Datenmanagement und Governance: Schlüssel zum Erfolg von KI
Ein effektives Datenmanagement und eine strenge Governance sind entscheidend für den Erfolg von KI-Initiativen. Experten haben in einer Reihe von Webinaren zur KI-Roadmap, Skalierung und Governance gesprochen und dabei einen klaren Fahrplan für Organisationen skizziert, um die Herausforderungen bei der Optimierung ihrer KI-Initiativen anzugehen.
Die Grundlage für KI schaffen
Im ersten Webinar mit dem Titel „Die Grundlage für KI schaffen“ betonten die Referenten, dass der Erfolg jeder KI-Initiative von einer robusten Datenbasis abhängt. Zu den wesentlichen Schritten zur Schaffung dieser Grundlage gehört die Entwicklung einer KI-ersten Datenstrategie, die Etablierung einer einzigen Quelle der Wahrheit sowie das kontinuierliche Management, die Governance und die Sicherung von Daten.
Von Daten zu Intelligenz: Aktivierung intelligenterer Operationen
Im zweiten Webinar, „Von Daten zu Intelligenz“, wurden Herausforderungen behandelt, wie etwa Schwierigkeiten bei der Umwandlung von Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse und das Skalieren von KI-Initiativen. Ntiyiso Mayile, Chief Data Officer, bemerkte, dass alles auf Governance und einer soliden Datenbasis zurückzuführen ist.
Die Referenten betonten auch, dass der Erfolg von KI von der operativen Reife abhängt und ein schlanker, strukturierter MLOps-Ansatz dazu beiträgt, Projektfehler zu reduzieren. Es wurde empfohlen, klein anzufangen, Projekte frühzeitig zu validieren und basierend auf messbarem Wert zu skalieren.
Skalierung des KI-Erfolgs: Governance, Ethik und Zukunftssicherung
Im letzten Webinar, „Skalierung des KI-Erfolgs“, wurde darauf hingewiesen, dass die Investitionen in KI allein in den USA über 100 Milliarden Dollar betragen haben. Dies verdeutlicht den Umfang und die Geschwindigkeit der Adaption. Es wurde auch betont, dass mit dem schnellen Wachstum der Technologie die Regulierungsbehörden versuchen, mit Governance-Richtlinien Schritt zu halten.
Eine Umfrage unter den Teilnehmern ergab, dass nur 5,56 % über ein vollständig etabliertes Governance-Rahmenwerk für KI verfügen. 44,44 % gaben an, dass sie eines in Arbeit haben, 27,78 % planten, eines einzurichten, und 22,22 % hatten keine Richtlinie und nannten es noch nicht als Priorität.
Herausforderungen mit der Datenqualität
Eine Umfrage zu Herausforderungen mit der Datenqualität ergab, dass 16,67 % inkonsistente oder unvollständige Daten als Hauptproblem nannten, während 38,89 % einen Mangel an Standards oder Eigentum anführten. 27,78 % berichteten von Schwierigkeiten bei der Integration von Daten über Silos hinweg.
Risikomanagement bei der Implementierung von KI
Mayile wies auf potenzielle Risiken hin, insbesondere darauf, dass viele Organisationen einen Copilot verwenden und dabei alle Bedingungen akzeptieren, was zu einem Risiko führen kann, sensible Daten preiszugeben. Er empfahl, beim Implementieren eines KI-Risikomanagementrahmenwerks vorsichtig zu sein. Das NIST-KI-Risikomanagementrahmenwerk bietet einen guten Ausgangspunkt, um Risiken im gesamten KI-Lebenszyklus zu verwalten.
Bei der Implementierung von Microsoft Purview zur Unterstützung des NIST-Rahmenwerks können Organisationen ihre IT-Richtlinien definieren und die Umgebung überwachen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Organisationen, die KI ohne die notwendigen Schutzmaßnahmen nutzen, ein hohes Risiko eingehen, gegen Vorschriften zu verstoßen. Die Skalierung von KI erfordert Struktur und Governance. InfoVerge bietet die Werkzeuge, Prozesse und das Fachwissen, um KI innerhalb von Organisationen zu skalieren und ethische KI-Praktiken zu implementieren.
