Damit Daten auch in der Zukunft einen langfristigen Mehrwert in Unternehmen schaffen, müssen auch Mitarbeiter abseits der klassischen IT in KI- und Data-Science-Projekte eingebunden werden. Von einer solchen ganzheitlichen KI-Kultur profitieren nicht nur aktuelle Projekte, es werden auch die Weichen für eine wettbewerbsfähige Zukunft gestellt.
Der Autor: Gregory Herbert ist Senior Vice President EMEA bei Dataiku
(Bild: Dataiku)
Viele Unternehmen haben den Mehrwert der Nutzung von Künstlicher Intelligenz für die verschiedensten Unternehmensprozesse bereits begriffen und erste Lösungen implementiert. Weitere stehen an der Schwelle zum Start erster Data-Science-Projekte. Damit die Projekte aber vor allem langfristig erfolgreich sind, muss die KI den Weg aus dem Elfenbeinturm finden. Denn auch im Jahr 2021 findet die Arbeit mit Machine Learning und Künstlicher Intelligenz noch viel zu oft in Silos statt.
Während die am Projekt beteiligten Data Scientists ein tiefgreifendes, fachliches Verständnis für die Technologie haben und aktiv in alle Prozesse eingebunden sind, sieht es bei ihren Kolleginnen und Kollegen oft schon ganz anders aus. Zwar wissen Teammitglieder aus weniger technischen Abteilungen oft, dass in irgendeiner Weise mit großen Datenmengen und Künstlicher Intelligenz gearbeitet wird – echte Einblicke oder gar die Möglichkeit, sich einzubringen, bestehen aber selten.
Dabei können der Grad und die Qualität der teamübergreifenden Zusammenarbeit bei KI-Projekten ausschlaggebend für deren Erfolg sein. Denn gerade in der Praxis kollidieren oft unterschiedliche Blickwinkel und Erwartungshaltungen innerhalb eines Unternehmens: Während für die Geschäftsführung vor allem Umfang, Kosten und Nutzen eines Projektes zählen, sind die technischen Teams eher auf Effizienz und Funktionalität fokussiert. Diese Diskrepanz in der Wahrnehmung und Zielsetzung macht Projekte anfällig für Missverständnisse und andere Barrieren – sie kann jedoch gelöst werden. Der Schlüssel ist ein gemeinsames Verständnis, gute Kommunikation sowie eine zukunftsfähige KI-Kultur innerhalb des Unternehmens.
Eine ganzheitliche KI-Kultur bedeutet Integration und Diskussion
KI-Kultur bedeutet keinesfalls, dass sich nun alle Teammitglieder mit großen Datenmengen oder tiefen technischen Aspekten der KI auseinandersetzen müssen. Vielmehr dreht sich die Zielsetzung darum, Mehrwerte, Ziele und den Nutzen zu kommunizieren, vor allem aber auch zu diskutieren. Im oben genannten Beispiel ließen sich durch ein besseres Verständnis der gegenseitigen Arbeit und Zielsetzung Missverständnisse einfacher vermeiden und fehlende Insights durch die Einbindung verschiedener Sichtweisen einholen. Ein grundlegendes Verständnis zur Herkunft der im Projekt verwendeten Daten und die deren dazugehörigen Workflows auf Seiten der Geschäftsführung ist hier ein erster Ansatz für eine zielgerichtete Kommunikation.
Ist die KI-Kultur bei allen Mitarbeitern in der Vision verankert, ergeben sich auch abseits streng definierter Projekte ganz neue Optionen. Die Kreativität der einzelnen Teammitglieder kann dann genutzt werden, um vielfältigere Ideen zu entwickeln. Auch wenn das technische Verständnis mancher Abteilungen sicher nicht so tiefgreifend wie in den IT-Abteilungen ist, können gerade aus diesen nicht vorbelasteten Blickwinkeln ganz neue Ansätze entstehen, die in der gemeinsamen Diskussion mit den KI-Experten zu echten Lösungen weiterentwickelt werden. Damit das funktioniert, benötigt es allerdings eine zentrale Informationsstelle und einen Kommunikationskanal, der einerseits eine gute Data Governance unterstützt, anderseits aber auch allen Beteiligten den Zugriff auf Echtzeit-Daten gewährt.
Eine kollaborative Plattform ermöglicht die teamübergreifende Zusammenarbeit
Eine solche umfassende Lösung mit kollaborativen Funktionen kann beispielsweise eine gemeinsame Plattform sein, die allen Teammitgliedern zur Verfügung steht. Hier werden sämtliche Datenprojekte inklusive der zugehörigen Datensätze, Funktionen und Metriken in verständlichen Dashboards abgebildet. Dies erlaubt eine gemeinsame, visuelle Sprache, die das Vorgehen schrittweise beschreibt und gesamte Prozesse so dokumentiert, dass sie für sämtliche Rollen innerhalb des Unternehmens, aber beispielsweise auch Stakeholder nachvollziehbar ist. Solche Enterprise-AI-Lösungen zahlen auch vielseitig auf die Effizienz ein.
Einerseits sind sämtliche Workflows durch derartige Lösungen sind nur einsehbar, sondern auch reproduzierbar. Gerade wenn verschiedene Teams mit unterschiedlichen KI-Lösungen betraut sind, kann die Übersicht mit der Zeit verloren gehen. Nicht immer wissen dann alle Beteiligten, an welchen Problemen ihre Kollegen aus anderen Teams arbeiten. Im schlimmsten Fall führt das dazu, dass Kollegen innerhalb ihrer Teams an denselben Teilproblemen arbeiten. Haben alle Zugriff auf eine gemeinsame Plattform, werden solche Situationen nicht nur vermieden, sondern die Synergien können perfekt genutzt werden. Teams können bereits gefundene Lösungen für Teilprobleme einfach einsehen und die entsprechenden Workflows einfach implementieren – sie sind schließlich auf der Plattform einsehbar.
So hilft die Zusammenarbeit bei der Einhaltung von Data-Governance-Praktiken
Andererseits tragen derartige Lösungen auch zu einer guten Data Governance bei. Anstatt Modelle in intransparenten Umgebungen, wie z. B. auf den lokalen Rechnern zu erstellen, wird alles innerhalb der Plattform abgewickelt. Damit ist immer klar ersichtlich, woher Daten kommen, wie diese beschaffen sind und wie sie bisher aufbereitet oder genutzt wurden. Unübersichtliche Kommunikation per Mail, die schwierig hinsichtlich der Einhaltung von Data-Governance-Richtlinien ist, gehört ebenfalls der Vergangenheit an. Kritische Dateien oder Feedbacks gehen nicht mehr verloren und durch die zentrale Vernetzung in einer gemeinsamen Umgebung kann der aktuelle Stand aller Beteiligten jederzeit einfach eingesehen werden.
Stand: 08.12.2025
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Die Königsdisziplin beim Einsatz Künstlicher Intelligenz geht allerdings weit über die Verwendung der Technologie in spezifischen Projekten hinaus. Denn wirklich zukunftsfähig sind Unternehmen vor allem dann, wenn weite Teile der Unternehmensprozesse die verfügbaren Daten nutzen und sich eine Transformation zu einem echt datengesteuerten Unternehmen vollzieht. Wer sich also bereits jetzt mit der Etablierung einer zukunftsfähigen KI-Kultur befasst und alle Abteilungen des Unternehmens einbezieht, hat die Chance, die Weichen für die Zukunft zu stellen – das kann künftig zu einem entscheidenden Vorteil auf dem Markt werden.