Datengesteuerte Entscheidungsfindung wird mit generativer KI real

Im letzten Jahrzehnt haben viele Unternehmen versucht, sich in datengesteuerte Unternehmen umzuwandeln. Allerdings kann nur ein kleiner Prozentsatz von sich behaupten, dieses Ziel erreicht zu haben. Laut einem Bericht von Harvard Business Review ist der Prozentsatz der Führungskräfte, die berichten, dass ihre Unternehmen Geschäftsinnovationen mit Daten vorantreiben, über einen Zeitraum von vier Jahren nicht signifikant gestiegen.

Auch wenn sich Unternehmen derzeit auf den Einsatz generativer KI zur Effizienzsteigerung konzentrieren, wird sich dieser Fokus auf Kosteneinsparungen verschieben. Die Technologie wird einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben, und zwar entweder durch:

• Ermöglicht völlig neue Produkte und Dienstleistungen
• Mehrwert für bestehende Produkte und Dienstleistungen schaffen

Die Entwicklung der datengesteuerten Entscheidungsfindung

Die Analyse von Geschäftsdaten hat sich seit der Jahrhundertwende enorm weiterentwickelt. Bei der Entscheidungsfindung sind Führungskräfte vom Bauchgefühl zu grundlegenden statistischen Modellen und schließlich zu ausgefeilten KI-gestützten Erkenntnissen übergegangen – und haben sich gleichzeitig einer stärker datengesteuerten Denkweise zugewandt.

Damit einher ging ein wachsender Bedarf an Geschäftsmodellen mit dynamischeren KI-gestützten Prozessen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Effizienz zu optimieren, agiler zu sein und neue Marktchancen zu nutzen.

Generative KI ist der entscheidende technologische Fortschritt, den Unternehmen benötigen, um diesen Wandel zu erreichen. Es bietet Führungskräften in Echtzeit umsetzbare Erkenntnisse und hilft Teams dabei, durch die Automatisierung von Teilen ihrer Arbeit effizienter zu werden – und das alles über eine einfache Benutzeroberfläche.

Generative KI-gesteuerte Datenanalyse

Generative KI-Modelle können große Datenmengen schnell verarbeiten, da sie sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Daten „lernen“ können.

Dadurch können Unternehmen nun alle ihre Daten in das Modell einspeisen, was dabei hilft, Datensilos aufzubrechen, aber auch neue Erkenntnisse zu gewinnen. Da das Modell Zugriff auf Daten hat, die in verschiedenen Systemen gespeichert waren, kann es Muster aufdecken, die zuvor unsichtbar waren.

Während sich herkömmliche Datenanalysesysteme auf die Analyse vergangener Leistungen und die Erstellung darauf basierender Vorhersagen konzentrieren, können generative KI-Systeme noch einen Schritt weiter gehen. Diese Modelle können neue „synthetische“ Daten basierend auf den Mustern in den Daten erstellen, aus denen sie gelernt haben.

Diese neuen Daten ermöglichen es Unternehmen, durch die Änderung bestimmter Schlüsselvariablen Zukunftsszenarien zu erstellen und dann für jedes einzelne Szenario Eventualitäten zu planen. Beispielsweise kann ein Einzelhändler die Leistung verschiedener Versionen eines neuen Produkts testen und dann die beste auswählen, bevor er es auf den Markt bringt.

Schließlich ermöglicht generative KI eine vollständige Erneuerung bestehender Prozesse. Indem Sie der Maschine erlauben, sich wiederholende und zeitaufwändige Arbeiten zu übernehmen, stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeiter Zeit haben, sich auf Arbeiten zu konzentrieren, die Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bringen.

Meinungen ändern, Kultur verändern

Wir alle haben die breite Berichterstattung über generative KI und ihre vielen Vorteile gesehen. CEOs großer KI-Unternehmen haben sich auf eine Medientour begeben, um alle von der großartigen neuen Zukunft zu überzeugen, die ihre Lösungen mit sich bringen werden.

Als Folge des Medienbooms berichten viele Unternehmen, dass ihre Führungskräfte und Mitarbeiter offener für Experimente mit KI und Datenlösungen im Allgemeinen sind. Diese Änderung der Denkweise ist von entscheidender Bedeutung, da sie einen Wandel in der Unternehmenskultur mit sich bringt – etwas, das immer wieder als eine der größten Herausforderungen der datengesteuerten Transformation bezeichnet wird.

Da generative KI es einfacher macht, Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, hat sie Menschen auf allen Unternehmensebenen dabei geholfen, Daten zu nutzen. Indem die Technologie Daten verständlicher und zugänglicher macht, ermöglicht sie es Menschen, unabhängig von ihrem technischen Hintergrund zu datengesteuerten Entscheidungen und Diskussionen beizutragen.

Wenn sich Menschen auf diese Weise einbezogen fühlen, steigert das ihre Arbeitsmoral und ihr Engagement und bringt gleichzeitig eine Vielzahl neuer und vielfältiger Perspektiven in den Entscheidungsprozess ein – was zu besseren Entscheidungen für das Unternehmen führt.

Darüber hinaus beginnen Führungskräfte, die die Bedeutung der generativen KI erkennen, in umfassende Schulungsprogramme für ihre Mitarbeiter zu investieren. Sicherheit und Schutz stehen für Unternehmen derzeit an erster Stelle, um sicherzustellen, dass die Teams wissen, wie sie diese Systeme sicher und mit maximaler Wirkung nutzen können.

Damit verstärken sie den Vorstoß hin zu einer stärker datengesteuerten Denkweise auf allen Ebenen.

Best Practices für generative KI

Generative KI ist eine transformative Technologie und birgt als solche eine Reihe von Risiken und Herausforderungen. Datenschutz- und Sicherheitsbedenken stehen für viele Führungskräfte an erster Stelle.

Unternehmen, die die am weitesten verbreiteten KI-Modelle entwickeln, haben stark in die Sicherheit investiert, insbesondere in ihre Unternehmensmodelle. Das ist jedoch nur die halbe Wahrheit.

Unternehmen, die diese Lösungen kaufen, müssen sicherstellen, dass sie sie ordnungsgemäß verwenden und dass die von ihnen verarbeiteten Daten jederzeit sicher aufbewahrt werden. Dies ist besonders wichtig, wenn Unternehmen mit kritischen Kundendaten umgehen – beispielsweise wenn ein Kunde ein Produkt über einen generativen KI-Einkaufsassistenten bezahlen kann.

Zu den Best Practices gehören:

1. Anonymisierung von Kundendaten
2. Verwendung ausschließlich geprüfter und sicherer LLM-Modelle
3. Schulung der Mitarbeiter im richtigen und verantwortungsvollen Umgang mit genAI

Datengesteuerte Entscheidungsfindung + KI: Erste Schritte

Derzeit experimentieren die meisten Unternehmen noch mit einzelnen Anwendungsfällen, die sich auf kleine Effizienzsteigerungen konzentrieren. Unternehmen, die sich als Marktführer betrachten, beginnen jedoch bereits, ihre Bemühungen ganzheitlicher zu fokussieren, sodass ihre gesamte Organisation von den Vorteilen profitieren kann.

Unternehmensleiter sollten zunächst eine Governance-Gruppe mit Mitarbeitern aus verschiedenen Abteilungen bilden, die von generativer KI betroffen sind. Diese Gruppe sollte die Aufgabe haben, GenAI-Initiativen zu entwerfen, zu leiten und zu überwachen und sicherzustellen, dass ihre Erkenntnisse mit dem Rest des Unternehmens geteilt werden.

Hier muss die Führung zwei entscheidende Entscheidungen treffen. Das erste betrifft Technologiepartnerschaften, da Sie eine Lösung und einen Partner auswählen müssen, dem Sie Ihre Daten und die Daten Ihrer Kunden anvertrauen können. Andererseits müssen Führungskräfte strategische Entscheidungen treffen, die das gesamte Unternehmen leiten und sicherstellen, dass die Organisation die Details kennt und in der Lage ist, mit der Situation umzugehen.

Konzentrieren Sie sich schließlich auf Anwendungsfälle, die Ihrem Unternehmen den höchsten Wert bieten. Es gibt viele, die in der Theorie gut klingen – und bei anderen Wunder gewirkt haben –, aber keine praktische Anwendung für Ihren Kontext haben.

Durch einen fundierten, strategischen Ansatz für generative KI können Unternehmen zu wirklich datengesteuerten Unternehmen werden, die Innovation und Wachstum vorantreiben.