Generative Künstliche Intelligenz entsteht als eine disruptive Kraft in der Geschäftswelt, aber viele Unternehmen wissen noch nicht, wie sie diese Technologie optimal nutzen können. Laut dem Bericht „Startups & Generative Künstliche Intelligenz: Den Weg freimachen für das Potenzial in Brasilien“, durchgeführt von Google und Box1824, haben 63 % der KI-Startups in Brasilien noch keine klare Strategie für die Nutzung der Generativen KI, und 22 % können die Ergebnisse ihrer Nutzung nicht quantifizieren.
Mathias Brem, Mitbegründer und CDO von Rox Partner, einer auf Daten und Cybersicherheit spezialisierten Technologiebewertung, hebt hervor, wie Generative KI das Datenmanagement revolutionieren kann. Dieses Add-on treibt die Geschäftswelt in eine datengetriebene Zukunft voran und eröffnet neue Grenzen für Analysen und Innovationen in verschiedenen Bereichen, sagt er.
Um Unternehmen dabei zu helfen, generative KI effektiver zu nutzen, listete Brem fünf wichtige Veränderungen auf, die ihre Einführung mit sich bringen kann:
1. Generierung synthetischer Daten
Die generative KI ermöglicht die Erstellung realistischer und hochwertiger synthetischer Datensätze, wodurch Data Lakes mit Informationen erweitert werden, die reale, nicht existente Szenarien darstellen. Das ist entscheidend, um robustere und genauere maschinelle Lernmodelle zu trainieren, den Mangel an echten Daten auszugleichen und Verzerrungen zu vermeiden. „Synthetische Daten können komplexe Situationen wie Betrug oder extreme Kundenverhalten nachbilden, ohne auf echte Daten angewiesen zu sein. Dies erhöht die Genauigkeit der prädiktiven Modelle“, bemerkt Brem.
2. Erweiterte Datenanreicherung und -analyse
KI kann vorhandene Daten bereichern, detaillierte Produktbeschreibungen erstellen, Texte übersetzen, relevante Informationen aus unstrukturierten Dokumenten identifizieren und neue Attribute generieren. Dies ermöglicht tiefere Analysen, die zuvor unsichtbare Erkenntnisse und Muster offenbaren. Mit KI können wir Rohdaten in wertvolle und handlungsorientierte Informationen umwandeln, was strategischere und fundiertere Entscheidungen ermöglicht, hebt Brem hervor.
3. Automatisierung sich wiederholender Aufgaben
Die Technologie ermöglicht die Automatisierung repetitiver Aufgaben wie Datenbereinigung und Anomalieerkennung, wodurch Fachkräfte sich auf strategische Analysen und die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen konzentrieren können, was die operative Effizienz steigert. „Die Automatisierung routinemäßiger Prozesse ermöglicht es dem Datenteam, sich auf höherwertige Aktivitäten zu konzentrieren, was Innovation und Wettbewerbsfähigkeit fördert“, erklärt er.
4. Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen
KI kann innovative Ideen für Produkte und Dienstleistungen generieren, bei der Forschung und Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen helfen, Designs optimieren und realistische Prototypen erstellen, wodurch der Entwicklungsprozess beschleunigt wird. „Die Fähigkeit, schnell neue Konzepte und Prototypen zu entwickeln, beschleunigt den Innovationszyklus und hält Unternehmen an der Spitze des Marktes“, kommentiert Brem.
5. Erweiterung von Wissen und Expertise
KI kann maßgeschneiderte Schulungsmaterialien erstellen und das Lernen in verschiedenen Funktionen und Wissensständen optimieren. Chatbots können beispielsweise Mitarbeiter bei wiederholenden Aufgaben unterstützen und so Zeit für strategische Aktivitäten freisetzen. „Die Personalisierung des Trainings durch KI stellt sicher, dass die Mitarbeiter genau das Wissen erhalten, das sie benötigen, und verbessert so Effizienz und Produktivität“, schließt Brem.
Mit diesen fünf Strategien kann die Einführung generativer KI das Datenmanagement verändern und Innovation und Wettbewerbsfähigkeit in Unternehmen fördern.
