Digitalisierung und Daten begegnen uns mittlerweile überall. Im Geschäftsleben schaffen Unternehmen, die ihre Datenbestände effektiv zu nutzen wissen, zusätzlichen Mehrwert und sorgen für treuere, zufriedenere Kunden. Der Plan ist simpel: Die Daten müssen erfasst, bereinigt und mittels Data Mining aufbereitet werden, um anhand der gewonnenen Erkenntnisse noch fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.
Wie aber zieht man tatsächlich maximalen Nutzen aus Daten? Bei der Beantwortung dieser Frage stößt man unweigerlich auf das Thema künstliche Intelligenz (KI). Überall wird KI als der nächste große Meilenstein der IT angepriesen. Einen ähnlichen KI-Hype gab es aber auch schon Ende der 1980er Jahre – daraus wurde dann aber erst einmal „nur“ Data-Mining. Wenn heute der Begriff „künstliche Intelligenz“ fällt, denken viele Menschen zuerst an selbstfahrende Autos. Tatsächlich kommt die Technologie jedoch am häufigsten in Chatbots zum Einsatz: 53 Prozent der Dienstleistungsunternehmen planen, innerhalb der nächsten 18 Monate einen Chatbot zu implementieren. Das entspricht einer Wachstumsrate von 136 Prozent.
Datenflut verhilft KI zum Durchbruch
Die größten Erfolgschancen weist KI allerdings bei der Verbesserung der Entscheidungsfindung in Bereichen wie der Betrugsbekämpfung, bei der Gestaltung von Kundenbindungsprogrammen und der Erschließung neuer Umsatzquellen auf. Doch bereits vor 30 Jahren hieß es, KI würde mit sogenannten Expertensystemen[1] oder Lisp-Maschinen[2] in den Mainstream vorstoßen. Warum sollte ausgerechnet jetzt die Zeit für den Durchbruch der Technologie gekommen sein?
Ganz einfach: Die genutzten KI-Modelle verbessern sich kontinuierlich, je mehr sie mit Daten gefüttert werden. Und an Daten mangelt es heute wahrlich nicht. So soll das weltweite Datenaufkommen Prognosen zufolge bis 2025 auf schwindelerregende 163 Zettabyte anwachsen. Mit größeren Datenbeständen wächst auch die Genauigkeit der Modelle. Und dank nie zuvor dagewesener Rechenpower können KI-Resultate zukünftig nahezu in Echtzeit bereitgestellt werden.
Mit KI Daten optimal nutzen
Bei der Entwicklung einer effektiven KI-Strategie müssen Unternehmen jedoch nicht nur berücksichtigen, wie viele Daten sie speichern können, sondern sich auch im Klaren darüber sein, wie ihre Daten miteinander in Verbindung stehen. In der Regel liegen nicht alle Daten an einem zentralen Ort. Und einige der von Ihnen benötigten Daten stammen unter Umständen nicht von Ihnen selbst, sondern von Geschäftspartnern wie beispielsweise Ihrem Webprovider. Datenbestände sollten idealerweise auch nicht bereinigt werden, da sonst wichtige Erkenntnisse verloren gehen können.
Angesichts der zunehmenden Popularität von Open-Source-Lösungen muss im Hinblick auf KI-Technologie darauf geachtet werden, ein flexibles Datengerüst aufzubauen, statt sich auf eine starre Einheitslösung zu versteifen. Und last but not least – auch bei KI ist auf Sicherheit und Governance zu achten: Wer hat Zugriff auf welche Daten oder Inhalte? Wie sollen die Zugriffsrechte geregelt werden?
Klar ist: Künstliche Intelligenz ist diesmal gekommen, um zu bleiben. Da die Erwartungen von Endkunden stetig ansteigen, kommen Unternehmen schon bald nicht mehr um das Thema KI herum. Die angestoßenen KI-Initiativen sollten transformativen Charakter besitzen und auf übergeordnete Geschäftsziele abgestimmt sein. In einer Welt, in der das Datenaufkommen exponentiell ansteigt, bietet Technologie von InterSystems die perfekte Plattform, um die fortwährend wachsenden Kundenerwartungen langfristig zu erfüllen.