Sie können mit KI viel Geld verdienen - aber nur, wenn die Menschen Ihren Daten vertrauen

Untersuchungen legen nahe, dass Datengrundlagen für erfolgreiche KI-Projekte von entscheidender Bedeutung sind. Es ist harte Arbeit, diese soliden Grundlagen zu schaffen.

Laut einer Studie des Beratungsunternehmens Accenture können Unternehmen, die generative künstliche Intelligenz (KI) auf kundenbezogene Initiativen anwenden, damit rechnen, nach fünf Jahren einen um 25 % höheren Umsatz zu erzielen als Unternehmen, die sich nur auf Produktivität konzentrieren.

Die Studie zeigt, dass 90 % der CMOs erwarten, dass generative KI ihre Branche und die Art und Weise, wie ihr Unternehmen mit Kunden interagiert, revolutionieren wird. Unternehmen, die generative KI einsetzen, verzeichnen eine Reduzierung der Datenverarbeitungszeit um bis zu 80 %, was zu einer 40-prozentigen Verbesserung der Markteinführungsgeschwindigkeit neuer Produkte und Dienstleistungen führt.

Diese positiven Ergebnisse bedeuten, dass generative KI die Technologie ist, die die IT am stärksten nutzen muss. Allerdings können neun von zehn IT-Organisationen die wachsende Nachfrage nach KI-bezogenen Projekten nicht unterstützen.

Ein Problem ist Vertrauen. Geschäftserfolg und -wachstum hängen von Vertrauen, Daten, KI und Automatisierung ab, und die neuesten Untersuchungen zum Stand der Daten und Analysen von Salesforce zeigen, dass eine starke Datengrundlage die KI vorantreibt.

Fortschritte in der KI sind schnelllebig, was Datenmanagementteams unter Druck setzt, Algorithmen mit qualitativ hochwertigen Daten zu versorgen. Bis zu 87 % der Analyse- und IT-Führungskräfte sagen, dass Fortschritte in der KI dem Datenmanagement eine hohe Priorität einräumen.

Dennoch sagen fast sechs von zehn KI-Benutzern, dass es derzeit schwierig ist, das zu erreichen, was sie von der KI erwarten, und mehr als die Hälfte gibt an, dass sie den Daten, die zum Trainieren der heutigen KI-Systeme verwendet werden, nicht vertrauen, so eine Umfrage von Salesforce 2024 (20. März bis April). 3, 2024) von fast 6.000 vollzeitbeschäftigten globalen Wissensarbeitern.

Die Untersuchung legt nahe, dass der KI die Daten fehlen, die zur Erzielung eines Geschäftswerts erforderlich sind, was die Einführung von Projekten verzögert. Hier sind die 10 wichtigsten Ergebnisse der KI-Bereitschaftsumfrage von Salesforce:

1. Der Nutzen von KI ist schwer zu erreichen: 56 % der KI-Nutzer geben an, dass es schwierig ist, mit der KI das zu erreichen, was sie wollen.
2. Generative KI-Lösungen benötigen fundiertere Daten: 51 % der Arbeitnehmer sagen, dass der generativen KI die Informationen fehlen, um nützlich zu sein.
3. Daten, die zum Trainieren von Modellen verwendet werden, sind nicht vertrauenswürdig genug: 75 % derjenigen, die den Daten, mit denen KI trainiert wird, nicht vertrauen, glauben auch, dass der KI die Informationen fehlen, die sie braucht, um nützlich zu sein.
4. Das Vertrauen in Daten verzögert die Einführung von KI: 68 % derjenigen, die den Daten, die KI trainieren, nicht vertrauen, zögern, die Technologie einzuführen.
5. Grundlegende Modelle, die auf öffentlichen Daten basieren, sind nicht vertrauenswürdig: 62 % der Arbeitnehmer sagen, veraltete öffentliche Daten würden ihr Vertrauen in KI brechen.
6. Generative KI-Ausgaben entscheiden über das Vertrauen der Kunden: 71 % der Arbeitnehmer geben an, dass dauerhaft ungenaue Ergebnisse ihr Vertrauen in die KI brechen würden.
7. Das Vertrauen in Daten ist ein großes Anliegen der Benutzer: 54 % der KI-Benutzer vertrauen den Daten, die zum Trainieren von KI-Systemen verwendet werden, nicht.
8. Auch die Datenqualität macht den Arbeitnehmern Sorgen: 68 % der Arbeitnehmer, die der KI nicht vertrauen, geben an, dass die Trainingsdaten unzuverlässig seien.
9. Die drei wichtigsten Prioritäten für Arbeitnehmer, die KI nutzen: Datengenauigkeit (82 %), Datensicherheit (82 %) und ganzheitliche/vollständige Daten (78 %).
10. Fundierte Daten sind der Schlüssel zum Aufbau vertrauenswürdiger KI-Lösungen: 53 % der Arbeitnehmer sagen, dass die Schulung der KI auf der Grundlage umfassender Kunden-/Unternehmensdaten ihr Vertrauen in das Tool stärkt.

Generative KI allein wird das Kundenerlebnis nicht verbessern. Generative KI einfach auf einen fehlerhaften Prozess zu übertragen oder nicht vertrauenswürdige und unvollständige Daten zum Trainieren von Modellen zu verwenden, wird kein Wundermittel sein.

Unternehmen haben aufgrund von Datensilos und Systemintegrationshindernissen auch Schwierigkeiten bei der KI-Implementierung und -Einführung. Bis zu 90 % der IT-Führungskräfte sagen, dass es schwierig sei, KI in andere Systeme zu integrieren. Während die Einführung von KI explosionsartig zugenommen hat und die Notwendigkeit einer kohärenten IT-Strategie verstärkt hat, ist es leichter gesagt als getan, dieses Gleichgewicht zu erreichen.

Jedes KI-Projekt beginnt als Datenprojekt, aber der Weg zum Erfolg ist lang und kurvenreich. Untersuchungen haben uns gezeigt, dass eine starke Datengrundlage erforderlich ist, um die Einführung und Vorteile von KI voranzutreiben - und das volle Potenzial von Daten war in der Wirtschaft bislang kaum zu fassen.

41 Prozent der Branchenführer geben an, dass ihre Datenstrategie nur teilweise oder gar nicht mit den Geschäftszielen übereinstimmt. Ebenso sehen 37 % der Analytics- und IT-Führungskräfte Raum für Verbesserungen. Mehr als sechs von zehn Analyse- und IT-Führungskräften tappen im Unklaren über die Datennutzung oder die Geschwindigkeit, mit der Branchenteams Erkenntnisse gewinnen. Darüber hinaus verfolgen weniger als ein Drittel der Analyse- und IT-Führungskräfte den Wert der Datenmonetarisierung.

Die Verbesserung des Vertrauens in Daten ist mehr als eine technische Lösung; Kultur ist entscheidend für die Förderung von Vertrauen und Akzeptanz. Unter Datenkultur versteht man das kollektive Verhalten und die Überzeugungen von Menschen, die die Nutzung von Daten schätzen, praktizieren und fördern, um Entscheidungsprozesse zu verbessern.

Die richtige Datenkultur stattet jeden mit Erkenntnissen für die Bewältigung komplexer geschäftlicher Herausforderungen aus. Unternehmen müssen Budgets und Ressourcen bereitstellen, um ihre Daten-, Analyse- und KI-Fähigkeiten zu verbessern. Vertrauen + Daten + KI + Automatisierung=Erfolg der Stakeholder (Mitarbeiter, Kunden, Partner und Communities).