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Ohne Datenkompetenz kein Mehrwert durch KI

Warum CIOs jetzt auf Data Governance statt KI-Hype setzen sollten

Kein CIO, keine IT-Fachkraft kommt derzeit an Künstlicher Intelligenz vorbei. Die Erwartungen sind hoch, der Innovationsdruck ebenso. KI soll Anwendungen intelligenter, Prozesse effizienter und Unternehmen innovativer machen. Doch in der Begeisterung über die neuen Möglichkeiten gibt es einen blinden Fleck: Datenqualität und Governance werden von vielen als Fußnote abgetan – dabei sind sie die Basis jeder ernsthaften KI-Strategie.


Während die Welt gebannt auf die neuesten Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz schaut, droht ein entscheidender Aspekt aus dem Blick zu geraten: die Daten, auf denen all das basiert. Das Problem korrekter Daten ist dabei so alt wie die Informatik selbst. Wer heute als CIO über KI-Strategien nachdenkt, sollte zunächst eine andere Frage ins Zentrum stellen: Wie steht es um die Data Governance? Damit KI funktioniert – und zwar zuverlässig –, müssen die zugrunde liegenden Daten zunächst in einwandfreiem Zustand sein. Ohne eine zentrale, saubere Datenbank mit klaren Governance-Strukturen ist jede KI-Initiative ein Kartenhaus.

Wer den Wert von KI ausschöpfen will, darf sie nicht isoliert betrachten – sie muss eingebettet sein in eine ganzheitliche digitale Strategie. Genau hier gewinnen Low-Code-Plattformen an Bedeutung: Sie sind weit mehr als technische Werkzeuge. Sie beschleunigen die Umsetzung strategischer Ziele, indem sie die Lücke zwischen IT und Fachbereichen schließen. Im Zusammenspiel mit KI ermöglichen sie Unternehmen, Geschäftsprozesse schneller, flexibler und kundenzentrierter zu gestalten. Doch auch diese Potenziale bleiben wirkungslos, wenn die Datenbasis nicht stimmt. Ohne konsistente Datenstrukturen lassen sich weder intelligente Anwendungen entwickeln noch wertschöpfende Use Cases identifizieren. CIOs müssen daher nicht nur Innovation ermöglichen, sondern auch dafür sorgen, dass diese auf einem belastbaren Fundament steht – sonst bleiben vielversprechende Technologien bloßer Selbstzweck.

Die Formel für eine nachhaltige Digitale Transformation lautet nicht „KI über alles“, sondern „Daten zuerst, KI gezielt“. Wer sich heute nur von der Oberfläche der KI-Hype-Welle tragen lässt, wird morgen von strukturellen Defiziten ausgebremst. Wer dagegen Datenkompetenz, Governance und moderne Entwicklungsmethoden wie Low-Code mit strategischer KI-Integration verbindet, schafft echte Zukunftsfähigkeit auf technologischer und betriebswirtschaftlicher Ebene.

Autor: Raymond Kok ist CEO von Mendix, ein Siemens-Unternehmen

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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DAS EAS-MAG-Glossar für den Beitrag:

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Data Governance

Data Governance bezeichnet die Verwaltung, Kontrolle und Optimierung der Daten in einem Unternehmen, um deren Integrität, Sicherheit und Nutzbarkeit sicherzustellen. Dabei werden Richtlinien, Standards und Verfahren eingeführt, um Daten effektiv zu verwalten. Dies umfasst die Festlegung von Verantwortlichkeiten, das Management der Datenqualität, die Zugriffssteuerung sowie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Ziel der Data Governance ist es, Daten als strategische Ressource zu nutzen, indem sie konsistent, korrekt und geschützt sind. Dadurch wird eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht, Geschäftsprozesse werden verbessert und Risiken durch unsachgemäßen Umgang mit Daten minimiert.

 
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Autor

Raymond Kok ist CEO von Mendix, ein Siemens-Unternehmen