Wie eine starke Datenstrategie GenAI-Innovation fördert

Wenn Innovation heute das ultimative Ziel in Wirtschaft und Technologie ist, dann denken Sie nur an generative KI (GenAI), das Fahrzeug, das uns dorthin bringt – und an eine starke Datenstrategie, den Treibstoff. Trotz aller Versprechen für Produktivitätsgewinne und neue Erkenntnisse kann GenAI allein nicht alles. Laut einem neuen Bericht von MIT Technology Review Insights in Partnerschaft mit Snowflake benötigt die Technologie eine „sehr gebrauchsfertige“ Datengrundlage als Basis.

Der Bericht befragte mehr als 275 Führungskräfte weltweit aus verschiedensten Branchen zu ihren Hoffnungen auf generative KI. Die Umfrage ergab, dass 4 von 5 Unternehmen aufgrund ihrer ungenügenden Datengrundlage nicht bereit sind, die Vorteile der Technologie zu nutzen. 

In meinen Kundengesprächen habe ich gesehen, dass Unternehmen GenAI als eine Möglichkeit betrachten, ihre Arbeitsweise und ihre Verkäufe neu zu gestalten. Doch das ist nicht möglich ohne eine starke Datengrundlage, die den Kern der GenAI-Funktionen bildet. Führungskräfte müssen dieses Problem schnell angehen, um Bedenken rund um die KI-Einführung zu bekämpfen, wie z. B. Datensicherheit und Kosten, und die nötige Grundlage schaffen, um das Technologieversprechen zu erfüllen.

Unsere gemeinsame Forschung mit dem MIT zeigt, dass Unternehmen angesichts der wachsenden Notwendigkeit, KI-Anwendungen bereitzustellen, erkennen, dass ihre Daten dazu beitragen können, Erkenntnisse aus bisher ungenutzten Informationsquellen zu gewinnen. Die Umfrage hat die Prioritäten von KI-Kunden zusammengefasst und zeigt auf, auf welche Bereiche sich Unternehmen konzentrieren und was sie von KI-Lösungen erwarten.

Unternehmen erwarten Vertrauen und Verantwortlichkeit von KI

Eine der auffälligsten Erkenntnisse aus der Umfrage war, dass 59 % der Führungskräfte Data Governance, Sicherheit oder Datenschutz über alles priorisieren. Das sagt jede Menge darüber aus, wie viel Vertrauen und Verantwortlichkeit Unternehmen bei der Integration von KI in ihren Betrieb erwarten. Dicht dahinter folgen Qualitätsbedenken – insbesondere die Verringerung der Halluzinationen bei KI-Ausgaben – und Kostenmanagement. All dies sind Bereiche, an denen Snowflake intensiv gearbeitet hat.

Unternehmen haben bereits massiv in ihre Dateninfrastruktur investiert und erkennen, dass Daten das Herzstück der KI sind. Unsere Snowflake-Plattform bietet in dieser Hinsicht robuste Unterstützung, indem sie Zugriffskontrollen und sicheres Data Sharing bietet, mit denen Unternehmen ihre Daten effektiv kontrollieren können.

Unsere Kunden können ihre Investitionen maximieren und die Produktivität steigern, indem sie KI-Funktionen direkt neben ihren Daten positionieren. Siemens Energy hat beispielsweise einen KI-Chatbot entwickelt, der auf einer RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation) basiert, um schnell mehr als 700.000 Seiten interne Dokumente anzuzeigen und zusammenzufassen. Das Tool hat Forschung und Entwicklung beschleunigt und zuvor unzugängliche Informationen in ein durchsuchbares Asset für den Forschungsbereich verwandelt. Das steigert nicht nur die Produktivität, sondern fördert auch Innovationen in verschiedenen Sektoren.

Interessanterweise haben Unternehmen, während sie einige der Herausforderungen meistern, auch ehrgeizige Ambitionen in Bezug auf generative KI aufgrund von Erfolgsgeschichten wie der von Siemens Energy. 

So geben fast 3 von 4 Befragten (72 %) an, dass sie ihre Effizienz steigern wollen, während sich 47 % auf die Entwicklung besserer Produkte und Dienste durch KI konzentrieren. Diese Ergebnisse unterstreichen einen doppelten Fokus: den grundlegenden Bedarf an sicherer und vertrauenswürdiger KI und einen unermüdlichen Innovations- und Verbesserungsdrang.

Die Herausforderungen der KI-Einführung meistern

Trotz der optimistischen Aussichten stehen viele Unternehmen bei der KI-Einführung immer noch vor Hürden, insbesondere in Bezug auf Data Governance und Datenschutz. Die Umfrageteilnehmenden gaben an, dass diese Herausforderungen erhebliche Hindernisse für die Skalierung ihrer KI-Initiativen darstellen. Um sich in dieser Landschaft zurechtzufinden, müssen Unternehmen ein Governance-Framework einrichten, das Vertrauen fördert und gleichzeitig Compliance gewährleistet.

Unternehmen implementieren zunehmend rigorose Zugriffskontrollen und Data-Governance-Protokolle mit großer Wirkung. Denken Sie beispielsweise an einen HR-Chatbot, der sensible Anfragen wie Beförderungen innerhalb eines Unternehmens beantwortet. Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass die richtigen Informationen die richtigen Benutzer:innen erreichen und gleichzeitig der Datenschutz gewahrt bleibt. Durch die Integration robuster Sicherheitsmaßnahmen in KI-Systeme können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI nutzen, ohne dabei Kompromisse beim Vertrauen einzugehen.

Das Gebot der Datenqualität

Die Datenqualität ist ein weiterer wichtiger Bereich, den Unternehmen priorisieren müssen. KI-Korrektheit ist nicht verhandelbar. Um dieses Problem anzugehen, konzentriert sich Snowflake auf die Bereitstellung von Plattformen, die unsere Kundschaft beim Aufbau von KI-Systemen unterstützen, die unterscheiden können, wann sie zuversichtlich reagieren oder wann sie Klärungsbedarf haben. Diese Fähigkeiten sind entscheidend, um Fehlinformationen zu verhindern und sicherzustellen, dass KI ein zuverlässiges Werkzeug für die Entscheidungsfindung ist.

Blick in die Zukunft der KI

Mit Blick auf die Zukunft der KI sind die Möglichkeiten grenzenlos. Wir erleben derzeit Produktivitätssteigerungen in verschiedenen Bereichen, von Verbesserungen im Kundenservice bis hin zu Erkenntnissen aus riesigen Datasets. Doch es gibt eine Zukunft, die noch transformativer ist: KI-Systeme werden nicht nur Fragen beantworten, sondern auch proaktive Maßnahmen ergreifen, die auf Erkenntnissen basieren, die sie aus Daten gewinnen. Dieser Wandel hin zu Agentensystemen markiert ein spannendes Kapitel für KI, und wir sind gespannt darauf, diese Aufgabe bei Snowflake zu übernehmen.

In den letzten Monaten haben wir eine rasante Reise hinter uns gelassen und mehrere spannende Funktionen wie Snowflake Arctic und Snowflake Cortex AI eingeführt. Snowflake hat es sich zum Ziel gesetzt, KI einfach, effizient und zuverlässig zu machen. Indem KI in der Nähe der Daten ausgeführt wird, priorisieren unsere Lösungen Qualität und Kosteneffizienz – und das alles in einem sicheren Framework.

Die Zukunft der KI birgt enorme Aussichten, und mit der richtigen Datenstrategie und Governance können Unternehmen einen beispiellosen Mehrwert erschließen. Wir bei Snowflake legen großen Wert darauf, unsere Kundschaft auf dieser Reise zu unterstützen und zu gewährleisten, dass sie das volle Potenzial von KI mit Zuversicht und auf sichere Weise nutzen können.