Gute KI braucht gute Daten

Bis 2025 wird das weltweite Datenvolumen auf 180 Zettabyte anwachsen. Ein enormes Potenzial für KI-Prozesse. Aber auch eine große Herausforderung für viele Unternehmen, denn aktuell liegen etwa 80 % der Unternehmensdaten in unstrukturierter Form vor und diese sind schwieriger für den KI-Einsatz aufzubereiten als strukturierte Daten. Ähnlich der Zubereitung eines Rezepts, dessen Gelingen von hochwertigen Zutaten abhängt, brauchen KI-Lösungen jedoch eine konsistente, hochwertige Datenbasis. Wie also gelingt es Unternehmen, dieses „Erfolgsrezept“ umzusetzen und unstrukturierte Daten effizient zu managen?

Hochwertige „Zutaten“ für erfolgreiche KI-Initiativen

Für die Qualität von KI-Anwendungen sind die Konsistenz und Korrektheit der zugrunde liegenden Daten entscheidend. Nur wenn die Datenbasis stimmt, kann das Ergebnis überzeugen. So kann eine schlechte Datenqualität dazu führen, dass KI-Modelle falsche oder verzerrte Ergebnisse liefern, was zu unzuverlässigen oder sogar gefährlichen Entscheidungen führt. Unternehmen müssen daher in Prozesse investieren, die eine regelmäßige Datenpflege und -überprüfung sicherstellen – insbesondere auch für die schwerer zu verarbeitenden unstrukturierten Daten. Nur so können sie sicherstellen, dass ihre KI-Anwendungen präzise und verlässliche Ergebnisse liefern und legen den Grundstein für eine erfolgreiche KI-Strategie

Herausforderungen bei der Nutzung unstrukturierter Daten

Unstrukturierte Daten sind Informationen, die in keinem festen Schema oder Datenbankformat vorliegen. Sie umfassen Inhalte wie E-Mails, Bilder, Audioaufzeichnungen, Social-Media-Posts oder Dokumente und enthalten oft entscheidende Informationen, die für den Unternehmenserfolg von Bedeutung sind, was das Beispiel eines Krankenhauses verdeutlicht: Hier bilden MRT-Bilder, Notizen und medizinische Berichte einen wertvollen Pool an Patientendaten. KI-gestützte Systeme können aus diesen Daten Muster ableiten, die frühzeitig und präventiv auf mögliche Risiken hinweisen und die medizinische Versorgung personalisieren.

Leider fehlt für unstrukturierte Daten häufig noch immer ein zentrales Management. So liegen diese Daten in unterschiedlichen Abteilungen und Systemen, oft ohne gemeinsame Standards und sind in Datensilos gespeichert. Für Unternehmen bedeutet das zusätzliche organisatorische Hürden und eine hohe Komplexität im Datenmanagement. Sie stehen vor der Aufgabe, diese wertvollen Informationen zu strukturieren und zentral zugänglich zu machen. Nur so lassen sich umfassende Einblicke gewinnen und mithilfe von KI die Entscheidungsprozesse datenbasiert verbessern.

Content Management: Technologische Lösungen zur Erschließung unstrukturierter Daten

Um die Herausforderungen unstrukturierter Daten zu meistern, setzen Unternehmen zunehmend auf spezialisierte Enterprise Content Management (ECM) Technologien und intelligente Content-Services. Diese ermöglichen es, Daten aus unterschiedlichen Quellen auf einer Plattform in einer „Federated Cloud“ zusammenzuführen, zu kategorisieren und in KI-fähige, strukturierte Formate zu überführen. Als „Single Source of Truth“ (SSoT) stellen Plattformen wie die von Hyland sicher, dass alle relevanten Informationen an einem Ort verfügbar sind, wodurch sowohl die Datennutzung als auch die Compliance verbessert wird.

Mit fortschrittlichen Algorithmen und KI-gestützter Verarbeitung können Inhalte gescannt und analysiert werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Der Einsatz von Machine-Learning-Techniken ermöglicht dabei eine kontinuierliche Verbesserung der Datenverarbeitung, sodass Unternehmen flexibel und skalierbar auf neue Anforderungen reagieren können.

Darüber hinaus ist die Integration in hybride und cloudbasierte Umgebungen ein wichtiger Faktor, um maximale Flexibilität zu gewährleisten. In einer Welt, in der Daten immer häufiger in verteilten Systemen gespeichert werden, sind integrative Lösungen mit Konnektoren und API-Schnittstellen entscheidend, um verschiedene Datenquellen miteinander zu verknüpfen.

Vier Schlüsselaspekte für eine erfolgreiche KI-Strategie

Für den Erfolg einer KI-Strategie müssen Unternehmen folgende Punkte beachten:

1. Datenqualität und Konsistenz: Eine verlässliche und qualitativ hochwertige Datenbasis bildet das Fundament für jede KI-Anwendung. Unternehmen sollten in Tools und Prozesse investieren, die eine kontinuierliche Datenqualität sicherstellen.
2. Aufbrechen von Datensilos: Die Fragmentierung von Daten über verschiedene Systeme und Abteilungen hinweg erschwert die Datenanalyse und mindert den Nutzen von KI. Unternehmen müssen daher Datensilos beseitigen und alle relevanten Informationen in einer zentralen Struktur verfügbar machen.
3. Sicherheits- und Datenschutzanforderungen: Da KI-Systeme oft mit sensiblen Daten wie Gesundheit- oder Finanzinformationen arbeiten, sind strenge Sicherheits- und Datenschutzvorkehrungen erforderlich. Moderne Content-Management-Lösungen unterstützen Unternehmen dabei, ihre Daten nicht nur zu verarbeiten, sondern auch sicher und gesetzeskonform zu verwalten.
4. Kontinuierliche Datenpflege und -aktualisierung: Eine dynamische Datenstrategie, die auf kontinuierliche Pflege, Verbesserung und gezielte Löschung setzt, ist unerlässlich, um langfristig hochwertige Daten für KI-Anwendungen bereitzustellen.

Ausblick: Die Zukunft KI-gestützter Unternehmen

Unternehmen, die erfolgreich intelligente Content-Lösungen-Lösungen im Rahmen ihrer KI-Strategie einsetzen, sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, weil sie ihre Daten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln können, die eine strategische Weiterentwicklung ermöglichen. Denn durch die Kombination aus strukturierten und unstrukturierten Daten können Organisationen die Basis für eine erfolgreiche KI-Nutzung und damit die Voraussetzung für anhaltende Innovationskraft und neue Geschäftsmodelle schaffen. Die Zukunft gehört jenen Unternehmen, die ihre Datenbestände – unabhängig von ihrer Struktur – smart nutzen und damit ihre KI-Lösungen optimal unterstützen.

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