©Tung Nguyen/Pixabay

Zum AI Appreciation Day äußern sich Industrie, Wissenschaft und Wirtschaft zum Stand der Dinge in Sachen KI: Wo stehen wir heute, wohin geht die Reise und welche Hürden müssen gemeistert werden? 

Markus Grau, Enterprise Architect – Office of the CTO bei Pure Storage, erörtert die oft vernachlässigte Bedeutung effizienten Datenmanagements, ohne das auch die teuerste KI-Infrastruktur nicht erfolgreich genutzt werden kann:

„Künstliche Intelligenz ist längst Teil des unternehmerischen Alltags. Die Frage lautet nicht mehr, ob KI eingesetzt werden kann, sondern ob sie konkrete Ergebnisse liefert. Der anfängliche Innovationsdrang weicht messbaren Erwartungen. Unternehmen wollen wissen, welche Probleme sie mit KI tatsächlich lösen, welchen Wert sie freisetzen und welchen Ertrag sie erzielen. Trotz zahlreicher Investitionen in Tools und Rechenkapazität bleibt ein entscheidender Punkt häufig unbeachtet: der Zustand der Daten, die diese Systeme speisen. Ohne konsistente, aktuelle und nachvollziehbare Datengrundlage entstehen keine belastbaren Erkenntnisse. Besonders in sensiblen Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen oder Verwaltung kann das schwerwiegende Folgen haben.

Markus Grau, Enterprise Architect – Office of the CTO bei Pure Storage

Fehlende Standards bremsen Erkenntnisse

In vielen Organisationen ist der Datenbestand unübersichtlich, unvollständig oder widersprüchlich. Datensätze liegen mehrfach vor, verteilt über verschiedene Abteilungen. Es fehlt an einheitlichen Standards und an Klarheit darüber, welche Daten aktuell und korrekt sind. Mehr Rechenleistung behebt dieses Problem nicht. Sie kann ungenaue Ergebnisse sogar noch verstärken, wenn die Datengrundlage unzuverlässig ist. Wer nicht weiß, mit welchen Daten ein System arbeitet, kann ihm auch nicht vertrauen. Transparenz im Umgang mit Informationen ist entscheidend für jede KI-Anwendung.

Strukturen schaffen Vertrauen

Um KI sinnvoll einzusetzen, müssen Daten vereinheitlicht, bereinigt und nachvollziehbar gemacht werden. Das bedeutet, Silos abzubauen und klare Regeln für den Umgang mit Daten zu definieren. Wichtig ist auch der Einsatz von Systemen, die Herkunft, Veränderungen und Zugriffsrechte lückenlos dokumentieren. Nur so arbeiten alle Beteiligten mit derselben Datengrundlage und können sich auch für Regulatorien wie z.B. dem EU AI Act wappnen. Diese Anforderungen sind keine einmalige Aufgabe, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Sie erfordern eine langfristige Strategie und eine Kultur, in der Datenqualität Priorität hat. Erst wenn diese Strukturen stehen, kann Künstliche Intelligenz ihr Potenzial entfalten.

Ein Anlass zum Umdenken

Der AI Appreciation Day erinnert an die Bedeutung Künstlicher Intelligenz – und daran, was nötig ist, damit sie verlässlich funktioniert. Fortschritt entsteht nicht durch die Einführung des neuesten Werkzeugs. Entscheidend ist die Bereitschaft, Daten als strategische Grundlage zu verstehen. Nur wer in Qualität, Klarheit und Struktur investiert, wird mit KI langfristig erfolgreich sein.“

Disclaimer:
„Für den oben stehenden Beitrag sowie für das angezeigte Bild- und Tonmaterial ist allein der jeweils angegebene Nutzer verantwortlich. Eine inhaltliche Kontrolle des Beitrags seitens der Seitenbetreiberin erfolgt weder vor noch nach der Veröffentlichung. Die Seitenbetreiberin macht sich den Inhalt insbesondere nicht zu eigen.“