In der gesamten Serie „Ready. Or Not.“ haben wir Themen wie agentische KI, digitales Vertrauen, den menschlichen Faktor und „Vibe Coding“ beleuchtet. In dieser fünften und letzten Folge der ersten Staffel dreht sich das Gespräch um die eine Konstante, die hinter jeder Diskussion über KI steht: Daten.
Nathan Macintosh unterhält sich mit Ben Lorica, dem ehemaligen Chefdatenwissenschaftler bei O’Reilly Media und Gründer von Gradient Flow, darüber, wie KI-Readiness wirklich aussieht. Ihr Gespräch geht über Algorithmen und Anwendungen hinaus und befasst sich mit den Maßnahmen, die Unternehmen ergreifen müssen, damit KI erfolgreich sein kann. Sie erörtern, warum KI unsere Sichtweise auf Governance verändert, warum das Sammeln von mehr Daten nicht immer die Lösung ist und warum die Vorbereitung genauso wichtig ist wie die Einführung. Sehen Sie sich die gesamte Folge auf Readiverse an.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- KI-Readiness beginnt damit, die bereits vorhandenen Daten zu verstehen und zu organisieren.
- Governance gilt mittlerweile auch für KI-Systeme, nicht nur für Menschen.
- Mehr Daten sind nicht immer besser. Streben Sie nach besseren Daten.
- KI bringt neue Risiken mit sich, die neue Prozesse erfordern – nicht nur neue Technologien.
- Die Unternehmen, die am besten auf KI vorbereitet sind, legen bereits heute ein solides Datenfundament.
Unternehmen generieren und verwalten mehr Daten als je zuvor. Man könnte leicht annehmen, der nächste Schritt bestehe einfach darin, noch mehr Daten zu sammeln. Ben erklärt, warum die Aufbereitung und Steuerung der bereits vorhandenen Daten eine weitaus solidere Grundlage für KI darstellen kann.
Was mir an Bens Sichtweise besonders gefallen hat, ist, dass er die KI-Readiness niemals als rein technologisches Problem darstellt. Es handelt sich um eine organisatorische Herausforderung, die lange bevor Teams damit beginnen, KI einzusetzen, ihren Anfang nimmt.
Hier sind ein paar Gedanken, die mir besonders im Gedächtnis geblieben sind.
KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert
„Konzentrieren Sie sich auf die Daten, die Sie haben … und bereiten Sie diese für KI vor.“
– Ben Lorica
Einer von Bens ersten Punkten stellte eine weit verbreitete Annahme in Frage. Wenn Unternehmen davon sprechen, „KI-Readiness“ zu erreichen, besteht der Instinkt oft darin, mehr Daten zu sammeln. Ben sieht das anders. Anstatt der Quantität Vorrang zu geben, ermutigt er Unternehmen, sich auf die Qualität zu konzentrieren und ihre vorhandenen Daten für die KI vorzubereiten.
Das beginnt damit, zu verstehen, welche Daten man hat, sie zu organisieren und sicherzustellen, dass sie korrekt und gut verwaltet sind. Da KI zunehmend in immer mehr Geschäftsprozesse integriert wird, werden Unternehmen auf viele verschiedene Arten von Informationen zurückgreifen – von Tabellenkalkulationen über Text und Bilder bis hin zu Audio- und Videodaten. Sind diese Daten nicht zuverlässig, wird KI das Problem nicht beheben – und es kann sogar noch schwieriger werden, es zu erkennen.
Es besteht verständlicher Druck, bei der KI schnell voranzukommen. Dieses Gespräch hat mich daran erinnert, dass es eine der klügsten Investitionen sein kann, sich die Zeit zu nehmen, eine solide Datengrundlage aufzubauen. Saubere, gut verwaltete Daten helfen Unternehmen, heute bessere Entscheidungen zu treffen, und bereiten sie gleichzeitig auf alles vor, was als Nächstes kommt.
KI verändert die Rolle der Governance
Ben weist darauf hin, dass Governance eine umfassendere Aufgabe zu erfüllen hat. Es geht nicht mehr nur darum, zu steuern, wie Menschen auf Informationen zugreifen und diese nutzen. Unternehmen müssen auch darüber nachdenken, wie KI mit diesen Informationen interagiert und welche Maßnahmen sie ergreift.
Da KI Teil der täglichen Arbeit wird, kann sie auf Informationen zugreifen, diese analysieren und darauf reagieren – und zwar in einem Umfang und mit einer Geschwindigkeit, die Menschen nur schwer erreichen können. Das bedeutet, dass Unternehmen verstehen müssen, auf welche Daten KI zugreifen kann, wie sie diese Informationen nutzt und welche Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz sensibler Daten getroffen werden sollten.
Interessant ist, dass sich die Grundlagen der Governance nicht geändert haben. Klare Richtlinien in Bezug auf Zugriff, Sicherheit und Rechenschaftspflicht sind nach wie vor genauso wichtig wie eh und je. Was sich ändert, ist die Anzahl der Systeme, die mit Unternehmensdaten interagieren, sowie das Tempo, mit dem Informationen im Unternehmen zirkulieren.
Für mich ist das eine der wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Folge. KI ersetzt keine gute Governance. Sie macht sie sogar noch wichtiger.
Vorschau: Wenn sich Daten zu vermehren beginnen
Was passiert, wenn KI es fünf Menschen ermöglicht, die Arbeit von 100 zu erledigen? Ben erklärt, warum die eigentliche Herausforderung nicht in der Produktivität liegt. Es ist die damit einhergehende Datenexplosion.
Verantwortungsvolle KI beginnt mit verantwortungsbewussten Menschen
Eine Sache, die Ben im Laufe des Gesprächs immer wieder betont, ist, dass sich Unternehmen nicht allein auf Technologie verlassen können, um KI verantwortungsvoll einzusetzen. Auch die Menschen, die KI nutzen, spielen eine wichtige Rolle.
Ganz gleich, ob Mitarbeiter Eingabeaufforderungen eingeben, Dokumente hochladen oder Modelle feinabstimmen – sie müssen verstehen, welche Informationen sie weitergeben und wie diese genutzt werden könnten. Bei Schutzmaßnahmen geht es nicht nur darum, den Zugriff einzuschränken. Es geht auch darum, Menschen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, wenn sie mit KI arbeiten.
Ben weist darauf hin, dass Unternehmen über das hinausdenken sollten, was in ein KI-System eingeht. Sie sollten auch darauf achten, was dabei herauskommt. KI kann unbeabsichtigt sensible Informationen generieren, weshalb die Überprüfung und Überwachung der Ergebnisse genauso wichtig ist wie die Eingabeaufforderungen, mit denen die Interaktion begann.
Dies ist eine weitere Erinnerung daran, dass verantwortungsvolle KI nicht nur eine technologische Herausforderung ist. Es ist eine gemeinsame Verantwortung der Menschen, die KI nutzen, und der Richtlinien, die sie leiten.
Vorbereitung auf das Unbekannte
Es besteht ein verständlicher Druck, KI schnell einzuführen. Fast täglich tauchen neue Tools auf, und Unternehmen wollen nicht den Anschluss verlieren. Ben argumentiert jedoch, dass Readiness nicht nur darum geht, schnell zu handeln. Es geht darum, die richtigen Prozesse bereits eingerichtet zu haben, bevor sie benötigt werden.
Gegen Ende des Gesprächs weist Ben darauf hin, dass viele KI-Teams noch nicht vollständig durchdacht haben, was sie tun werden, wenn etwas schiefgeht. Ich finde Nathans Antwort großartig, denn sie entspricht genau meinen Gedanken:
„Warum sollten sie nicht daran denken? Das ist doch das Einzige, worüber ich nachdenke.“ – Nathan Macintosh
Im Bereich der Cybersicherheit warten widerstandsfähige Organisationen nicht erst auf einen Vorfall, bevor sie entscheiden, wie sie reagieren werden. Sie legen Rollen fest, definieren Prozesse und bereiten sich auf verschiedene Szenarien vor, lange bevor diese benötigt werden. Ben argumentiert, dass KI das gleiche Maß an Vorbereitung verdient.
Das bedeutet, Fragen zu stellen, über die viele Organisationen noch nicht ausreichend nachgedacht haben, wie zum Beispiel:
- Auf welche Daten sollte KI Zugriff haben?
- Wer sollte einbezogen werden, wenn ein von der KI generiertes Ergebnis ein Problem verursacht?
- Wie werden Entscheidungen getroffen, wenn etwas Unerwartetes passiert?
Diese Gespräche sind vielleicht nicht so spannend wie der Start einer KI-Initiative, aber sie sind genauso wichtig.
Eine abschließende Erkenntnis
Nun, da diese Staffel von „Ready. Or Not.“ zu Ende geht, ist mir eines klar geworden: Jede Folge befasste sich mit einem anderen KI-Konzept oder -Trend, doch alle unterstrichen dieselbe Idee: Bei der erfolgreichen Einführung von KI geht es nicht nur um die Technologie. Es geht um die Menschen, die Prozesse und die Vorbereitung, die dies erst möglich machen.
Unternehmen müssen nicht alle Antworten parat haben, bevor sie KI einführen. Aber je bewusster sie heute daran arbeiten, ein solides Fundament zu schaffen, desto besser sind sie auf alles vorbereitet, was als Nächstes kommt. Sehen Sie sich die gesamte Folge auf Readiverse an.
FAQs
F: Was bedeutet KI-Readiness?
A: KI-Readiness beginnt damit, die Daten, über die Ihr Unternehmen bereits verfügt, zu verstehen, zu organisieren, zu verwalten und zu schützen. Solide Datenpraktiken bilden die Grundlage, auf der KI aufbaut.
F: Sollten Unternehmen mehr Daten für KI sammeln?
A: Nicht unbedingt. Ben empfiehlt, sich zunächst auf die Verbesserung der Qualität und Organisation bestehender Daten zu konzentrieren, bevor die Datenerfassung ausgeweitet wird.
F: Welche Rolle spielen Mitarbeiter bei der verantwortungsvollen Nutzung von KI?
A: Mitarbeiter spielen eine wichtige Rolle bei der KI-Governance. Sie müssen verstehen, welche Informationen für die Weitergabe an KI geeignet sind, von KI generierte Ergebnisse sorgfältig prüfen und die Unternehmensrichtlinien für den verantwortungsvollen Umgang mit KI befolgen.
F: Warum verändert KI die Daten-Governance?
A: KI-Systeme greifen zunehmend auf Unternehmensdaten zu, analysieren diese und handeln auf dieser Grundlage. Das bedeutet, dass Governance-Richtlinien sowohl für Maschinen als auch für Menschen gelten müssen.
F: Warum sollten sich Unternehmen auf unerwartete KI-Probleme vorbereiten?
A: KI kann neue Risiken mit sich bringen, von der Offenlegung sensibler Informationen bis hin zu unbeabsichtigten Ergebnissen. Eine frühzeitige Vorbereitung durch die Festlegung von Zuständigkeiten und Reaktionsprozessen hilft Unternehmen, solche Situationen mit größerer Zuversicht zu bewältigen.
F: Was ist die wichtigste Erkenntnis aus dieser Folge? A: Bei der KI-Readiness geht es nicht nur um die Einführung neuer Technologien. Es geht darum, eine solide Governance, gute Datenpraktiken und widerstandsfähige Unternehmensprozesse aufzubauen, die einen verantwortungsvollen und effektiven Einsatz von KI ermöglichen. Katherine Demacopoulos ist Senior Director für globale Inhaltsstrategie und Programme bei Commvault.
