Die entscheidende Rolle von Datentreuhand für den Erfolg von KI
Vertrauen in Daten ist im Zeitalter der KI wichtiger denn je geworden. Mit der rasant steigenden Abhängigkeit von Daten zur Unterstützung von generativer KI und anderen KI-Anwendungen müssen Organisationen ihre Strategien und Rahmenwerke für das Datenmanagement evaluieren, um diese neue und sich ständig weiterentwickelnde Landschaft optimal zu unterstützen.
Datenvertrauen gewährleistet die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten einer Organisation. Es geht über Investitionen in einzelne Tools für Beobachtbarkeit, Katalogisierung oder Governance hinaus—es geht darum, ein umfassendes Rahmenwerk zu etablieren, das vertrauenswürdige Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette garantiert.
So muss beispielsweise ein Einzelhandelsunternehmen, das KI einsetzt für personalisiertes Marketing sicherstellen, dass seine Kundendaten korrekt und aktuell sind, um zu vermeiden, dass die falschen Zielgruppen mit unpassenden Produkten angesprochen werden.
Want more from The CTO Club?
Create a free account to finish this piece and join a community of CTOs and engineering leaders sharing real-world frameworks, tools, and insights for designing, deploying, and scaling AI-driven technology.
Have an account? Log In
Die Herausforderung durch Altsysteme
Die größte Herausforderung besteht darin, dass traditionelle Technologien beim Umgang mit dem Umfang und der Komplexität moderner Datenökosysteme oft nicht ausreichen. Solche veralteten Ansätze haben Schwierigkeiten bei Themen wie Datenqualität, Beobachtbarkeit, Katalogisierung und Governance – alles entscheidende Aspekte, die in Altsystemen häufig voneinander isoliert und unzusammenhängend sind. Diese Fragmentierung kann zu Dateninkonsistenzen, Governance-Problemen und erhöhtem Risiko führen.
Ein Finanzinstitut wie zum Beispiel Equifax kann bei Verwendung veralteter Systeme Schwierigkeiten haben, eine gleichbleibende Datenqualität über verschiedene Abteilungen hinweg zu gewährleisten, was zu Fehlern bei Compliance-Berichten oder Finanzprognosen führen kann.
Das Reifegradmodell für Datenvertrauen
Um diese Herausforderungen zu meistern und eine solide Basis für KI-Erfolg zu schaffen, sollten Organisationen die Einführung eines Reifegradmodells für Datenvertrauen erwägen, das einen Fahrplan bietet, um von den Anfangsstufen des Datenmanagements zu einer weiterentwickelten, skalierbaren Daten-Governance-Umgebung überzugehen.
Zu diesem Fahrplan gehören:
- Frühphase: Organisationen konzentrieren sich auf das Metadatenmanagement und das manuelle Testen wichtiger Assets. Auch wenn dieses Vorgehen reaktiv ist, ist es ein entscheidender Schritt, um die Grundlagen für fortschrittlichere Praktiken zu legen. Beispielsweise kann ein Startup damit beginnen, seine Kundendaten manuell zu prüfen, um die Korrektheit sicherzustellen, bevor eine KI-gestützte Empfehlungslösung gestartet wird.
Sie können an der modernen Datenrevolution teilnehmen, indem Sie (1) Kontrollen implementieren, um die Qualität von Quelldaten sicherzustellen, (2) frühzeitig in den Datenflüssen Ihres Unternehmens Werkzeuge und Prozesse für ein gemeinsames (semantisches) Datenverständnis etablieren und (3) Datenarbeit demokratisieren, indem Sie Low-Code-/No-Code-Lösungen und generative KI-Tools für die Datennutzung einführen.
- Bewusstseins- und Wachstumsphase In dieser Phase verlagert sich der Fokus einer Organisation auf einen proaktiveren Ansatz, indem ein unternehmensweites Glossar eingeführt, Datenherkunft nachverfolgt, Datenverantwortlichkeiten zugewiesen und grundlegende Datenüberwachung implementiert wird (Datenüberwachungs-Tools bieten hierzu viele Vorteile). Dieser Schritt ist entscheidend, um eine gemeinsame Datensprache aufzubauen und die Zusammenarbeit zwischen Datenteams und Business-Stakeholdern zu fördern. Ein mittelständisches Unternehmen könnte beginnen, ein unternehmensweites Glossar zu implementieren, um Begriffe und Definitionen innerhalb seiner verschiedenen Abteilungen zu standardisieren und sicherzustellen, dass beim Analysieren von Verkaufsdaten alle dasselbe Verständnis haben.
- Skalierungsphase Hier werden fortgeschrittene Praktiken wie PII-Masking, formale Governance-Strukturen, umfassende Infrastrukturabdeckung, Datenverträge sowie die Erstellung von Datenprodukten und -domänen eingeführt. In dieser Phase werden Daten als Produkt betrachtet – mit einer bewussten Gestaltung und Pflege, die den Bedürfnissen der Nutzer:innen dient. Ein Großunternehmen könnte formale Daten-Governance-Strukturen einrichten, um sensible Kundendaten über mehrere weltweite Märkte hinweg zu verwalten, die Einhaltung lokaler Vorschriften zu gewährleisten und das Vertrauen der Kund:innen zu stärken.
Aus meiner Erfahrung in der Unterstützung von Bundesbehörden und Organisationen beim besseren Management ihrer Daten – innerhalb und außerhalb des Kontexts neuer Technologien wie KI – weiß ich: Der Erfolg von Datentreue im KI-Zeitalter hängt von qualitativ hochwertigen Daten ab. Es ist jedoch eine große Herausforderung, diese Qualität zu erreichen und zu halten.
Die Einführung eines solchen einheitlichen Reifegradmodells für Datentreue ist entscheidend, um die Grenzen herkömmlicher Technologien zu überwinden und die Herausforderungen durch KI und digitale Transformation erfolgreich zu bewältigen. Ein solches Modell sollte mehrere miteinander verbundene Komponenten abdecken:
- Datenentdeckung und Metadaten-Management
- Klassifizierung und Priorisierung von Daten-Domänen
- Datenüberwachung für Verlässlichkeit und Leistungs-Tracking
- Verbesserte Zusammenarbeit und Datenverträge
- Daten-Governance-Strategien
Durch die Zusammenführung all dieser Funktionen auf einer einzigen Plattform profitieren Unternehmen von nahtloser Integration, reduzierter Abhängigkeit von einzelnen Anbietern und einer verbesserten Kommunikation entlang der gesamten Datenlandschaft.
Eine Gesundheitseinrichtung, die eine einheitliche Plattform nutzt, kann den Datenaustausch zwischen verschiedenen Abteilungen effizienter gestalten, das Risiko von Datenpannen reduzieren und durch besser informierte klinische Entscheidungen die Behandlungsergebnisse der Patient:innen verbessern.
Eine gute Datenerfassung sollte mit Absicht erfolgen. Was sind die Schlüsselfragen, bei deren Lösung Sie KI unterstützen soll? Welche Daten werden benötigt, um diese Fragen zu beantworten? Indem Geschäftsprozesse von Anfang bis Ende datengesteuert gestaltet werden, kann die Datenerfassung zu einem routinemäßigen Bestandteil des Arbeitsalltags werden. Wenn Endnutzer Systeme korrekt verwenden, sind die von ihnen erzeugten Daten genauer, und die Erkenntnisse aus Vorhersagemodellen oder verbesserten Eingaben für LLMs können tatsächlich einen echten Mehrwert für das Unternehmen schaffen.
Am Ende des Tages bleiben KI-Modelle kaum mehr als ein wissenschaftliches Experiment, wenn ihre Ergebnisse nicht genutzt werden, um bessere Entscheidungen zu treffen. Um dies sicherzustellen, müssen Organisationen den Aufbau von Vertrauen – und letztlich die Akzeptanz – dieser Tools priorisieren.
GenAI-Herausforderungen überwinden
Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen heutzutage ist die zunehmende Komplexität von GenAI-Modellen. Diese Modelle werden häufig mit riesigen Datensätzen trainiert, was es schwierig macht, nachzuvollziehen, wie sie zu ihren Ergebnissen kommen. Dieser Mangel an Transparenz kann dazu führen, dass den Ergebnissen der GenAI-Modelle nur schwer vertraut wird.
Mike Finley, CTO und Mitbegründer von AnswerRocket, hebt diese Herausforderung hervor: "Sprachmodelle eröffnen eine ganz neue Angriffsfläche für Richtlinien zur Datenverwaltung. Das Übermitteln von Daten an ein Modell erschließt einen enormen Mehrwert, birgt jedoch auch neue Bedrohungsvektoren. Unternehmen sind in dieser Frage gespalten – traditionell konservative Teams wie IT und Recht sind vorsichtig zurückhaltend, während Strategie-Teams Vollgas geben."
Neben den Transparenzproblemen können GenAI-Modelle auch anfällig für Verzerrungen sein. Wenn die für das Training eines GenAI-Modells verwendeten Daten voreingenommen sind, wird es auch das Modell sein. Das kann zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen.
Um diese Herausforderungen anzugehen, müssen Organisationen sich der Grenzen von GenAI-Modellen bewusst sein und Maßnahmen zur Risikominderung ergreifen. Dazu gehört die Einführung starker Daten-Governance-Maßnahmen, die Sicherstellung einer unbeeinflussten Datenbasis und Transparenz hinsichtlich der Grenzen der GenAI-Modelle.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Implementierung eines Datenvertrauensrahmens ebenso sehr eine interne kulturelle Veränderung wie eine Frage von Tools und Prozessen ist; es braucht Zeit, Engagement und einen grundlegenden Wandel in der Denkweise im gesamten Unternehmen.
Wie Ted Vial betont, beginnt der Aufbau von Vertrauen in KI mit den Daten, mit denen sie trainiert wird.
KI entwickelt sich rasch zur neuen Suchmaschine und schafft damit ein erhebliches Risiko für die Verbreitung von Fehlinformationen. KI-Unternehmen müssen das Vertrauen ihrer Nutzer gewinnen, beginnend – und vor allem – mit den Daten, die sie zur Generierung von Antworten verwenden.
Vertrauen in Daten als Wettbewerbsvorteil in der KI
Während sich die neue Ära der KI weiterentwickelt, ist das Vertrauen in Daten das Fundament erfolgreicher KI-Strategien. Der Weg von traditionellen Systemen zu einer robusten, skalierbaren und vertrauenswürdigen Datenlandschaft erfordert kulturellen Wandel, Investitionen in Governance und eine zukunftsorientierte Herangehensweise an Technologie.
In dieser neuen Ära werden saubere, zuverlässige Daten Marktführer von anderen unterscheiden. Organisationen, die das Vertrauen in Daten zum Kern ihrer KI-Initiativen machen, sind besser aufgestellt, um schneller zu innovieren, individuellere Erlebnisse zu bieten und nachhaltiges Wachstum zu sichern. Indem Sie heute den Fokus auf Datenvertrauen legen, schaffen Sie das Fundament für den KI-gestützten Erfolg von morgen.
Abonnieren Sie den Newsletter des CTO Club für weitere Einblicke zu KI, Datenvertrauen und die Zukunft der Technologie-Führung.
