Die derzeitigen Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz, wie Investitionen, Einführungen und Ergebnisse, machen es deutlich, dass diese Technologie zu einem integralen Bestandteil jedes Unternehmens werden wird, unabhängig von der Branche.
Roman Dölle, RVP DACH bei Databricks
(Bild: Databricks)
Ergebnisse des Economist Impact Reports mit dem Titel “Unlocking Enterprise AI: Opportunities and Strategies” zeigen einen eindeutigen Trend: bereits 84 Prozent der Unternehmen in Deutschland nutzen generative KI in mindestens einem Anwendungsbereich und 97 Prozent planen bis 2027 benutzerdefinierte Modelle mit Nutzwert auf der Grundlage von Unternehmensdaten zu entwickeln. Aber ebenso sicher wie der Erfolg der Technologie, ist die Tatsache, dass dieser von den Unternehmensleitern weit mehr verlangt als die Übernahme des neuesten und besten KI-Modells. Um hier die Nase vorn zu haben, bedarf es eines ganzheitlichen Ansatzes, der Datenmanagement, Sicherheit, Governance, Kultur und domain-spezifisches Fachwissen miteinbezieht.
Die meisten Unternehmen wollen generative KI-Modelle in ihre eigenen Daten integrieren. Dazu müssen sie ihre Unternehmensdatenplattform modernisieren, das Problem der Fragmentierung angehen und über die Möglichkeiten eines einzigen großen kommerziellen Modells hinausgehen. Die Zukunft liegt in KI-Systemen und -Agenten, die aus mehreren Komponenten bestehen und individuelle Modelle verwenden, die jeweils für bestimmte Aufgaben optimiert sind. Dieser Ansatz ermöglicht eine höhere Genauigkeit, verringerte Kosten, mehr Leistung und Sicherheit – entscheidende Faktoren, wenn es um KI-gestützte Anwendungen für Unternehmen geht.
Demokratisierung als Treiber
Ein wichtiger Treiber für KI ist die Demokratisierung. Unternehmen wollen Daten für einen größeren Kreis von Mitarbeitern zugänglich machen und diese in die Lage versetzen, KI-Modelle zu erstellen und zu verfeinern, die ihren täglichen Geschäftsanforderungen entsprechen. Wichtig dabei ist auch eine Natural Language Processing (NLP), die die nötigen Informationen zu natürlich-sprachigen Ergebnissen verwertet, da Citizen Data Scientists Fragen in natürlicher Sprache stellen und auch Antworten in natürlicher Sprache erhalten können. Auf diese Weise kann jeder Mitarbeiter innerhalb eines Unternehmens mit dem Modell interagieren, um für ein möglichst breites Verständnis bei allen Mitarbeitern zu sorgen. Ein Ergebnis des Economist Impact Reports zeigt, dass 59 Prozent der deutschen Unternehmen glauben etwa, dass NLP die primäre, wenn nicht sogar einzige Möglichkeit sein wird, in Zukunft mit komplexen Datensätzen umzugehen.
Sicherheit und Governance sind in der neuen KI-Landschaft von entscheidender Bedeutung. Unternehmen, die zu schnell KI-Lösungen implementieren, müssen sich mit der Frage auseinandersetzen, wie sie sensible Daten schützen und die sich weiterentwickelnden Vorschriften einhalten können. Doch darf eine Implementierung auch nicht zu viel Zeit in Anspruch nehmen, um als ernstzunehmende Konkurrenz auf dem Markt nicht den Anschluss zu verlieren. Die Einrichtung robuster Sicherheits- und Governance-Prozesse ist von entscheidender Bedeutung, um Wege für Innovationen zu erschließen und sich nicht durch ein Übermaß an Vorsicht lähmen zu lassen, insbesondere wenn sich das regulatorische Umfeld für KI weiterentwickelt. Dies ist auch ein Thema, das von den Befragten des Berichts genannt wurde, da weltweit 40 Prozent sagen, dass die Daten- und KI-Governance in ihrer Organisation unzureichend ist. Die Hälfte der Data Engineer gibt an, dass die Governance mehr Zeit in Anspruch nimmt als alles andere. Daher ist die Einführung einer konsistenten Governance der Schlüssel zur Erschließung von KI im Unternehmen.
Daten effektiv nutzen
Die Zukunft liegt nicht nur in KI-Modellen, die auf Daten aus dem Internet trainiert werden, sondern in echter Datenintelligenz. Dies sind Systeme, die die spezifischen, oft sensiblen Datensätze eines Unternehmens verstehen und verarbeiten. Und dies in einer KI, die den Kontext des eigenen Unternehmens versteht. Dieser Ansatz von Agentensystemen, die spezialisierte Modelle nutzen, ermöglicht es Unternehmen, Lösungen zu entwickeln, die auf ihre besonderen Bedürfnisse und Bereiche zugeschnitten sind, und ihre eigenen Daten als starken Wettbewerbsvorteil zu nutzen.
Stand: 08.12.2025
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