Hören Sie auf, KI-Token für Müll auszugeben

Hören Sie auf, KI-Token für Müll auszugeben

Eines der größten Missverständnisse, denen ich im Zusammenhang mit KI begegne, ist die Annahme, dass Erfolg von besseren Prompts abhängt.

Die Bereitstellung von Hinweisen ist zwar wichtig, aber nicht ausschlaggebend dafür, ob eine KI-Initiative geschäftlichen Mehrwert bietet. Nach meiner Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Kunden ist der entscheidende Faktor viel einfacher: die Qualität der Daten, die der KI zugeführt werden.

Sie können die perfekte Anfrage formulieren, aber wenn die zugrunde liegenden Informationen veraltet, unvollständig, irrelevant oder schlecht verwaltet sind, erhalten Sie dennoch schlechte Ergebnisse. Deshalb wird Kunden oft gesagt, dass sie ihre KI-Tokens für Unsinn ausgeben. Jede Anfrage verbraucht Ressourcen, und jede ungenaue Antwort verschwendet Zeit, Geld und Vertrauen.

Das Gespräch sollte nicht mit Aufforderungen beginnen. Es sollte mit Daten beginnen.

KI braucht die richtigen Daten, nicht mehr Daten

Viele Organisationen gehen davon aus, dass KI Zugriff auf mehr Informationen benötigt. Ich sehe das anders. Was KI wirklich braucht, ist Zugriff auf die richtigen Informationen.

Ein Personalassistent benötigt keine technischen Dokumentationen. Ein Finanz-Chatbot sollte keine Marketingpräsentationen durchsuchen. Jede KI-Anwendung sollte mit den Daten verbunden sein, die ihren spezifischen Zweck unterstützen.

Das beginnt mit einer einfachen Frage: Welches Problem versuchen wir zu lösen?

Sobald das Geschäftsziel klar ist, wird die Identifizierung der benötigten Systeme und Daten deutlich einfacher. Anstatt KI auf alles anzuwenden, können sich Unternehmen darauf konzentrieren, relevante, aktuelle und vertrauenswürdige Informationen bereitzustellen, die zu sinnvollen Ergebnissen führen.

So lässt sich der Wert jedes einzelnen Tokens maximieren.

Verantwortungsvolle KI beginnt mit verantwortungsvollen Daten

Verantwortliche KI wird oft im Zusammenhang mit Governance, Transparenz und Ethik diskutiert. Diese Diskussionen sind wichtig, übersehen jedoch eine entscheidende Voraussetzung: verantwortungsvolle Daten.

Daten bleiben nicht dauerhaft korrekt.

Die technische Dokumentation ändert sich. Interne Richtlinien entwickeln sich weiter. Produktkorrekturen werden veröffentlicht. Geschäftsprozesse verbessern sich. Informationen, die vor sechs Monaten noch korrekt waren, können bereits veraltet sein.

Deshalb darf Datenintegrität nicht als einmalige Bereinigungsmaßnahme vor dem Start eines KI-Projekts betrachtet werden. Sie muss zu einer kontinuierlichen Disziplin werden. Unternehmen müssen fortlaufend prüfen, ob ihre Informationen korrekt, aktuell, sicher und für die KI-Systeme, die sie nutzen, geeignet sind.

Wenn die Qualität Ihrer Daten nachlässt, sinkt auch die Qualität Ihrer KI.

Datenverantwortung ist nicht nur eine IT-Verantwortung

Eine der größten organisatorischen Herausforderungen, die ich sehe, ist die Verwirrung darüber, wem die Daten gehören.

Allzu oft gehen Unternehmen davon aus, dass diese Verantwortung ausschließlich bei der IT liegt, da die IT die Infrastruktur verwaltet. Speicherteams sind jedoch nicht dafür verantwortlich festzustellen, ob eine HR-Richtlinie aktuell ist oder ein Engineering-Dokument noch gültig ist.

Ich vergleiche Infrastrukturteams gerne mit dem Postdienst. Sie wissen, wie der Umschlag sicher und zuverlässig zugestellt wird, aber sie sind nicht für den Inhalt verantwortlich.

Diejenigen, die die Daten erstellen, verstehen deren Bedeutung. Das Unternehmen versteht, wie sie genutzt werden. Die Infrastrukturteams stellen sicher, dass sie verfügbar, geschützt und zugänglich sind.

Erfolgreiche KI erfordert die Zusammenarbeit aller drei Gruppen.

Ich bezeichne dies lieber als Datenverwaltung denn als Dateneigentum. Jeder hat eine Rolle bei der Aufrechterhaltung der Qualität, Sicherheit und Nützlichkeit des wertvollsten Vermögenswerts des Unternehmens: seiner Daten.

Unternehmensleiter sollten in die KI-Diskussion einbezogen werden.

KI-Projekte werden oft als Technologieinitiativen behandelt, obwohl sie in Wirklichkeit Geschäftsinitiativen sind.

Die erfolgreichsten Projekte, die ich gesehen habe, binden Führungskräfte von Anfang an ein. Sie definieren das gewünschte Ergebnis, legen Erfolgskennzahlen fest und identifizieren, wo KI messbaren Mehrwert schaffen kann.

Diese Übereinstimmung verändert das Gespräch.

Anstatt die IT-Abteilung mit der „Implementierung von KI“ zu beauftragen, beginnen Unternehmen damit, konkrete Geschäftsprobleme zu lösen, sei es die Reduzierung manueller Arbeit, die Verbesserung des Kundenerlebnisses oder die Unterstützung der Mitarbeiter bei schnelleren Entscheidungen.

Es schafft außerdem Akzeptanz im gesamten Unternehmen, weil jeder versteht, welchen Nutzen er davon hat.

Die Mitarbeiter wollen nicht, dass KI sinnvolle Arbeit ersetzt. Sie möchten, dass sie repetitive Aufgaben eliminiert, damit sie mehr Zeit für Problemlösungen, Kundenservice und Wertschöpfung haben.

Vergessen Sie die Skalierung nicht.

Ein erfolgreicher Pilotversuch garantiert noch keinen erfolgreichen Einsatz.

Ich habe schon erlebt, wie Unternehmen KI-Lösungen entwickelt haben, die für eine Handvoll Nutzer hervorragend funktionierten, nur um dann festzustellen, dass die Unterstützung von Tausenden von Mitarbeitern die Wirtschaftlichkeit dramatisch verändert.

Mehr Nutzer generieren mehr Eingabeaufforderungen. Mehr Eingabeaufforderungen verbrauchen mehr Token. Die Kosten steigen schnell, wenn Skalierbarkeit nicht Teil der ursprünglichen Planung war.

Deshalb sollten Organisationen nicht nur nachweisen, dass KI funktioniert. Es muss nachgewiesen werden, dass sie im Produktionsmaßstab effizient funktioniert, ohne untragbare Kosten zu verursachen oder Nutzer zu enttäuschen.

Eine frühzeitige Planung für Skalierbarkeit beugt später unangenehmen Überraschungen vor.

Starten Sie mit Ihren Daten

Wenn Sie eine KI-Initiative starten, ist mein Rat ganz einfach.

Zunächst wird das angestrebte Geschäftsergebnis definiert. Anschließend werden die zur Erreichung dieses Ziels benötigten Daten identifiziert und es wird sichergestellt, dass diese sauber, aktuell, sicher und ordnungsgemäß verwaltet sind. Die Geschäftsleitung, die Datenersteller und die Infrastrukturteams werden zusammengebracht, sodass alle ihre Rolle bei der Sicherstellung der Datenqualität und der Erfolgsmessung verstehen.

Erst dann sollte der Fokus auf die Aufgabenstellungen gelegt werden.

Die Organisationen, die den größten Nutzen aus KI ziehen, verwenden nicht unbedingt die neuesten Modelle oder schreiben die ausgefeiltesten Abfragen. Sie sind diejenigen, die in vertrauenswürdige Daten, gemeinsame Verantwortung und klare Geschäftsziele investieren.

Denn letztendlich ist KI nur so wertvoll wie die Informationen, die Sie ihr zur Verfügung stellen. Wenn Ihre Daten sauber, relevant und gut verwaltet sind, werden Ihre Token zu einer Investition statt zu einer Ausgabe, und dann liefert KI die Geschäftsergebnisse, nach denen alle suchen.