Demokratisierung mithilfe der Cloud Einsatz Künstlicher Intelligenz – und alle ziehen mit

Autor / Redakteur: Rachel Boskovitch* / Elke Witmer-Goßner

Mit fortschreitendem Reifegrad wird die KI immer mehr zum Treiber des Kerngeschäfts von Unternehmen. Die Basis dafür ist eine Demokratisierung des Datenzugangs sowie die Möglichkeit, effizient mit großen Datenmengen zu arbeiten. Die Cloud bietet hervorragende Voraussetzungen dazu.

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Komplexe Projekte, zumal wenn hochtechnische Komponenten wie KI im Spiel sind, sind am erfolgreichsten, wenn Teams übergreifend – „demokratisiert“ – zusammenarbeiten.
Komplexe Projekte, zumal wenn hochtechnische Komponenten wie KI im Spiel sind, sind am erfolgreichsten, wenn Teams übergreifend – „demokratisiert“ – zusammenarbeiten.
(Bild: SasinParaksa - stock.adobe.com)

Je weiter Unternehmen in ihrem KI-Reifegrad voranschreiten, desto wichtiger ist die Skalierung des Einsatzes Künstlicher Intelligenz. Das langfristige Ziel: Die Technologie fest in Geschäftsprozessen verankern und damit zu einem wirklich datengetriebenen Unternehmen werden. So können Unternehmen echte Mehrwerte generieren und sich frühzeitig Wettbewerbsvorteile sichern.

Damit diese Skalierung funktioniert, muss der Einsatz von Künstlicher Intelligenz demokratisiert werden. Auch die spezifischen Anforderungen an die Arbeit mit großen Datenmengen, der Aufbruch von Datensilos und die Etablierung einer ganzheitlichen KI-Kultur stehen dabei im Fokus.

Teamübergreifende Zusammenarbeit als Erfolgsfaktor

Sobald Künstliche Intelligenz Einzug in Geschäftsprozesse hält und Unternehmen anstreben, wirklich datengesteuert zu arbeiten, müssen weitaus mehr Teams in die Arbeit mit Daten einbezogen werden. Es ist dann speziell nicht mehr ausreichend, dass ein Team aus Data Scientists und weiteren technischen Experten alleine an Lösungen arbeiten. Vielmehr müssen nun auch Verantwortliche aus anderen Geschäftsbereichen und das C-Level aktiv an Projekten teilhaben. Das begründet sich in den unterschiedlichen Fachkenntnissen und Anforderungen an KI-Projekte.

So sind die technischen Experten mit Daten und Programmierung bestens vertraut und haben das Ziel, möglichst effiziente Lösungen zu entwickeln. Für Teams in der Geschäftsführung zählen hingegen eher Umfang, Kosten und Nutzen des Projekts. Diese komplementären Sichtweisen und Zielsetzungen können in Missverständnissen resultieren, die das Potenzial haben, Projekte ernsthaft zu beeinträchtigen.

Wirken die jeweiligen Profile nicht aktiv an Projekten mit, fehlen außerdem wichtige Insights, die nur die jeweiligen Mitarbeiter mit ihren entsprechenden Fachkenntnissen einbringen können. Erst wenn eine neue Art der teamübergreifenden Zusammenarbeit etabliert und eine qualitativ hochwertige Kommunikation sichergestellt ist, können KI-Projekte im großen Umfang oder gar auf Ebene der Geschäftsprozesse erfolgreich umgesetzt werden.

Damit wird die Etablierung einer ganzheitlichen KI-Kultur zur Basis einer erfolgreichen Skalierung von Datenprojekten. Sie stellt sicher, dass auch Teammitglieder ohne IT-Hintergrund an Projekten partizipieren können und setzt ein grundlegendes Verständnis über die Arbeit mit Daten voraus. Die gemeinsame Diskussion von Projekten, deren Ziel und Mehrwert fördert hierbei die Akzeptanz der Technologie innerhalb des Unternehmens während Weiterbildungen das notwendige technische Verständnis gewährleisten.

Die Cloud bietet optimale Voraussetzungen zur Skalierung

Andererseits müssen auch die richtigen technischen Voraussetzungen gegeben sein, um diese neue Art der Zusammenarbeit zu realisieren. Je mehr Projekte umgesetzt werden und je weiter der Einsatz von KI innerhalb von Unternehmen ausgeweitet wird, desto größere Datenmengen werden auch benötigt und verwendet. Die rein lokale Speicherung ist meist kostenintensiv und wenig praktikabel. Eine Cloud ermöglicht es hingegen, Daten in großem Umfang zu beschaffen und Datensätze aus einer Vielzahl von Quellen zu importieren und zu verarbeiten. Deshalb laufen viele KI- und Machine-Learning-Anwendungen bereits über die Cloud – sie bietet optimale Kosten- und Skalierungsoptimierungen für die Erfassung und Verwaltung von Daten und ermöglicht, das volle Potenzial der Technologie auszuschöpfen.

Viele Unternehmen berichten von Herausforderungen im Datenmanagement, die sich effektiv aus der Tatsache ergeben, dass Daten noch immer zu oft in Silos liegen. Diese Datensilos wurden meist über Jahre oder Jahrzehnte hinweg aufgebaut und führen zu einem großen Zeitverlust bei der Suche und Integration von Daten. Wird der Einsatz von KI skaliert und auf Geschäftsprozesse ausgeweitet, verschärft sich diese Problematik zusätzlich. Jetzt sind weitaus mehr Mitarbeiter an Projekten beteiligt und benötigen entsprechend auch Zugang zu Daten.

Um Datensilos aufzubrechen, sind operativ eine Umstrukturierung des Teams, prozessgesteuerte Änderungen oder eine Kombination aus beiden notwendig. Die Nutzung von KI-Anwendungen in der Cloud ermöglicht hingegen technisch die Demokratisierung des Datenzugriffs und ist der ideale Ausgangspunkt, Data Governance in großem Umfang auch bei der Verwaltung riesiger Datenmengen zu gewährleisten. Dies wird gerade im Hinblick auf die von der Europäischen Union angestrebte Regulation des Einsatzes von KI in den kommenden Jahren von existenzieller Bedeutung sein.

Menschen und Infrastruktur entkoppeln

Eine zentrale Plattform mit kollaborativen Funktionen erleichtert diese neue Art der Zusammenarbeit und erschließt Automatisierungspotenziale. Innerhalb der Plattform sind alle Datenprojekte inklusive der zugehörigen Datensätze abgebildet und dokumentiert. Mit Hilfe verständlicher Dashboards sind zentrale Prozesse und Erkenntnisse nachvollziehbar, sodass beispielsweise auch Analysten und Geschäftsanwender das Potenzial der Automatisierung nutzen können, um Muster in großen Datensätzen zu erkennen – ohne fortgeschrittene Programmierkenntnisse mitzubringen.

Erfahrene Data Scientists und Data Engineers wiederum können sich komplizierten Fragestellungen zuwenden, anstatt wertvolle Zeit mit der Verwaltung repetitiver Daten zu verlieren. Mit Einsatz einer derartigen Plattform in Kombination mit der Nutzung von Cloud-Technologien ergeben sich Synergien, die Einstiegshürden beseitigen und es Anwendern aller Ebenen ermöglichen, schnell von der Datenexploration und -aufbereitung zu vollständig ausgebauten KI-Anwendungen überzugehen, ohne dass die Arbeit ausschließlich technischen Experten vorbehalten ist.

Im besten Falle wird diese Plattform auch genutzt, um Projekte und die damit beauftragten Teams von zugrunde liegenden Technologien und Infrastrukturen ein Stück weit zu entkoppeln. Ändert sich dann einer der verwendeten Technologien oder wird beispielsweise der Cloud-Anbieter gewechselt, müssen Projekte nicht stillstehen. Mitarbeiter können ihre Fähigkeiten weiterhin nutzen, um bestehende Projekte zu pflegen und neue Projekte mit minimalen Unterbrechungen aufzubauen.

Rachel Boskovitch, Dataiku.
Rachel Boskovitch, Dataiku.
(Bild: Dataiku)

Um KI-Projekte zu skalieren und mit der Ausweitung auf weite Teile der Geschäftsprozesse auch langfristige Mehrwerte zu realisieren, stehen Unternehmen vor einer Reihe struktureller und technischer Anpassungen. Die Etablierung einer ganzheitlichen KI-Kultur, die teamübergreifende Zusammenarbeit und Kommunikation sowie der Aufbruch von Datensilos werden technisch ergänzt durch eine zentrale Plattform und die Anwendung von KI-Projekten in der Cloud. Dies erfordert zeitliche wie monetäre Investitionen – macht sich langfristig aber bezahlt.

* Die Autorin Rachel Boskovitch leitet das Zentraleuropa-Team bei der Enterprise-AI-Plattform Dataiku und hilft Kunden dort bei der Einführung und Skalierung der digitalen Transformation rund um Enterprise AI.

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