Datenmanagement und KI in der Wechselwirkung

24.06.2020 - Ohne vernünftiges Datenmanagement ist Künstliche Intelligenz nur eine leere Hülle. 2020 wird sich beweisen, wie sehr Unternehmen in der Lage sind, Herr ihrer Daten zu werden und damit auch das Thema Künstliche Intelligenz (KI) sinnvoll zu be- und einzusetzen.

von Christina Rose

Man kann nicht das Wort Daten in den Mund nehmen, ohne auch von KI zu sprechen. "Sie können keine intelligenten KI-Konversationen führen, solange Sie keine intelligente Datenkonversation führen können", argumentiert beispielsweise Steve Guggenheimer von Microsoft   .
Keine KI kommt ohne vernünftige Datenbasis aus: Miese Daten ergeben miese Ergebnisse. Und KI kann auch nur so intelligent sein wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Die eigentliche Herausforderung ist also das Datenmanagement.

Zudem ist KI in der Form, wie wir sie auch 2020 verstehen und nutzen, weder künstlich noch wirklich intelligent. Es handelt sich schlicht und einfach um Algorithmen, die im besten Fall der Steuerung und Verbesserung von betrieblichen Prozessen dienen. Geschäftsmodell und Grundlagen (Daten!) müssen Unternehmen immer noch selbst liefern.

Experten sehen den Run auf Künstliche Intelligenz im krassen Gegensatz zu Erkenntnisprozessen: Man tue so, als ob man in riesigen Datenmengen einfach nach Korrelationen suchen könne und diese dann einen Sinn ergäben. Korrelationen sind eiben keine Kausalitäten - wie der gern zitierte Zusammenhang zeigt zwischen dem Pro-Kopf-Verbrauch von Käse in den USA und der Zahl der Menschen, die sich mit dem eigenen Bettlaken erdrosseln.

Der Mangel an Business-Analysten, Data-Scientists und Data-Engineers wird sich auch 2020 wieder bemerkbar machen. Der Data Scientist beispielsweise braucht tiefen Einblick in die Fachbereiche, damit er die Projektanforderungen formulieren kann. Er kümmert sich um die Themen Datenmanagement und DQM - natürlich unter Beachtung der Data Governance und übernimmt die Definition von Datenmodellen und Algorithmen.

Dazu bringt er tiefe mathematisch-statistische Kenntnisse mit, kann programmieren, kennt sich mit Datenschutz und sonstigen Compliance-Regeln aus und verfügt über umfangreiches Business-Know-how. Da es die menschliche Eier legende Wollmilchsau in Sachen Daten nach wie vor kaum gibt, werden Unternehmen weiterhin verstärkt auf Arbeitsteilung setzen.

Dem sinnvollen Zusammenspiel von Datenmanagement und KI steht weit weniger die Angst der Mitarbeiter vor der KI im Weg. Aktuelle Studien, wie die von Genesys, widerlegen die häufig proklamierte Annahme, Mitarbeiter würden befürchten, dass neue Technologien ihre Jobs übernehmen. Vielmehr schätzt die Mehrheit der deutschen Mitarbeiter KI: Fast die Hälfte (45 Prozent) spart durch den Einsatz neuer Technologie-Tools Zeit und kann sich auf geschäftskritischere Aufgaben konzentrieren. Fast ein Viertel der Befragten ist der Meinung, dass Technologien wie KI helfen, produktiver zu sein.

Wenn beispielsweise Bilddaten von KI ausgewertet werden, können Unternehmen ihren Reparatur- und Gutschriftenprozess verbessern. Bilder von defekten Produkten werden genutzt, um schnell und eindeutig festzustellen, welches Produktteil betroffen ist, um im Gegenzug den Kundenservice zu verbessern, im Idealfall niedrigere Kosten zu verursachen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

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