Einzelne KI-Use Cases, die von einem isolierten Team aus Data Scientists umgesetzt werden, sind nicht mehr zeitgemäß. 2022 geht der Trend hin zu demokratisierten Projekten und dem alltäglichen Einsatz der Technologie. Was Ihr Unternehmen jetzt über Alltags-KI wissen muss, erfahren Sie in diesem Beitrag.
KI Trends 2022: Demokratisierte Alltags-KI
Künstliche Intelligenz (KI) bringt Unternehmen aus den verschiedensten Branchen schon seit Jahren Wettbewerbsvorteile. 2022 werden sich Umsetzung, Verantwortlichkeiten und Umfang des Einsatzes allerdings verändern. Alltags-KI, Code-freie Tools, stärkeres Vertrauen in die Technologie und eine bessere Data Governance sind die KI-Trends 2022, weiß Rachel Boskovitch von Dataiku. Das bringt viele neue Chancen – allerdings nur für diejenigen, die auch Risiken frühzeitig adressieren und ihre Strategie entsprechend anpassen.
KI-Trend 1: Von der Unternehmens-KI zur Alltags-KI
Häufig nutzen Unternehmen das Potenzial Künstlicher Intelligenz bereits zur Lösung spezifischer Herausforderungen oder haben erste Pilot-Cases umgesetzt. Das bringt ohne Zweifel Mehrwerte, ist jedoch nur ein erstes Stadium auf dem Weg zu einer ganzheitlichen KI-Strategie. 2022 wird sich der Schwerpunkt von dieser Unternehmens-KI hin zur einer wirklichen Alltags-KI verlegen. Das bedeutet: Robuste Datenprojekte und -prozesse werden auf allen Unternehmensebenen erfolgreich eingesetzt und skaliert. Unternehmen, die KI so früh wie möglich nicht mehr nur für ein bestimmtes Projekt oder einen bestimmten Anwendungsfall einsetzen, werden dann zu einem echten KI-Unternehmen. Sie können Synergien nutzen, eine valide Datengrundlage aufbauen und nutzen und ihre Projekte weit über die Anstrengungen der Konkurrenz hinaus skalieren. Dabei wird KI nicht mehr als isoliertes Thema betrachtet, sondern als essenziellen Treiber für die Entwicklung des Kerngeschäfts gesehen.
Bei dieser sehr operativen und organisatorischen Tätigkeit bewährt sich die richtige Balance zwischen Bottom-up-Empowerment und Top-down-Unterstützung. Bestandteile dieser Strategie sind branchenunabhängig die Weiterbildung der Teams, ein demokratisierter Datenzugang, die klare Festlegung von Prioritäten und die Erstellung einer strategischen Roadmap.
KI-Trend 2: Code-freie Tools
Code-freie Tools entwickeln sich rasant und Geschäftsanwender werden anfangen, mehr Wert aus KI zu ziehen als Data Scientists – der Beginn eines grundlegenden Mentalitätswandels in Bezug auf Daten-Tools. 2022 wird sich die Anzahl von Personen, die Zugang zu Daten haben und täglich damit arbeiten, vergrößern. Dadurch können die Arbeit sowie Fachkenntnisse aller Mitarbeiter – auch ohne Data Science-Fähigkeiten – auf sinnvolle Weise in Data-Science-Projekte eingebunden werden. Intelligente Dateneingabe, die Verarbeitung von Daten und Zeiten, das Löschen komplexer Textfelder, die Kombination von Datensätzen und sogar die Erstellung neuer Modelle für maschinelles Lernen – all dies sind Beispiele für Aufgaben, die AnwenderInnen auf vielen Plattformen ohne Code erledigen können.
Damit diese Einbindung gelingt, benötigen Unternehmen ein vielfältiges Angebot an technologie- und datenbezogenen Rollen und Profilen. Dies können Unternehmen erreichen, indem jeder Teil der Data Journey aufgeschlüsselt und in konkrete organisatorische Ressourcen und Bedürfnisse übersetzt wird und diese Bedürfnisse dann den verschiedenen verfügbaren Datenrollen und -profilen zugeordnet werden.
KI-Trend 3: Mehr Vertrauen, aber höhere Risiken beim Einsatz von KI
Unternehmen werden stetig besser im Einsatz von Modellen. Da sie den Erfolg ihrer bestehenden Data-Science- und KI-Initiativen sehen, drängen Unternehmen auf neue Data-Science-Implementierungen in anderen Bereichen ihres Unternehmens. Infolgedessen wächst das Vertrauen und Unternehmen experimentieren mehr. Das führt KI-Führungskräfte unweigerlich aus einer Komfortzone heraus, in der ihre Daten- und KI-Anwendungen bereits gut verstanden wurden. In dem Maße, in dem sich Unternehmen über dieses Stadium hinaus entwickeln, entstehen allmählich neue Risiken. Der Grund: Die nächste Reihe von Prozessen ist weniger bekannt. Trotz der damit verbundenen Risiken ist ein solcher Schritt erforderlich, um den potenziellen künftigen Wert künftiger Data-Science- und KI-Implementierungen zu erschließen.
KI-Trend 4: Mehr Regulierungen, bessere Data Governance
In Anbetracht des wachsenden Vertrauens der Unternehmen in KI wird sich auch die regulatorische Seite dieser Implementierungen weiterentwickeln. Aktuelle Entwicklungen wie die Planung neuer Regulierungen der Europäischen Union für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zeigen, wie sehr Data Governance künftig an Bedeutung gewinnen wird. Das bedeutet nicht zwangsläufig Bürokratie. Aber die Versprechen und Fähigkeiten von KI in Unternehmen werden auch zu einer veränderten Einstellung gegenüber der Regulierung und Steuerung dieser Technologie führen.
Die Entwicklung hin zu einer noch besseren Data Governance verspricht zwar eine positive Zukunft in allen Sektoren. Gleichzeitig werden Teams an der Spitze aber auch durch neue Praktiken geregelt werden, die IT- und Geschäftsteams wirklich aufeinander abstimmen. Infolgedessen werden künftige KI-Implementierungen in Unternehmen die Zusammenarbeit in den Mittelpunkt stellen. Die für die Data Governance verantwortlichen Teams werden über eine ganze Reihe von Fachkenntnissen aus allen Bereichen des Unternehmens verfügen, z. B. in den Bereichen Datenarchitektur, Datenschutz, Integration und Modellierung.
Unternehmen, die den Trend hin zur demokratisierten Alltags-KI erkennen und Schritte zur deren Umsetzung einleiten, profitieren von der frühzeitigen Adaption. Sie werden mit neuen Herausforderungen konfrontiert, die sie durch eine gezielte Organisation bewältigen können. Langfristig kann so eine Pionierstellung erreicht werden, die die Potenziale eines ganzheitlichen Einsatzes Künstlicher Intelligenz voll ausschöpft und sie zu wirklich datengetriebenen, zukunftsfähigen Unternehmen transformiert.
