Maximierung des Geschäftswerts mit KI-gestützten Datenstrategien

Investitionen in die Cloud eröffnen mit KI neue Möglichkeiten, aber um dieses Potenzial auszuschöpfen, ist der Zugang zu hochwertigen Daten erforderlich.

Im modernen Unternehmen sind Daten nicht nur ein Vermögenswert, sondern auch der Schlüssel zum Erfolg und vereinfachen den Weg für Unternehmen, Geschäftsergebnisse zu erzielen. Eine Ernährung mit vielfältigen, reichen Daten ist notwendig, um KI-Modelle zu pflegen und zu verfeinern, um sie effektiv zu betreiben, zu trainieren und zu integrieren. KI-Modelle synthetisieren Beispiele aus diesen Daten, um neue Erkenntnisse zu generieren und Geschäftsergebnisse voranzutreiben. Tatsächlich hat die Cloud den Weg für KI geebnet, wobei Daten als Motor dienen.

Wenn sie mit verschiedenen Beispielen gefüttert werden, werden die KI-Modelle gut darin, Muster und Beziehungen zu analysieren, zu lernen und zu identifizieren. Diese Muster und Beziehungen bilden dann die Grundlage für das KI-Modell, um Vorhersagen oder Entscheidungen darüber zu treffen, was mit neuen Dateneingaben geschehen wird. Ohne Daten wird das reibungslose Funktionieren von KI unmöglich.

Diese Entwicklung hin zu einem datenzentrierten Ansatz positioniert Daten viel mehr als nur ein operatives Asset wie Fabriken, Anlagen, geistiges Eigentum und Immobilien. Es stellt sich als Schlüssel heraus, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Bei richtiger Handhabung können Daten das Wachstum antreiben. Der erste Schritt? Beginnen Sie damit, den inhärenten Wert von Daten zu erkennen und Ihre alten Daten aus Silos zu retten.

Benötigen Sie Hilfe bei der Umwandlung von Daten in erfolgreiche Geschäftsergebnisse? Nachdem Sie Ihre Datenstrategie an der Gesamtgeschäftsstrategie Ihres Unternehmens ausgerichtet haben, sollten Sie diese Strategien anwenden, um Ihre Daten optimal zu nutzen.

Verfolgen Sie eine datengesteuerte Kultur und Denkweise

Wenn ein Unternehmen erfolgreich eine datengesteuerte Kultur aufbaut, ermöglicht es datengesteuerte Entscheidungen und kontinuierliche Verbesserungen. Eine datengesteuerte Kultur wird nur dann vollumfänglich umgesetzt, wenn die Fähigkeiten zur Datenanalytik in allen Rollen Ihres Unternehmens verbreitet sind und nicht ausschließlich dem Datenteam vorbehalten sind. Nutzen Sie Storytelling, um eine nahtlose Übersetzung zwischen der Wissenschaft der Daten und der Kunst des Geschäfts zu gewährleisten, wenn Sie Best Practices fördern und Neuigkeiten über Geschäftsgewinne teilen.

Daten als Vermögenswert behandeln

Hochwertige Daten sind für eine erfolgreiche KI-Implementierung unerlässlich. Indem Unternehmen Daten als Vermögenswert behandeln, können sie neue Möglichkeiten erschließen, die betriebliche Effizienz verbessern und Innovationen vorantreiben. Daten als Vermögenswert zu behandeln bedeutet, verschiedene Arten von Daten zu unterstützen und zu wissen, wo sie herkommen, wie sie gespeichert werden und wie ihre Genauigkeit und Integrität sichergestellt werden kann.

Ihre Datenstrategie sollte sowohl defensiv als auch offensiv sein und Governance, regulatorische Compliance und Datenkontrolle, Sicherheit, Datenschutz, Integrität und Qualität betonen.

Erhalten Sie Einblicke aus all Ihren Daten

Allzu oft sind Daten im gesamten Unternehmen verstreut, in isolierten Systemen eingeschlossen und für KI-Modelle nicht zugänglich. Um interne, synthetische und externe Datensätze optimal nutzen zu können, ist es unerlässlich, ein umfassendes Verständnis und eine umfassende Kontrolle über alle Ihre Daten innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens zu erlangen. Bis 2025 prognostiziert Gartner, dass die Nutzung synthetischer Daten das für maschinelles Lernen erforderliche Volumen an realen Daten um 70 % reduzieren wird. Synthetische Daten sind Daten, die künstlich aus KI erstellt wurden, und keine Daten, die aus der Beobachtung der realen Welt gesammelt wurden.

Unternehmen verfügen oft über mehr Daten, als sie vernünftigerweise verwalten können. Hier kommt KI ins Spiel. Als Ihr strategischer Partner revolutioniert KI die Art und Weise, wie Unternehmen alles analysieren, um echte, umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten.

Ihr Daten-Ökosystem sollte eine flexible Datenarchitektur beinhalten, mit der Sie überall und in verschiedenen Formaten auf Daten zugreifen können, vom Echtzeit-Streaming bis hin zu unstrukturierten Daten. Ein Beispiel ist, wie ein Pharmaunternehmen, das dezentrale klinische Studien durchführt, das Internet der medizinischen Dinge (IoMT), einschließlich Wearables, nutzen könnte, um Patientendaten aus der Ferne zu erfassen und unstrukturierte Forschernotizen, synthetische Daten und Daten aus der Praxis zusammenzuführen, um klinische Studien zu optimieren. Dadurch könnten Geschäftsziele wie die Rationalisierung dieser Studien und die Verbesserung der Patientenerfahrung erreicht werden.

Daten zugänglich, umsetzbar und ergebnisorientiert machen

Unternehmen, die datengesteuerte Entscheidungen treffen und KI als strategisches Asset nutzen, treffen schnellere, fundiertere Entscheidungen, fördern Innovationen und gewinnen in der sich ständig weiterentwickelnden Geschäftslandschaft einen Wettbewerbsvorteil.

Die Bereitstellung eines Self-Service-Zugriffs auf eine gemeinsame Datenschicht für zuverlässige, konsistente und hochwertige Informationen ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten aktiv bei der Entscheidungsfindung zu nutzen. KI kann als Verbraucher von Self-Service-Daten integriert werden, sodass sie auf relevante Daten für jeden Benutzer im Unternehmen und darüber hinaus zugreifen und diese nutzen kann.

Bei Bedarf können auch Schnittstellen, wie z.B. mobile Geräte, implementiert werden. So können Endbenutzer einfach mit der KI interagieren, um abgeleitete Erkenntnisse an Frontline-Mitarbeiter und andere Teammitglieder weiterzuleiten. So können Sie sich schnell anpassen, wenn sich Markttrends ändern oder unvorhersehbare Ereignisse wie eine globale Pandemie oder ein Konjunkturabschwung eintreten.

Um Ihre KI-Modelle zu validieren und aus Daten einen Mehrwert zu schaffen, müssen Sie Zugang zu hochwertigen, relevanten und vielfältigen Daten haben.

Ausrichtung von Geschäfts- und KI-Strategie

Richten Sie die KI-Strategie an Ihrer allgemeinen Geschäftsstrategie aus, um sicherzustellen, dass KI-Initiativen die Ziele des Unternehmens unterstützen und zum Erfolg beitragen. Eine gut durchdachte KI-Strategie hilft einem Unternehmen, neue Geschäftsmöglichkeiten und Einnahmequellen zu identifizieren.

Führen Sie diese Schritte als Teil Ihrer Strategie durch:

• Berücksichtigen Sie die ethischen, organisatorischen, Führung, kulturellen und rechtlichen Auswirkungen der Umsetzung der KI-Strategie.
• Erstellen Sie eine Roadmap für die Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung von KI-Anwendungen sowie für die ethischen und rechtlichen Auswirkungen von KI.
• Ein Change Management für eine erfolgreiche Implementierung einrichten.
• Identifizieren Sie Anwendungsfälle – beginnen Sie mit analytischen Anwendungsfällen und entwickeln Sie sich dann zu fortschrittlicheren Analysen wie prädiktive Analysen und maschinelle Lernmodelle.

Erweitern Sie Ihre Strategie um neue Technologien wie generative KI, die es einer vielfältigeren Gruppe von Mitarbeitern ermöglichen, KI einzubinden und zu nutzen. Sie können dynamischere Fragen stellen und Antworten auf eine menschenzentrierte und unterhaltsame Weise erhalten, ohne dass besondere technische Kenntnisse erforderlich sind.

Diese Schritte können schneller erfolgen, als Sie denken, da Cloud-Hyperscaler wie AWS und Microsoft generative KI sowohl großen als auch kleinen Unternehmen über die Cloud zur Verfügung stellen.

Einige Anbieter bieten Plattformen wie Open AI Studio von Microsoft Azure an, mit denen Unternehmen ihre generativen KI-Modelle für ihr Unternehmen und ihre Industries verfeinern können. Sie können sie dann über ihre eigenen Apps hinweg einsetzen – zum Beispiel, indem sie sie an eine bestimmte Aufgabe anpassen, wie die Erstellung von Inhalten, Zusammenfassung, semantische Suche und natürliche Sprache in Codeübersetzung.

So bringen Sie Ihre KI-Strategie voran

Sind Sie bereit, KI einzusetzen, um Ihre Daten in einen Treiber für Geschäftsergebnisse zu verwandeln? Gehen Sie dabei wie folgt vor:

Klein anfangen, experimentieren und wiederholen

Beginnen Sie mit einem KI-Projekt, das überschaubar und erreichbar ist. Iterieren Sie im Laufe der Zeit, testen Sie Ihre KI-Modelle und verfeinern Sie sie auf der Grundlage der Ergebnisse. Mithilfe von Echtzeit-Feedback trainiert adaptive KI Modelle kontinuierlich neu und passt sich auf der Grundlage neuer Daten und angepasster Ziele schnell an sich ändernde reale Umstände an.

Umsetzungsplan und laufende Überwachung

Bewerten Sie Ihre KI-Systeme und bewerten Sie kontinuierlich die Leistung Ihrer KI-Modelle, damit Sie bei Bedarf Verbesserungen vornehmen können. Überwachen und bewerten Sie die Wirksamkeit Ihrer KI-Modelle regelmäßig und nutzen Sie die Daten, um fundierte Entscheidungen über die Weiterentwicklung zu treffen.

Denken Sie daran, dass der Einstieg in die KI eine Reise ist, kein Ziel. Die Entwicklung effektiver KI-Modelle und deren Integration in Ihre Business Processes erfordert Zeit, Aufwand und Ressourcen. Wenn Sie jedoch einen strategischen Ansatz verfolgen und auf Ihren Erfolgen aufbauen, können Sie die Vorteile der KI realisieren und sich einen Wettbewerbsvorteil in Ihrer Branche verschaffen.

Transparenz hat Priorität

Priorisieren Sie Transparenz und Erklärbarkeit in Ihren KI-Anwendungen und stellen Sie sicher, dass die Modelle transparent sind und die Entscheidungen, die sie treffen, verständlich und erklärbar sind. Mit einem verantwortungsvollen und ethischen Ansatz für KI stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Anwendungen gesetzliche Standards wie Datenschutz- und Datensicherheitsvorschriften erfüllen und die Prinzipien der verantwortungsvollen KI befolgen.

Nutzen Sie Ihre Daten optimal

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