Gut drei von vier Datenverantwortlichen in Deutschland (71 Prozent) sowie weltweit (78 Prozent) gehen davon aus, dass ihre Investitionen im Bereich Daten 2024 steigen werden. Alle planen dabei, speziell ins Datenmanagement zu investieren. Datenschutz und Governance stellen große Herausforderungen dar.

 

Sind Unternehmen bereit für generative künstliche Intelligenz (KI), was sind die wichtigsten technischen und organisatorischen Hindernisse bei der Implementierung und welche Prioritäten und Strategien verfolgen sie in diesem Jahr bei ihren Daten und beim Datenmanagement? Der neue Report CDO Insights 2024: Charting a Course to AI Readiness von Informatica, einem Unternehmen im Bereich Cloud-Datenmanagement, liefert Antworten auf diese Fragen [1]. Befragt wurden dafür 600 Chief Data Officer sowie andere Datenentscheider in Unternehmen aus den USA, Europa und Asien-Pazifik. Ein besonders bemerkenswertes Ergebnis in diesem Kontext ist, dass Deutschland laut des Reports mit 58 Prozent führend bei der Implementierung von KI ist.

 

Die Ergebnisse unterstreichen eine enge Verknüpfung von robusten Datenmanagement-Strategien und der Einführung generativer KI. Entsprechend messen Datenverantwortliche weltweit, einschließlich Deutschland, diesen beiden Aspekten in diesem Jahr eine hohe Bedeutung zu. Während die Ära der KI viel Potenzial verspricht, garantiert sie auch eine erhöhte Komplexität für Unternehmen und Datenentscheider – angefangen bei der Verwaltung disparater und sich stetig weiterentwickelnder Datenökosysteme bis hin zu den unzähligen datenbezogenen und organisatorischen Hindernissen bei der Implementierung.

Der Report kommt hierbei zu der Einschätzung: »Bei KI und Datenmanagement stellen Datenverantwortliche fest, dass nicht das eine das andere bedingt, sondern beide gleich relevant sind. Die optimale Nutzung beider wiederum geht mit einem transformativen Wandel dieser Technologien, der Strategien der Verantwortlichen und der Zukunft ihrer Unternehmen einher.«

 

CDO Insights 2024: Charting a Course to AI Readiness – die wichtigsten Erkenntnisse:

 

Die Einführung generativer KI ist in vollem Gange

• In Deutschland liegt die Implementierungsrate mit 58 Prozent über dem weltweiten Durchschnitt. Bei 22 Prozent der Unternehmen könnte es in den nächsten zwei Jahren so weit sein, während es bei einem Fünftel (20 Prozent) noch etwas länger dauern könnte.
• Weltweit gibt fast die Hälfte der Datenverantwortlichen (45 Prozent) an, dass sie generative KI bereits implementiert haben. Weitere 54 Prozent planen diesen Schritt für die Zukunft, wobei ein Drittel (36 Prozent) von einem Zeitraum bis zu zwei Jahren ausgeht.

 

Die Einführung ist nicht frei von Hindernissen

• Nahezu alle Befragten weltweit (99 Prozent) und in Deutschland (100 Prozent), bei denen generative KI eingeführt wurde, sind dabei auf konkrete Hürden gestoßen.
• Global steht die Qualität der Daten an erster Stelle (42 Prozent), gefolgt von Datenschutz und Governance (40 Prozent) und ethischen Fragen rund um den Einsatz von KI (38 Prozent).
• Letzteres stellt nur für ein Viertel der deutschen Datenentscheider (25 Prozent) eine Herausforderung dar, ganz vorne liegen die großen Mengen der domänenspezifischen Daten, die für das Training und das Finetuning von LLMs erforderlich sind, sowie Datenschutz und Governance (jeweils 43 Prozent). An dritter Stelle folgt die Datenqualität (42 Prozent).

 

Trotz dieser Herausforderung lohnt sich der Einsatz von generativer KI

• Während drei Viertel der Datenentscheider auf globaler Ebene (73 Prozent) mithilfe der Technologie die Zeit bis zur Wertschöpfung durch schnellere Erkenntnisse aus Daten verkürzen wollen, planen dies in Deutschland (75 Prozent), die Produktivität durch Automatisierungen und Optimierungen zu erhöhen. Die Wertschöpfung beschleunigen möchte hier außerdem jeder Zweite (52 Prozent).

 

Der ROI von Datenstrategien wird gemessen

• Der Erfolg von Datenstrategien und KI wird weltweit vor allem anhand der AI Readiness von Daten – also dem Grad, inwieweit Daten für den Einsatz für KI-Anwendungen bereit sind – gemessen. Für 43 Prozent ist dies ein entscheidender Messwert, was eine Verschiebung gegenüber dem Vorjahrdarstellt [2]. In diesem lag die Verbesserung der Art und Weise, wie Daten bei der Entscheidungsfindung genutzt werden, mit 45 Prozent an erster Stelle.
• In Deutschland gilt in diesem Jahr als wichtigster Erfolgsmesswert, dass Datenschutz und -sicherheit gewährleistet werden.

 

Datenfragmentierung und -komplexität bleiben bestehen und verstärken sich 2024 noch

• Durchschnittlich arbeiten insgesamt 41 Prozent und speziell in Deutschland 37 Prozent der Unternehmen mit 1.000 oder mehr Datenquellen. Die Mehrheit der Befragten (global: 79 Prozent; Deutschland: 63 Prozent) glaubt, dass die Anzahl der Datenquellen in diesem Jahr weiter steigen wird.
• Fünf oder mehr Datenmanagement-Tools kommen weltweit in 58 Prozent der Unternehmen zum Einsatz, um Datenbestände zu verwalten und andere Prioritäten zu unterstützen – ein Anstieg gegenüber 2023 (50 Prozent). In Deutschland trifft dies sogar auf 62 Prozent der Unternehmen zu.
• Unter allen Befragten sind die steigende Anzahl an Datenkonsumenten (39 Prozent) sowie das Volumen und die Vielfältigkeit von Daten (38 Prozent) die größten technischen Hindernisse bei der Umsetzung ihrer Datenstrategie. Deutschland weicht hierbei ab, 52 Prozent der Befragten sagen, dass sie nicht in der Lage sind, die Datenbereitstellung zu skalieren, wann und wo sie benötigt wird. Mit der sich schnell verändernden Technologielandschaft Schritt zu halten, liegt dahinter (37 Prozent).

 

Interne Widerstände können Datenstrategien und -prioritäten ebenfalls scheitern lassen

• Weltweit geben 98 Prozent der Datenverantwortlichen zu, dass ihre Datenstrategien durch organisatorische Hürden behindert werden. Dazu zählen beispielsweise die fehlende Unterstützung durch die Führungsebene, dass der ROI für das Budget nicht gerechtfertigt werden kann (jeweils 45 Prozent) oder eine mangelhafte Zusammenarbeit/Abstimmung zwischen Geschäftsbereichen (44 Prozent).
• In Deutschland beklagen sogar 100 Prozent der Befragten solche Hindernisse, das größte hierbei ist die Schwierigkeit, den ROI nachzuweisen (54 Prozent). Daneben stören sie sich daran, dass sie keine Kontrolle über das Budget haben (43 Prozent) und dass die interne Zusammenarbeit nicht funktioniert (40 Prozent).

 

Investitionen in generative KI treiben Investitionen in das Datenmanagement voran

• Die Fähigkeit, zuverlässige und konsistente Daten bereitzustellen, die für generative KI geeignet sind, sowie die Förderung einer datengetriebenen Kultur und der Datenkompetenzen haben für die Datenentscheider insgesamt höchste Priorität (jeweils 39 Prozent) im Rahmen ihrer Datenstrategie. Im letztjährigen Report war dies die Fähigkeit, die Governance von Daten und Datenprozessen zu verbessern.
• In Deutschland hat Ersteres ebenfalls höchste Priorität (57 Prozent), dahinter folgt allerdings die Verbesserung von Datenschutz und -sicherheit (46 Prozent).
• Sowohl auf globaler Ebene als auch in Deutschland sind Datenschutz und -sicherheit, Datenqualität und Data Observability sowie Datenintegration und -verarbeitung die drei Datenmanagement-Bereiche, in die investiert werden sollte, um diese Prioritäten zu unterstützen.

 

»Es ist nicht überraschend, dass die Implementierung von generativer KI und die dafür notwendigen Datenstrategien derzeit die größte Aufmerksamkeit von den meisten Datenverantwortlichen erfordern, unabhängig von Region oder Branche«, sagt Jitesh Ghai, Chief Product Officer bei Informatica. »Zwar gibt es nach wie vor eine Vielzahl technischer und organisatorischer Hürden, die diese Führungskräfte überwinden müssen. Es ist jedoch klar, dass Investitionen in ganzheitliche, hochintegrierte Datenmanagement-Funktionen der Schlüssel sind, um das enorme Potenzial von generativer KI zu erschließen. Unternehmen werden dadurch in der Lage sein, die volle Kontrolle über ihre immer größer werdenden Datenbestände zu übernehmen.«

 

Chris Eldredge, VP, Data Office bei Paycor sagt, »KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Wenn wir also eine erfolgreiche KI- und generative-KI-Organisation sein wollen, müssen wir zuerst eine erfolgreiche Daten- und Datenmanagement-Organisation sein – und genau das wird in den kommenden Monaten zum Hauptaugenmerk.« Eldredge fügt hinzu, dass viele von Paycors Prioritäten aus dem Jahr 2023 zwar relativ unverändert geblieben sind, sie aber den kometenhaften Aufstieg der generativen KI nicht ignorieren können. »Wir beobachten die Einführung von prozessspezifischen Lösungen in einer Vielzahl von Anwendungsfällen und Geschäftsbereichen. Dies wird zu einem noch größeren Bedarf an konsistenten, abgestimmten und genauen Daten im gesamten Unternehmen führen.«

 

[1] Für weitere Informationen darüber, wie Unternehmen eine erfolgreiche KI-Zukunft planen, kann der Report CDO Insights 2024: Charting a Course to AI Readiness hier nach Registrierung heruntergeladen werden: https://www.informatica.com/de/lp/cdo-insights-2024-charting-a-course-to-ai-readiness_4656.html

[2] https://www.informatica.com/lp/the-data-strategy-report_4362.html