Illustration Absmeier foto freepik

Gartner prognostiziert, dass mangelhafte Datenqualität auch 2025 eine der größten Hürden für den Einsatz fortschrittlicher Analytik wie KI bleiben wird. Deshalb sollten sich D&A-Führungskräfte (Data & Analytics Leaders) auf drei eng verzahnte Bereiche konzentrieren, um KI-Initiativen in ihren Unternehmen erfolgreich voranzutreiben: Geschäftsergebnisse, D&A-Kompetenzen und kultureller Wandel.

»KI verändert die Unternehmensplanung grundlegend, und mehr als die Hälfte der CEOs erwartet, dass sie ihre Branche in den kommenden drei Jahren entscheidend prägen wird«, so Carlie Idoine, VP Analyst bei Gartner. »D&A-Führungskräfte haben dabei eine Schlüsselrolle, da sie nah an dieser Technologie arbeiten und deren Potenzial gezielt für bessere Geschäftsergebnisse nutzen können.«

»Angesichts des starken Fokus auf KI in Unternehmen gilt es für D&A-Führungskräfte, über den Hype hinauszublicken und gezielt in Vertrauen, Flexibilität und die richtigen Talente zu investieren«, ergänzt Gareth Herschel, VP Analyst bei Gartner.

Die Reise zu Geschäftsergebnissen

Gartner rät Führungskräften in den Bereichen Forschung und Entwicklung, bei der Demonstration der Geschäftsergebnisse von KI den Wert in den Vordergrund zu stellen.

»Der Nachweis des Wertes von KI ist nach wie vor ein Haupthindernis für die Implementierung«, so Idoine. »D&A-Führungskräfte müssen sich darauf konzentrieren, das richtige Vertrauensniveau auf der Grundlage des Kontexts aufzubauen, um den Wert zu demonstrieren.«

Führungskräfte in den Bereichen D&A können die folgenden Maßnahmen ergreifen, um die Geschäftsergebnisse bestmöglich zu beeinflussen:

Vertrauensmodelle einrichten: Vertrauenswürdige, hochwertige Daten sind der Schlüssel zu einem datengesteuerten Unternehmen, doch viele KI-Initiativen scheitern an der schlechten Datenqualität. Vertrauensmodelle berücksichtigen den Wert und das Risiko von Daten und bieten eine Vertrauensbewertung auf der Grundlage der Herkunft und Kuratierung.
Produktivitätsverbesserungen monetarisieren: D&A-Führungskräfte müssen den Wert und die Auswirkungen auf den Wettbewerb im Verhältnis zu den Gesamtkosten, der Komplexität und dem Risiko berücksichtigen.
Wert von D&A kommunizieren: Berücksichtigen Sie alle Kosten, einschließlich Datenmanagement, Governance und Änderungsmanagement.

Die Reise zu D&A-Fähigkeiten

D&A-Führungskräfte müssen sicherstellen, dass sie eine Reihe von Tools und Technologien verwenden, um ihren Technologie-Stack aufzubauen, wenn es um KI-Lösungen geht.

»Stack versus Best of Breed ist nicht neu, aber die Dynamik dieser Entscheidung schon«, sagt Herschel. »D&A-Führungskräfte müssen ein anpassungsfähiges Ökosystem kultivieren, das skalierbar ist, um die Anforderungen an die Schaffung der bestmöglichen KI-Angebote zu erfüllen.

Um diese Anpassungsfähigkeit zu erreichen, müssen die Verantwortlichen von D&A:

Ein modulares und offenes Ökosystem schaffen: Aktualisieren oder ersetzen Sie Architekturkomponenten, um neuen Anforderungen und sich schnell ändernden Technologien gerecht zu werden.
Machen Sie Daten KI-fähig und wiederverwendbar: Integrieren Sie Vertrauen in FinOps, DataOps und PlatformOps, um von einem Tech-Stack zu einem Trust-Stack zu gelangen.
Erforschen Sie KI-Agenten: Nutzen Sie dynamische Agenten, die sich mithilfe eines KI-fähigen Datenökosystems mit aktiven Metadaten an Veränderungen anpassen.

Die Reise zur Verhaltensänderung

Die Konzentration auf Daten-Governance, Wertekommunikation und Analyseerweiterung ist von entscheidender Bedeutung, aber auch die Berücksichtigung des menschlichen Aspekts ist für den Erfolg von KI entscheidend.

»KI verändert alles, und auch von den Menschen wird erwartet, dass sie sich verändern«, sagte Idoine. »Aber die Menschen sind nicht gleich, und wir beschäftigen uns auf unterschiedliche Weise mit D&A.«

Um den Grundstein für die richtige Kultur zu legen, mit der KI am besten eingeführt und genutzt werden kann, sollten Führungskräfte aus den Bereichen D&A die folgenden Schritte unternehmen:

Wiederholbare Gewohnheiten etablieren: Schulung und Ausbildung mit Schwerpunkt auf Daten- und KI-Kenntnissen priorisieren.
Neue Rollen und Fähigkeiten akzeptieren: Entwickeln Sie Rollen, die die Anpassung an die Anforderungen des Veränderungsmanagements von GenAI erleichtern.
Mit anderen zusammenarbeiten: Arbeiten Sie mit verschiedenen Teams zusammen, einschließlich Sicherheits- und Softwaretechnik, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten.

Führungskräfte aus dem Bereich Data & Analytics können mehr darüber erfahren, wie sie ihre eigene Effektivität mit Hilfe des Gartner CDAO Effectiveness Diagnostic bewerten können, einem exklusiven Tool, das es CDAOs ermöglicht, ihre Effektivität als Führungskräfte zu verstehen und ihre Stärken und verbesserungswürdigen Bereiche zu entdecken.

https://www.gartner.com/en/data-analytics/research/cdao-effectiveness-diagnostic

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