Cleveres Datenmanagement: Strategischer KI-Einsatz

Illustration Absmeier foto freepik

Das Jahr 2024 markierte einen Wendepunkt für die generative KI. Chat GPT und andere Akteure haben sich zu einigen der am schnellsten wachsenden Plattformen der letzten Zeit entwickelt. Doch inmitten dieser aufregenden KI-Revolution wird ein entscheidender Aspekt oft übersehen: das Datenmanagement. Ein starkes und durchdachtes Datenmanagement könnte der Schlüssel sein, um das volle Potenzial von KI-Lösungen zu entfalten.

 

Deutsche Unternehmen verfügen über große Datenmengen, haben jedoch Schwierigkeiten, diese effektiv zu nutzen. Denn 60 Prozent der hiesigen Unternehmen schöpfen das Potenzial ihrer Daten kaum oder gar nicht aus. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie des Digitalverbands Bitkom (siehe unten).

Paweł Ekk-Cierniakowski, Senior Manager Artificial Intelligence & Machine Learning bei SoftwareOne, zeigt, was Unternehmen heute tun können, um die Weichen für den Erfolg zu stellen.

 

Der Datendschungel: Herausforderung und Chance

Ein agiler Ansatz im Datenmanagement ist essenziell, um ethische Überlegungen und neue Verarbeitungstechniken flexibel einzubinden. Experten müssen ihre Strategien kontinuierlich den Anforderungen der Datenquellen und an die Projektziele anpassen. Besonders bei unstrukturierten Daten ist ein tiefes Verständnis für die Relevanz und den Kontext der Daten unerlässlich. Dabei gilt es, komplexe Datensätze effektiv zu verwalten und gleichzeitig Speicher- und Verarbeitungskosten im Blick zu behalten.

Ein zentrales Problem bei der Implementierung von KI-Lösungen ist der so genannte »Daten-Drift«. Dieses Phänomen beschreibt die Veränderung der Datenverteilung nach der ursprünglichen Modellentwicklung, wodurch die Modellgenauigkeit sinkt und die Ergebnisse beeinträchtigt werden können. Um dem entgegenzuwirken, sollten Unternehmen kontinuierliche Überwachungssysteme einrichten, die Abweichungen in der Datenverteilung frühzeitig erkennen. Ein regelmäßiges Neutraining der KI-Modelle mit aktuellen Daten ist entscheidend, um langfristig genaue Ergebnisse zu gewährleisten.

 

Bessere KI-Modellen durch moderne Datenverarbeitung

Datenverarbeitung ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung leistungsfähiger maschineller Lernmodelle – und dies gilt auch für KI-Modelle. KI sollte nicht als »magisches Werkzeug« betrachtet werden, sondern als eine Technologie, die auf soliden Datenanalysen beruht. Ein umfassendes Verständnis der Unternehmensdaten und eine explorative Datenanalyse ermöglichen es, die richtigen Schritte zur Datenverarbeitung und -bereinigung abzuleiten, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

 

Abwägung zwischen Vorverarbeitung und Rechenaufwand

Ein gut durchdachter strategischer Ansatz ist entscheidend, um eine robuste Datenbereinigung und Datenvorverarbeitung zu gewährleisten und gleichzeitig die mit der Verarbeitung großer Datensätze verbundenen Rechenanforderungen zu bewältigen. Da es in den meisten Fällen schwierig ist, die effektivsten Techniken im Voraus zu bestimmen, ist es wichtig, verschiedene Methoden zu testen. Diese sollten in jeder Phase im Hinblick auf Genauigkeit, Kosten und Zeitaufwand sorgfältig überwacht und bewertet werden, um das optimale Gleichgewicht zwischen Effizienz und Ergebnisqualität zu finden.

 

Die Zukunft: Einfacher und intelligenter

Wer in der KI-Ära erfolgreich sein will, muss sein Datenmanagement in den Griff bekommen. Es ist der Schlüssel, der die Tür zu ungeahnten Möglichkeiten öffnet – von besseren Kundenbeziehungen bis hin zu revolutionären Produktinnovationen.

 


 

Nur 6 Prozent schöpfen Potenzial der verfügbaren Daten aus

Deutsche Unternehmen nutzen ihre Daten kaum. In zwei Jahren will aber mehr als die Hälfte datengetriebene Geschäftsmodelle einsetzen. Datenschutz und rechtliche Unsicherheit bremsen das Datenangebot.

 

Ob für das Training von KI-Modellen, die smarte Nutzung erneuerbarer Energien oder die Forschung rund um personalisierte Medikamente – Daten werden für Wirtschaft und Gesellschaft immer wichtiger. Doch in der großen Mehrheit der deutschen Unternehmen bleiben Daten weiterhin ungenutzt. Nur 6 Prozent gehen davon aus, dass sie das Potenzial der ihnen zur Verfügung stehenden Daten vollständig ausschöpfen. 31 Prozent schöpfen es eher stark aus, 42 Prozent eher wenig und 18 Prozent meinen, dass sie das Potenzial überhaupt nicht ausschöpfen. Entsprechend sehen sich nur 7 Prozent der deutschen Unternehmen als Vorreiter bei datengetriebenen Geschäftsmodellen (2023: 9 Prozent), ein Viertel (26 Prozent, 2023: 23 Prozent) verortet sich im Mittelfeld, ein Drittel (32 Prozent, 2023: 31 Prozent) unter den Nachzüglern und ein Fünftel (19 Prozent, 2023: 21 Prozent) meint, den Anschluss verpasst zu haben. 15 Prozent haben sich mit dem Thema noch gar nicht beschäftigt. Das sind Ergebnisse einer repräsentativen Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten aus allen Wirtschaftsbereichen im Auftrag des Digitalverbands Bitkom. »Daten und ihre Nutzung sind entscheidend für die künftige Wettbewerbsfähigkeit. Zukunftstechnologien wie Künstliche Intelligenz entfalten erst dann Wirkung, wenn sie die nötigen Daten verwenden können«, sagt Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst. »Die deutsche Wirtschaft muss ihre Daten nutzen und verwerten, damit nicht Dritte die Lücke füllen und sich in die Wertschöpfungskette schieben. Die Entwicklung einer deutschen Datenökonomie ist ein wichtiger Beitrag zur digitalen Souveränität.«

Digitale Geschäftsmodelle tragen bislang kaum zum Erfolg bei

Viele Unternehmen wollen in den kommenden Jahren digitale Geschäftsmodelle entwickeln. So tragen heute nur in 2 Prozent der Unternehmen datengetriebene Geschäftsmodelle ausschließlich und in 5 Prozent sehr stark zum Geschäftserfolg bei. In den nächsten zwei Jahren wollen bereits 7 Prozent bzw. 15 Prozent so weit sein. Der Anteil der Unternehmen, bei denen datengetriebene Geschäftsmodelle eher stark zum Erfolg beitragen, soll von 22 auf 31 Prozent steigen. Umgekehrt gehen nur 15 Prozent davon aus, dass sie auch 2026 gar kein datengetriebenes Geschäftsmodell haben, heute sind es noch 24 Prozent. Aber jedes zehnte Unternehmen (10 Prozent, aktuell: 19 Prozent) wird auch in zwei Jahren nur sehr geringe, 21 Prozent eher geringe Anteile verbuchen (aktuell: 30 Prozent). »In zwei Jahren will mehr als die Hälfte der Unternehmen stark von Daten profitieren – das wären doppelt so viele wie heute. Dieses Ziel müssen wir gemeinsam erreichen und wenn möglich sogar noch übertreffen. Wir brauchen ein eigenes Datenökosystem für die deutsche und europäische Wirtschaft«, so Wintergerst.

 

Daten-Angebot wird nicht ausgeweitet

Ein wichtiger Beitrag für eine erfolgreiche Datenökonomie ist das Teilen von Daten mit anderen Unternehmen. Doch während die Nachfrage nach Daten zunimmt, wächst das Angebot kaum. So ist der Anteil jener Unternehmen, die Daten von anderen als Daten-Empfänger nutzen, zwischen 2022 und 2024 von zunächst 22 Prozent über 30 auf nunmehr 36 Prozent gestiegen. Dagegen stagniert der Anteil der Daten-Anbieter an den Unternehmen bei 17 Prozent, 2023 war er sogar verglichen mit 2022 um 4 Prozentpunkte rückläufig. »Die Datenökonomie ist ein Markt mit stark steigender Nachfrage und stagnierendem Angebot. So wird das auf Dauer nicht funktionieren. Daten zur Verfügung zu stellen muss den Unternehmen leicht gemacht werden und es muss sich für sie lohnen. Regulatorische Hürden schaden hier«, sagt Wintergerst.

Fragt man die Unternehmen, die bisher keine Daten anbieten, nach den Gründen, so wird am häufigsten (58 Prozent) der Datenschutz genannt, der einen Austausch nicht erlaubt. 44 Prozent sind unsicher, ob das Teilen rechtlich möglich ist – und verzichten deshalb ganz darauf. Ähnlich viele (41 Prozent) machen sich Sorgen, dass Daten gegen ihren Willen genutzt werden könnten. Ein Drittel (33 Prozent) beklagt eine fehlende Kompatibilität der Daten, jeweils ein Fünftel hat Sorge, dass versehentlich Geschäftsgeheimnisse weitergegeben werden (21 Prozent) oder wollen ihre Wettbewerber nicht stärken (18 Prozent). 16 Prozent sorgen sich, dass feindliche Staaten die Daten nutzen könnten, 15 Prozent kennen keine passenden Partner zum Datenaustausch, für 14 Prozent ist es nicht wirtschaftlich attraktiv und 11 Prozent haben Schwierigkeiten bei der Einigung mit potenziellen Partnern.

Umgekehrt tun auch Unternehmen, die als Daten-Anbieter auftreten, dies aus sehr unterschiedlichen Motiven. Fast die Hälfte (47 Prozent) will damit helfen, bessere Lösungen etwa für gesellschaftliche Herausforderungen zu finden. Rund ein Drittel (30 Prozent) gibt an, es sei zur Daten-Bereitstellung verpflichtet. Der Großteil mit 52 Prozent teilt Daten aber, um davon zu profitieren: So sagen 47 Prozent, dass sie auf diese Weise selbst Daten von anderen bekommen, 37 Prozent können so neue Kunden gewinnen und 34 Prozent machen mit dem Daten-Angebot Umsätze. 13 Prozent senken durch die Daten-Bereitstellung ihre Kosten. »Daten-Altruismus spielt für einige Unternehmen durchaus eine Rolle. Viele Unternehmen haben aber selbst ganz unmittelbar Vorteile, wenn sie Daten anbieten«, so Wintergerst.

Zwei Drittel (65 Prozent) der Unternehmen, die sowohl Daten anbieten als auch empfangen, geben an, dass dies sehr stark zu ihrem Geschäftserfolg beiträgt, bei weiteren 21 Prozent ist dies eher stark der Fall. Bei den Unternehmen, die ausschließlich Daten anbieten liegen die Anteile bei 11 bzw. 42 Prozent, bei denen, die nur Daten empfangen sind es 34 bzw. 1 Prozent. »Datenräume bauen bestehende Hürden und Bedenken beim Datenaustausch ab. Sie bringen Partner in einer sicheren Umgebung zusammen«, sagt Wintergerst. »Catena-X im Mobilitätsbereich oder Manufacturing-X für die Industrie zeigen, wie so etwas aussehen kann.«

 

Datenräume haben noch nicht die Bedeutung, die sie verdienen

Allerdings ist die Wirtschaft mit Blick auf Datenräume noch gespalten. Rund die Hälfte (49 Prozent) der Unternehmen glaubt, dass mit Datenräumen der Einsatz von Künstlicher Intelligenz vorangetrieben wird. Und ebenfalls für die Hälfte (50 Prozent) ist ein Datenraum als Ergänzung zu anderen Möglichkeiten des Datenaustauschs interessant, 39 Prozent meinen sogar, dass sich ihnen durch Datenräume ganz neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen. Allerdings hält ein Drittel (32 Prozent) Datenräume für irrelevant für das eigene Geschäftsmodell, ein Fünftel (22 Prozent) sagt sogar, dass Datenräume ihr eigenes Geschäftsmodell bedrohen würden. Und 42 Prozent halten Datenräume für zu kompliziert für den Einsatz in Unternehmen.

Dabei könnten Datenräume für die deutsche Wirtschaft in den kommenden Jahren stark an Bedeutung gewinnen. 11 Prozent der Unternehmen nutzen sie derzeit, aber 17 Prozent planen die Nutzung und weitere 17 Prozent diskutieren dies. 39 Prozent geben an, dass Datenräume kein Thema für das eigene Unternehmen sind, 13 Prozent haben noch nie davon gehört. Wintergerst. »Wir müssen die Chancen von Datenräumen noch deutlicher machen. Unter Experten ist unstrittig, dass funktionierende Datenräume enorme Vorteile bringen.«

Inzwischen zeigt sich auch, wo die Hauptanwendungen von Datenräumen für die Wirtschaft sind. Die Unternehmen, die sie nutzen oder dies planen, geben mit großer Mehrheit an, dass dadurch eine verbesserte Steuerung von Lieferketten möglich ist (87 Prozent). Vor zwei Jahren waren es noch 78 Prozent. Zwei Drittel (67 Prozent) können mit Datenräumen Transparenzpflichten erfüllen, vor zwei Jahren waren es nur 32 Prozent. Weitere Anwendungsfälle sind eine höhere Leistung der eigenen Produkte oder Dienstleistungen (54 Prozent, 2022: 67 Prozent), die Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen (47 Prozent, 2022: 47 Prozent) sowie die Optimierung des Herstellungsprozesses (36 Prozent, 2022: 19 Prozent). 16 Prozent der Unternehmen sehen in Datenräumen eine Chance für das Training von KI-Modellen.

 

Data Act: Die Hälfte der Unternehmen hält sich für nicht betroffen

Gravierende Auswirkungen auf den Umgang mit Daten in Deutschland und Europa wird der Data Act haben. Bisher haben sich aber erst 7 Prozent der Unternehmen mit den Chancen und Risiken des Data Act beschäftigt, 14 Prozent sind gerade noch dabei. 28 Prozent haben sich mit dem Data Act bislang noch nicht auseinandergesetzt, wollen das aber noch. Aber rund die Hälfte (46 Prozent) aller Unternehmen in Deutschland meint, dass der Data Act für sie kein Thema ist. »Der Data Act betrifft praktisch alle Unternehmen. Niemand sollte den Data Act ignorieren«, sagt Wintergerst.

 

Strenge Regeln behindern Daten-Innovationen in der deutschen Wirtschaft

Schon heute fühlen sich viele Unternehmen durch Gesetze und Vorschriften beim Umgang mit Daten ausgebremst. 44 Prozent mussten bereits häufig oder mehrfach Pläne für Innovationen in Zusammenhang mit der Nutzung von Daten wegen rechtlicher Vorgaben oder Unsicherheiten stoppen. Bei weiteren 17 Prozent war dies zumindest einmal der Fall. »Ein solcher Innovationsstau trifft nicht nur die einzelnen Unternehmen. Wenn wir etwa an Lösungen für die öffentliche Verwaltung, für Bildung oder das Gesundheitswesen denken, dann lassen wir Chancen für unsere Gesellschaft ungenutzt«, so Wintergerst. »Ein digital souveränes Deutschland kann sich eine solche Daten-Abstinenz nicht leisten.«

51 Prozent der Unternehmen wünschen sich entsprechend weniger strenge Regeln für die Datennutzung. 62 Prozent stimmen der Aussage zu, dass durch strenge Regeln innovative datengetriebene Geschäftsmodelle aus Deutschland vertrieben werden. Jeweils rund die Hälfte ist überzeugt, dass Deutschland durch strenge Regeln zur Datennutzung wirtschaftliche Chancen verschenkt (53 Prozent) und Chancen für die Menschen verpasst (49 Prozent).

 

1146 Artikel zu „Datenmanagement KI“

Wann ist ein Unternehmen KI-bereit? Chancen und Herausforderungen durch modernes Datenmanagement

Über künstliche Intelligenz (KI) wird seit Jahrzehnten gesprochen, vor allem von Wissenschaftlern und Science-Fiction-Autoren. Nun kommt das Thema seit einigen Monaten wieder verstärkt in den Fokus der Öffentlichkeit, denn: KI hat mittlerweile den Hype eingeholt und beginnt sogar in der Realität die menschliche Vorstellungskraft zu überholen. Einer der Gründe hierfür liegt nach Meinung von Pure…

Europäischer Tech-Arbeitsmarkt 2024: Die Bedeutung von Tech-Skills

Le Wagon, ein Unternehmen im Bereich immersive Technologieausbildung, hat in Zusammenarbeit mit dem Ignition Program eine umfassende Analyse des europäischen Tech- und Digital-Arbeitsmarktes veröffentlicht [1]. Der Bericht beleuchtet die wichtigsten Trends, gefragte Fähigkeiten und die Herausforderungen eines dynamischen Arbeitsmarktes. Der heutige Arbeitsmarkt ist voller Herausforderungen und Hürden, geprägt von einem intensiven Wettbewerb und zunehmender wirtschaftlicher…

Malvertising-Kampagnen mit KI-generierten Content

Das Threat-Intelligence-Team von Malwarebytes hat Malvertising-Kampagnen entdeckt, die KI-generierten Content verwenden, um sich den gängigen Alarmsystemen zu entziehen. Cyberkriminelle nutzen dabei KI, um sogenannte »white pages« (sprich Webseiten, die vermeintlich vertrauenswürdig sind) zu erstellen im Gegensatz zu »black pages«, also Webseiten, die schädliche und potenziell gefährliche Inhalte enthalten, zum Beispiel Phishing-Seiten. Buchen Cyberkriminelle im Rahmen…

»Predictive Quality«: So optimieren Sie Ihre Non-Conformance Reports mit KI

Künstliche Intelligenz (KI) kann im Qualitätsmanagement bei der Abarbeitung von Abweichungen oder Nichtkonformitäten ressourcenschonend unterstützen. In Verbindung mit einem cloudbasierten Dokumentenmanagement- und Qualitätsmanangementsystem (DMS/QMS) führen Unternehmen Methoden wie den 8D-Prozess effizienter durch. Als Resultat erhalten sie aussagekräftige Non-Conformance Reports, die als Basis für ein erfolgreiches »Predictive Quality«-Management dienen.   Im Qualitätsmanagement sind »Non-Conformance Reports« (NCR)…

Technologietrends 2025: Multi-Cloud, Continuous Compliance, KI, Edge AI und Klimaschutz

Der Einsatz von KI in den verschiedenen Unternehmensbereichen und die Vernetzung unterschiedlicher Technologieplattformen zum organisationsübergreifenden Datenaustausch werden im Jahr 2025 zu einem zentralen Erfolgsfaktor werden. Um eine nahtlose Integration unterschiedlicher Systeme und Maschinen entlang der Wertschöpfungskette zu ermöglichen, spielen offene Standards eine Schlüsselrolle. Auch die Automatisierung von Prozessen – beispielsweise für Continuous Compliance – und…

IT-Prognosen für 2025 – von KI über Security bis Infrastruktur

Zunehmende Komplexität der IT-Infrastruktur, hohe regulatorische Anforderungen, die permanente Sorge vor Cyberattacken – und das alles bei steigendem Kostendruck: Wie können Unternehmen die wachsenden Herausforderungen 2025 bewältigen? Das sind die wichtigsten Entwicklungen und Notwendigkeiten, die im kommenden Jahr auf deutsche Unternehmen zukommen. NetApps IT-Prognosen für 2025.   Zunehmende Standardisierung Unternehmen werden weiterhin on-premises durch virtualisierte,…

Großer KI-Optimismus der Sicherheitsexperten trifft auf die Datensilo-Realität

Datensilos hemmen generative KI dabei, Unternehmen zu schützen. Jedem vierten Unternehmen in Deutschland fehlt die klare Strategie zum KI-Einsatz für den Cyberschutz.   Das Sicherheitsunternehmen Ivanti hat eine neue Studie veröffentlicht, die sich mit der ambivalenten Einstellung von Sicherheitsteams mit Blick auf generative KI (GenAI) beschäftigt. Der Bericht mit dem Titel »Generative KI und Cybersicherheit:…

Erfolgreiche Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen

Es gibt Grundsätze, wie umfassendes System-Design die Rechenleistung und Stabilität ganzer KI-Cluster erhöht.   Die Marktforscher von MarketsandMarkets prognostizieren, dass der KI-Markt bis 2027 einen beeindruckenden weltweiten Umsatz von 407 Milliarden US-Dollar erreichen wird – ein deutliches Wachstum gegenüber den geschätzten 86,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 [1]. Laut Bitkom sehen 68 % der deutschen…

KI-Readiness: Was zeichnet erfolgreiche KI-Projekte aus?

»Erfolgreiche KI-Projekte zeichnen sich vor allem dadurch aus, dass Business-Expertise und KI-Know-how planvoll und strukturiert zusammengebracht werden.« Interview mit Ralf Bauer, President CGI Deutschland.         An der sinnvollen Nutzung künstlicher Intelligenz kommt praktisch kein Unternehmen mehr vorbei, sei es nun ein mittelständischer Betrieb, ein Dienstleister oder ein Großkonzern. Gibt es Gemeinsamkeiten, so…

KI in deutschen Unternehmen – Enormes Potenzial

Die Ergebnisse der Studie »Unlocking Europe’s AI Potential in the Digital Decade«  zeigen, dass Unternehmen in Deutschland das Potenzial von KI erkennen und immer häufiger von den Vorteilen der Technologien profitieren. Die Unternehmen zeigen sich sehr zufrieden mit den Auswirkungen durch die Einführung von KI, da KI zur Steigerung ihres  Unternehmenswerts beiträgt, die Produktivität erhöht…

Vom Hype zur Umsetzung: Sechs Schritte für eine langfristig erfolgreiche KI-Strategie

Künstliche Intelligenz verspricht Unternehmen vielfältige Chancen – von der Automatisierung repetitiver Aufgaben bis hin zur Optimierung von Kundenerlebnissen. Doch ohne eine klare Strategie bleibt das Potenzial oft ungenutzt. Andreas Müller, VP Enterprise Sales Central Europe bei Delinea, erklärt, wie Unternehmen KI in sechs Schritten erfolgreich implementieren können.   Immer mehr Unternehmen setzen heute auf künstliche…

KI-Algorithmen helfen bei der Analyse medizinischer Bilder

Automatische Verfahren ermöglichen die Analyse von PET/CT-Scans (links) zur präzisen Vorhersage von Tumorlage und -größe (rechts) für eine verbesserte Diagnose und Therapieplanung. (Abbildung: Gatidis S, Kuestner T. (2022) A whole-body FDG-PET/CT dataset with manually annotated tumor lesions (FDG-PET-CT-Lesions) [Dataset]. The Cancer Imaging Archive. DOI: 10.7937/gkr0-xv29)   Künstliche Intelligenz kann die Auswertung von medizinischen Bilddaten verbessern.…

Wie logisches Datenmanagement das ESG-Reporting vereinfacht

Mit zunehmendem Bewusstsein für Nachhaltigkeitsthemen wächst auch der Druck, den Stakeholder diesbezüglich auf Unternehmen ausüben. Gerade auf Seiten der Gesetzesgeber entstehen vermehrt Richtlinien, die »ESG« (Enviornmental, Social und Governance)-Anliegen vorantreiben und Unternehmen zu mehr Transparenz in Form von entsprechender Berichterstattung verpflichten. Damit haben jedoch viele Unternehmen Schwierigkeiten. Wie logische Datenmanagement-Plattformen auf Basis von Datenvirtualisierung sie…

MISSION KI bringt »AI Founder Fellowship« auf den Weg

Wissing: »Wir wollen, dass Nachwuchstalente in Deutschland gründen.«   Deutschland gehört in der KI-Forschung weltweit zu den Spitzenreitern, doch bei der Umsetzung in marktfähige Anwendungen gibt es Aufholbedarf. Insbesondere bei der Gründung von Startups aus der Wissenschaft liegt Deutschland im internationalen Vergleich zurück. Die vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) geförderte Initiative MISSION KI…

KI-Projekte sollen eine durchschnittliche Produktivitätssteigerung von 15 Prozent erbringen

Nur zwei Prozent der Unternehmen sind bereit, die meisten erwarten aber Produktivitätssteigerungen von zehn bis 40 Prozent dank Enterprise AI. Unternehmen müssen sich in fünf Schlüsselbereichen vorbereiten, um signifikante Produktivitätsgewinne durch KI zu erzielen – darunter Strategie, Governance, Talent, Daten und Technologie.   Unternehmen weltweit erkennen das Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI) und sind bestrebt,…

Datenintelligenz als Schlüssel für KI-Datenbereitschaft und betriebliche Effizienz

Der State of Data Intelligence Report 2024 zeigt, dass Unternehmen bei der KI-Governance mehr Schwierigkeiten haben als bei allen anderen Aspekten der Datenintelligenz.   Quest Software, Anbieter von Systemmanagement-, Datenschutz- und Sicherheitssoftware, hat in Zusammenarbeit mit ESG (Enterprise Strategy Group) den State of Data Intelligence Report 2024 veröffentlicht, einen jährlichen Bericht, der die entscheidende Rolle…

KI transformiert Rechnungswesen deutscher KMU: hohe Präzision, bessere Entscheidungen, ausgeprägtes Sicherheitsbewusstsein

KMU haben ihre Zurückhaltung beim Einsatz von KI schon vor einiger Zeit abgelegt. Im Rechnungswesen nutzen sie die Technologie je nach Einsatzbereich und Erwartungshaltung bereits mit unterschiedlichem Erfolg. Dies belegt die Studie »Rechnungswesen 2030: Prognosen zu den künftigen Grenzen der KI-gestützten Transformation«, die Forrester Consulting im Auftrag von Sage erstellt hat [1]. So profitieren KMU…

Freiwilliger KI-Mindeststandard

Normen und Standards sind entscheidend für den digitalen Fortschritt und um Vertrauen in die Nutzung neuer Technologien aufzubauen. Der EU AI Act definiert daher strenge Anforderungen an Hochrisiko-Systeme. Von vielen KI-Entwicklungen geht jedoch ein geringes Risiko aus. Um diesen Unternehmen gleichermaßen Orientierung für die Implementierung vertrauenswürdiger KI zu geben, hat die MISSION KI einen freiwilligen…

Best-of-Breed ohne Nachteile: KI und sich selbst neu erfunden

Angesichts rasanter Fortschritte in der KI hat sich das Flaggschiff der deutschen KI-Industrie neu erfunden. Produktinnovationen erschließen die weltweiten Milliardeninvestitionen in KI für Konzerne und Mittelständler im deutschsprachigen Raum – risikoarm, datenschutzkonform und zukunftsfähig.   Auf Einladung von Insiders Technologies konnte ich kürzlich beim Anwender- und Partnertreffen einen Einblick in die Weiterentwicklung des Produktportfolios bekommen…

Mitarbeiter nutzen Schatten-KI trotz Unternehmensrichtlinien

75 Prozent der Wissensarbeiter nutzen bereits KI. 54 Prozent der deutschen Wissensarbeiter nutzen Schatten-KI. 49 Prozent würden nicht darauf verzichten, selbst wenn es verboten wäre.   Mehr als die Hälfte aller Mitarbeiter nutzt »Schatten-KI«, also nicht vom Unternehmen bereitgestellte KI-Tools. Dies geht aus der aktuellen Studie »Chasing Shadows – Getting Ahead of Shadow AI« der…