Warum künstliche Intelligenz nur so gut ist wie ihre Datenstrategie 6 Tipps für die ersten Schritte in die Welt der KI

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Wir sind alle auf dem Weg, KI zu nutzen. Oder besser: Wir können es uns schlichtweg nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Die wirkliche Frage lautet deshalb, wie schnell wir diesen Weg beschreiten. Und wie wir unsere Daten für die Integration in KI-Systeme vorbereiten. Denn, wenn KI mit mangelhaften Daten implementiert wird, hat dies einen enormen Preis. Die wichtigste Grundlage ist daher vor allem anderen eine effektive Datenstrategie.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weitgefasster Begriff mit viel Raum für Interpretationen: Fragen Sie fünf verschiedene Personen und Sie erhalten fünf verschiedene Definitionen. Einfach ausgedrückt: Wenn Sie schon einmal einen Code mit IF-THEN-ELSE-Logik geschrieben haben, dann haben Sie eine KI erstellt. Bei jedem Computerprogramm, das regelbasierten Algorithmen folgt, handelt es sich um KI. Auch wenn Sie schon einen Code geschrieben haben, der eine menschliche Tätigkeit ersetzt, haben Sie eine KI geschaffen. Doch natürlich umfasst künstliche Intelligenz auch kompliziertere Anwendungen, wie Bilderkennung, Textanalyse, Übersetzung gesprochener Sprache und sogar auf Vorhersagen basierende Einschätzungen wie zu erwartende Kreditausfallraten.

Die Gemeinsamkeit zwischen all diesen Anwendungsfällen sind Daten. Und auch wenn KI höchstwahrscheinlich zukünftig tiefgreifende Auswirkungen auf unser aller Leben haben wird (nahezu jedes Produkt, jeder Geschäftsprozess und fast alles, was wir kaufen, wird auf irgendeine Weise davon berührt werden), kann es sich kein Unternehmen leisten, sie ohne eine solide Datenstrategie zu implementieren – was im Übrigen auch für alle anderen aufstrebenden Technologien gilt.

Tipps für die ersten Schritte in die KI-Welt

Planen Sie die Datenstrategie nicht isoliert. Damit eine Datenstrategie ein erfolgreiches, KI-basiertes Projekt untermauern kann, müssen wichtige geschäftliche Stakeholder ihre Zustimmung geben. Unternehmen sollten in Betracht ziehen, einen Chief Data Officer als zentralen Datenverantwortlichen zu beschäftigen, auch um den Mehrwert vorhandener Daten weiter zu nutzen. Der CDO (oder ein anderer leitender Datenmanager) sollte den „Single Point of Data Truth“ des Unternehmens festlegen, um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgemäß verwaltet und bei der Nutzung in Projekten (KI-basiert oder nicht) angemessene Genehmigungsprozesse eingesetzt werden. Letztendlich ist bei solchen datenbasierten Projekten das Ergebnis nur so gut wie die eingesetzten Daten. Es richtet also nur Schaden an, beispielsweise Modelle und Analysen anhand von Kundendaten ohne entsprechende Genehmigung zu erstellen. Damit KI-Projekte einen Mehrwert bieten können, müssen von Anfang an strikte Datenrichtlinien und -strategien festgelegt werden.

Kommunizieren Sie mit Ihrem Team. Treffen Sie sich mit Ihren Daten- und Analyseteamleitern, bevor Sie festlegen, an welchem Projekt gearbeitet wird. Die Teamleiter sollten mit den aufstrebenden Technologien vertraut sein und einschätzen können, wie Maschinen Geschäftsprobleme lösen können. Ihr Chief Data Officer muss mit allen Stakeholdern kommunizieren, um Ihren „Single Source of Truth“ (SSOT) festzulegen. Allerdings befinden sich Daten selten in einer einzelnen Masterdatei, sondern meist in mehreren Informationssystemen. Somit ist es nicht immer einfach, sich auf den SSOT zu einigen.

Legen Sie verwaltbare und messbare Ergebnisse fest. Insbesondere beim erstmaligen Durchführen solcher Projekte sollten Sie sicherstellen, dass alle Aufgaben bewältigt werden können, während noch eventuelle strukturelle oder verwaltungstechnische Probleme gelöst werden. Legen Sie Metriken fest, die Erfolg und Misserfolg definieren, denn es ist Zeitverschwendung, zu beschließen, dass ein Projekt sich erfolgreich „anfühlt“. Messwerte sind immer besser als Instinkte. Anfangs kann das Gespräch offen sein: Wäre es nicht toll, wenn X möglich wäre? Am Ende sollte eine konkrete Entscheidung getroffen werden, beispielsweise dafür, Erkenntnisse aus KI-basierten Modellen einzusetzen, um die Kundensegmentierung um den Faktor 10 zu verbessern.

Behalten Sie Ihre ethischen Grundsätze im Blick. Viele Unternehmen verfügen nicht über die explizite Erlaubnis, Kundendaten in ihren KI-Projekten zu verwenden. Nach dieser Erlaubnis zu fragen, muss Teil Ihrer Data Governance sein. Auch wenn man in manchen Ländern Daten noch immer ziemlich beliebig nutzen kann, ohne belangt zu werden, sollten einem die eigenen ethischen Grundsätze dies verbieten. Hier kommt auch die Tatsache ins Spiel, dass KI für viele Menschen etwas Bedrohliches hat. Sie wissen, was beispielsweise Smart-Home-Systeme alles an Daten erfassen können – zu Zwecken, die sehr nützlich, aber auch besorgniserregend sein können. Sie sind sich dessen bewusst, wie weit Gesichtserkennungstechnologien mittlerweile verbreitet sind und was sie für die Privatsphäre bedeuten. Schaden Sie Ihrer Marke nicht, indem Sie Grenzen überschreiten.

Gleichzeitig stehen wir an einem Scheideweg, was die Datenschutzgesetze betrifft: Wenn Sie für ein Projekt bestimmte Berechtigungen eingeholt haben und anschließend andere Aspekte eines Datensatzes nutzen möchten, ist Ihnen dies rechtlich nicht gestattet oder Sie befinden sich in einer ethisch heiklen Situation. Eine gute Data Governance ist somit unverzichtbar. Dazu gehört auch, dass Ihr CDO Ihre Daten kontinuierlich auf ihre Validität und mögliche Verzerrungen überprüft. Durch ein System der gegenseitigen Kontrolle sollten die Daten so sauber wie möglich gehalten werden.

Vergessen Sie die Sicherheit nicht. Daten sind der Motor für künstliche Intelligenz, und wenn sie nicht sicher sind, besteht ein hohes Risiko für eine Datensicherheitsverletzung. Der Global Risk Report 2019 des Weltwirtschaftsforums betitelt Cyberangriffe als große, weltweite Bedrohung. Die Einführung von Bedrohungsmonitoring- und -erkennungstools ist eine zentrale Best Practice für den Schutz und die effektive Verwaltung einer technischen Umgebung. Unabhängig von der Art der Bedrohung können Technikexperten mit den richtigen IT-Sicherheitslösungen schneller auf Vorkommnisse reagieren und ihre Daten besser schützen, beispielsweise mithilfe automatisierter Reaktionsfunktionen in Tools für das Bedrohungsmonitoring.

Planen Sie genug Zeit ein. Auch wenn die Führungsebene manche Projekte lieber heute als morgen abgeschlossen sehen würde, ist das nicht immer möglich. Die Ausführungsphase hat sich in den letzten Jahren zwar beschleunigt, aber die Findungsphase wird stets eine Weile dauern. Noch immer benötigen Sie qualifiziertes Personal im Team. Sie benötigen saubere Daten und die Erlaubnis Ihrer Kunden, diese zu nutzen. Sie brauchen einen durchführbaren Plan mit realen Metriken. Außerdem müssen Sie sicherstellen, dass alle Stakeholder einverstanden sind. Diese – und viele andere – Punkte brauchen ihre Zeit.

Doch das Wichtigste ist: Fangen Sie an.

Über den Autor

Thomas LaRock ist Head Geek bei SolarWinds.

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