KI-Algorithmen helfen dynamische Echtzeit-Visualisierungen dabei, komplexe Daten zugänglich und leicht verständlich zu machen und so eine fundierte, datengestützte Entscheidungsfindung auf allen Ebenen des Unternehmens zu unterstützen.

KI-gestützte Tools können den Zugang zu Daten erleichtern, indem sie komplexe Datensätze in verständlichere Formate übersetzen, sodass Stakeholder ohne spezielles technisches Wissen mehr Einblicke erhalten.

KI unterstützt kontinuierliche Verbesserung

KI-Modelle können auf der Grundlage neuer Daten kontinuierlich lernen und sich anpassen, wodurch sie intelligenter und effizienter werden. KI-Systeme können Governance-Modelle anpassen, wenn sich Daten ändern, und so sicherstellen, dass Datensicherheitsmaßnahmen ohne ständige manuelle Eingriffe aktuell bleiben.

KI in der digitalen Transformation geht nicht nur die unmittelbaren Datenherausforderungen an, sondern rüstet Unternehmen auch für zukünftige Herausforderungen, indem sie die Skalierbarkeit, Sicherheit, Qualität und Zugänglichkeit von Daten verbessert. Dies ermöglicht es Unternehmen, Daten als strategisches Kapital für langfristiges Wachstum und Innovation zu nutzen.

Der Aufbau eines Frameworks für die digitale Transformation durch künstliche Intelligenz umfasst zwei wichtige Schritte: die Erstellung einer soliden KI-Unternehmenspolitik und die Einführung von Best Practices für die Datenqualität.

Eine solide KI-Unternehmenspolitik ist unerlässlich, um den ethischen, verantwortungsvollen und effektiven Einsatz von künstlicher Intelligenz in einem Unternehmen sicherzustellen. Dieser Prozess kann Folgendes umfassen:

• Festlegung des Geltungsbereichs und der Ziele der Politik
• Etablierung von ethischen Grundsätzen wie Fairness, Transparenz, Verantwortlichkeit, Datenschutz und Sicherheit
• Definition von Anforderungen für die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Standards
• Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten
• Standards für Data Governance setzen
• Implementierung von Frameworks für das Risikomanagement
• Einrichtung von Prozessen zur kontinuierlichen Überprüfung und Verbesserung
• Festlegung von Standards für Dokumentation und Berichterstattung

Eine starke KI-Richtlinie ist ein lebendiges Dokument, das das Engagement des Unternehmens für eine verantwortungsvolle Nutzung von KI widerspiegelt. Es sollte umfassend und dennoch flexibel sein, um der schnellen Entwicklung von KI-Technologien und -Praktiken Rechnung zu tragen.

Die KI-Richtlinie Ihres Unternehmens sollte klar definierte Best Practices für die Datenqualität enthalten. Die Schaffung dieser Sicherheitsvorkehrungen bildet die Grundlage für datengestützte Entscheidungsfindung, Compliance und betriebliche Effizienz. Diese Richtlinie könnte Folgendes umfassen:

• Definition von Datenqualitätsstandards und -metriken, einschließlich Datenqualitäts-Scorecards
• Einrichtung eines Frameworks für Data Governance
• Implementierung von Datenqualitäts-Tools und -Technologie, einschließlich Tools für Datenprofilierung und -bereinigung, automatisierte Datenqualitätsprüfungen und Stammdatenmanagement (Master Data Management, MDM)
• Definition von Datenqualitätsprozessen – einschließlich Datenvalidierung an den Eingabepunkten, standardisierte Dateneingabe und -formatierung sowie regelmäßige Datenbereinigung und -überprüfung
• kontinuierliche Überwachung und Messung der Datenqualität mit automatischen Überwachungssystemen, Echtzeit-Dashboards zur Datenqualität und Ursachenanalyse
• Unterstützung teamübergreifender Zusammenarbeit bei der Datenqualität
• Erstellung von Plänen für die Einhaltung der Datenqualität und Skalierbarkeit

Durch die Einführung dieser Best Practices können Unternehmen eine solide Grundlage für die Datenqualität schaffen, die sicherstellt, dass die Daten in allen Geschäftsfunktionen korrekt, zuverlässig und wertvoll sind. So können Teams bessere, datengestützte Entscheidungen treffen und sich in einer zunehmend datenabhängigen Welt einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Die Einführung eines KI-gesteuerten Ansatzes für die digitale Transformation bietet unvergleichliche Möglichkeiten, Daten effektiver zu nutzen, allgemeine Herausforderungen zu überwinden und organisatorische Abläufe zu optimieren.

KI kann den Datenzugriff und die Transparenz bei Ihrer digitalen Transformation verbessern, indem sie fragmentierte Datensilos überbrückt, neue Erkenntnisse zutage fördert, eine schnellere und intelligentere Entscheidungsfindung unterstützt und strategische Aufgaben wie die Szenarioplanung und die Neuzuweisung von Kapazitäten unterstützt.

KI kann Frühwarnzeichen, Lücken und Engpässe erkennen, indem sie auf potenzielle Probleme hinweist, zurückliegende Projekte hervorhebt, Abhängigkeiten identifiziert und Optionen zur Problemlösung anbietet.

KI kann die Produktivität bei Ihrer digitalen Transformation steigern, indem sie die täglichen Arbeitsaufgaben vereinfacht, Erkenntnisprozesse rationalisiert, bestimmte Aufgaben erledigt (wie die Verwaltung von Zeitnachweisen und die Aktualisierung von Abhängigkeiten), Aktionspläne erstellt und die Kapazitätsplanung optimiert.

KI kann Mitarbeiter:innen weiterbilden, indem sie den Zugang zu unternehmensweiten Daten erleichtert, Teams über Lösungen oder Produkte unterrichtet, sie in Best Practices schult und Methoden anwendet.

Mit dem richtigen Framework kann KI Unternehmen dabei helfen, die Datenqualität und -integration zu verbessern und eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung zu schaffen, die die Agilität und Innovation fördert.

Mit Lösungen wie Planview Copilot können Unternehmen auf einfache Weise mit ihren Daten kommunizieren und diese in natürlicher Sprache befragen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Empfehlungen abzuleiten und arbeitsorientierte Maßnahmen zu erleichtern. Im Zuge der digitalen Transformation von Unternehmen ist KI ein wichtiger Partner, um die Komplexität der Datenverwaltung zu bewältigen und einen nachhaltigen, wirkungsvollen Wandel voranzutreiben. Die Einführung von KI ist nicht nur eine Investition in Technologie, sondern ein strategischer Schritt zum Aufbau eines resilienten und zukunftsfähigen Unternehmens.