Vom Engpass zum Multiplikator: Wie Data Engineering verantwortungsbewusste KI in großem Maßstab antreibt
Data Engineering (DE) spielt eine zentrale Rolle bei der Transformation von Rohdaten und allgemeinen Informationen zu praktischen Fähigkeiten und kontextuellem Wissen. Angesichts des zunehmenden Bedarfs an KI in Unternehmen stehen DE-Teams vor der Herausforderung, qualitativ hochwertige, verwaltete Daten und reproduzierbare Pipelines bereitzustellen, während sie gleichzeitig die Infrastruktur und Produktionssysteme aufrechterhalten.
Die organisatorische Dringlichkeit: Unternehmen wollen jetzt KI
Geschäftseinheiten sind heute hungrig nach KI. Von Marketingteams, die Personalisierungsmodelle suchen, bis hin zu HR-Abteilungen, die die Vorhersage von Mitarbeiterfluktuationen anstreben, alle möchten von den Vorteilen der KI profitieren. Laut McKinsey berichten 78 % der Organisationen, dass sie KI in mindestens einer Geschäftsfunktion nutzen, was einen Anstieg von 55 % im Vorjahr darstellt. Diese Statistiken verdeutlichen den organisatorischen Druck, skalierbare KI-Lösungen zu entwickeln.
Die Vereinheitlichung von schnellem Bau und Unternehmensmaßstab
Geschäftsteams konzentrieren sich oft auf schnelle Erfolge und kurzfristige Modelle, während DE-Teams an skalierbaren Systemen und Datenverträgen interessiert sind. Diese unterschiedlichen Denkansätze müssen sich ergänzen, wobei DE-Teams nicht jedes Modell selbst erstellen, sondern andere befähigen sollten, verantwortungsbewusst zu bauen.
Rahmenbedingungen für die Skalierung der KI-Befähigung
Zur Förderung einer effektiven Zusammenarbeit zwischen DE-Teams und Geschäftsbereichen wird ein strukturiertes Modell vorgestellt, das die 5W1H-Methode zur Projektplanung, das RACI-Modell zur Rollenklarheit und das DISK-Modell zur Reifefortschrittsmessung kombiniert.
Das 5W1H-Modell: Scoping der KI-Befähigung
Um Ausrichtung, Klarheit und Wiederholbarkeit über KI-Initiativen hinweg zu gewährleisten, wird das klassische Modell von Was, Warum, Wo, Wann, Wer und Wie angewendet. Dies hilft, die spezifischen Anforderungen und den strategischen Wert von KI-Initiativen zu definieren.
Das RACI-Modell: Befähigung mit Verantwortung
Zur Klärung der Verantwortlichkeiten und Gewährleistung von Verantwortlichkeit ohne Innovationshemmung wird das klassische RACI-Modell angewandt. Es fördert die Zusammenarbeit zwischen Geschäftsanalysten, Data Engineering und anderen Stakeholdern, um sicherzustellen, dass Standards eingehalten werden.
Das DISK-Modell: Von Bewusstsein zu organisatorischer Intelligenz
Das DISK-Modell bietet eine klare Sicht auf die Reifung der KI-Fähigkeiten, von der Rohdatenverarbeitung über die Informationsvermittlung bis zur praktischen Anwendung von KI-Lösungen. DE-Teams unterstützen dabei nicht nur den Aufbau von Pipelines, sondern fördern auch die organisatorische Intelligenz.
Wirkungsvolle Befähigung im großen Maßstab
Wenn Geschäftsbenutzer mit den richtigen Werkzeugen und Rahmenbedingungen ausgestattet sind, können sie aktiv KI-Lösungen entwickeln. Dieser Wandel ermöglicht eine schnellere Einsicht, mehr Vertrauen in die Bereitstellung und ein besseres Verständnis der technischen Anforderungen.
Die Zukunft der KI in Unternehmen hängt nicht von einem einzelnen Team ab, sondern von einer gemeinschaftlichen Anstrengung, bei der jeder das Beste aus seinen Fähigkeiten herausholt. Wenn Data Engineering von Blockierern zu Multiplikatoren wird, wird KI nicht nur skalierbar, sondern auch nachhaltig.
