Helena Schwenk, VP, Chief Data & Analytics Office, Exasol
- Zielgerichtete KI rückt in den Fokus: Neue Chancen werden genutzt, einfache Tätigkeiten rund um Datenerfassung verlieren an Bedeutung
- Fortschritte bei der Datendemokratisierung führen zu mehr Schulungsbedarf und Nachfrage nach Kompetenzvermittlung
- KI-Backlash: Unternehmen stecken 2024 viel Zeit und Geld in den Versuch, es “richtig” zu machen
- FinOps-Methodik wird Priorität haben, wenn CIOs Kosteneinsparungen zum Ziel haben
- KI-Governance setzt das C-Level unter Druck
Im Bereich Data Analytics geht ein weiteres intensives und wichtiges Jahr zu Ende. Wenn ich das Jahr 2023 in einem Begriff zusammenfassen müsste, wäre es: “Loading...Künstliche Intelligenz” (KI). In diesem Jahr trat KI einen wahren Siegeszug an. Auch im Bereich Data Analytics blieb davon kein Aspekt unberührt – von Automatisierung und Datensilos bis hin zu Ethik und dem, was wir als traditionelle C-Level-Rollen betrachten.
Auch wenn noch viel Unsicherheit darüber besteht, wie sich KI in Zukunft auf Data Analytics auswirken wird, haben wir hier bei Exasol die Köpfe zusammengesteckt und die wichtigsten Trends identifiziert, die unserer Meinung nach den Bereich Data Analytics im kommenden Jahr beeinflussen werden. Von weiteren technologischen Entwicklungen in der KI über aufkommende Initiativen zur Datendemokratisierung bis hin zu sich verändernden Rollen und Verantwortlichkeiten in den Führungsetagen – hier sind unsere fünf wichtigsten Prognosen, die datengetriebene Unternehmen im Jahr 2024 im Hinterkopf behalten sollten:
1. Zielgerichtete KI rückt in den Fokus: Neue Chancen werden genutzt, einfache Tätigkeiten rund um Datenerfassung verlieren an Bedeutung
Im Jahr 2023 sahen wir vor allem “Kurzschlussreaktionen” von Unternehmen auf die KI-Welle, die letztlich zu unzähligen schlecht konzipierten und mangelhaft ausgeführten Automatisierungsexperimenten führten. Viele dieser Misserfolge waren das Ergebnis eines unbedachten Einsatzes von KI-Tools von Drittanbietern. Dadurch stieg das Risiko, von gescheiterten Projekten bis hin zu Reputationsschäden, Datenschutzverletzungen und finanziellen Verlusten bis hin zum Verlust von Kunden.
Im Jahr 2024 wird sich der Umgang mit KI von einem “reaktionären” zu einem “strategischen” Ansatz wandeln. Diese Entwicklung wird auf zielgerichteten Proofs of Concept beruhen, die mehr Klarheit und Fokus auf die Unternehmensziele bringen. Infolgedessen werden wir zunehmend Anwendungsfälle sehen, die sich am geschäftlichen Nutzen orientieren und in deren Rahmen KI und maschinelles Lernen (ML) optimal eingesetzt werden.
Sie fragen sich vielleicht auch, welche Rolle ChatGPT bei all dem spielt. Nun, wir gehen davon aus, dass generative KI weiterhin mit traditionelleren KI-Technologien wie deskriptiven oder prädiktiven Analysen verschmelzen wird. Daraus ergeben sich neue Möglichkeiten für Unternehmen, zudem wird diese Entwicklung für schlankere Prozesse sorgen. Das Gleiche gilt für die Verschmelzung von KI mit anderen Technologien wie Open Source. Dies wird neue Modelle zur Lösung traditioneller Geschäftsprobleme hervorbringen.
Was die Auswirkungen der KI auf die Arbeitswelt betrifft, so wird sie weiterhin überflüssige Aufgaben eliminieren, die mit einem hohen Maß an Wiederholungen verbunden sind und Bereiche wie Datenerfassung und Datenverarbeitung betreffen. Bis Ende 2024 werden Kundenservice, Einzelhandel, Produktion und Büromanagement wahrscheinlich am stärksten betroffen sein.
2. Fortschritte bei der Datendemokratisierung führen zu mehr Schulungsbedarf und Nachfrage nach Kompetenzvermittlung
Bis vor kurzem war der Zugang zu Daten in der Regel auf einige wenige Personen innerhalb eines Unternehmens beschränkt. Dies führte zu Datenengpässen und Datensilos. Immer mehr Firmen haben jedoch erkannt, dass die Daten für alle Beschäftigten zugänglich sein müssen, um sämtliche verfügbaren Informationen sowie Synergien wirklich nutzen zu können. Eine Umfrage der Harvard Business Review unter Branchenführern ergab, dass 97 % der Meinung sind, dass der unternehmensweite Zugriff auf Daten und Analysen für den Erfolg ihres Unternehmens entscheidend ist.
Im Jahr 2024 werden immer mehr Unternehmen nicht mehr nur über die Demokratisierung von Daten reden, sondern sie auch tatsächlich umsetzen. Mehr Mitarbeiter in verschiedenen Abteilungen werden endlich Zugang zu aussagekräftigen Dateninsights erhalten. Die traditionellen Engpässe, die durch Datenanalyseteams verursacht werden, werden so beseitigt. Ohne diese Silos werden Unternehmen erkennen, wie ihre Teams und jedes einzelne Teammitglied Daten bestmöglich nutzen können. Das betrifft auch diejenigen, die sich derzeit noch nicht als Datenendnutzer betrachten.
Mit diesem Wandel geht eine weitere große Herausforderung einher: Die meisten Teams sind nicht in der Lage, die richtigen Fragen an ihre Daten oder an das Automatisierungs-Tool zu stellen, das diese Daten speist. Folglich müssen sie in den entsprechenden Fähigkeiten geschult werden, um Daten und Daten-Erkenntnisse effektiv für Geschäftsentscheidungen zu nutzen.
3. KI-Backlash: Unternehmen stecken 2024 viel Zeit und Geld in den Versuch, es “richtig” zu machen
Das Experimentieren wird in der ersten Hälfte des Jahres 2024 ein Schlüsselthema für KI bleiben, da Unternehmen bestrebt sind, sich mit ihren automatisierungsgetriebenen Initiativen strategischer aufzustellen. Das bedeutet, dass mehr Zeit und Geld in KI investiert wird.
Ich habe festgestellt, dass viele der Teams, die für die KI-Implementierung verantwortlich sind, darauf konditioniert wurden, mit einer “try fast, fail fast”-Mentalität vorzugehen. Dabei verlieren sie jedoch oft die konkreten Anwendungen, auf die sie abzielen sowie die erwarteten Ergebnisse aus den Augen. Zudem fällt es ihnen schwer, die richtigen Fragen an die KI zu stellen. Wir werden sehen, dass die erfolgreichsten Unternehmen zunächst schnell scheitern, dann aber schnell daraus lernen und sich wieder erholen werden. Unternehmen sollten sich darauf einstellen, dass sie mehr Zeit und Geld in KI-Experimente investieren müssen, da die meisten dieser Verfahren nicht auf einem wissenschaftlichen Ansatz beruhen. Tatsächlich zeigen einige Prognosen, dass sich die weltweiten Ausgaben für KI bis 2026 mehr als verdoppeln werden.
Mit dem Aufkommen neuer Technologien tauchen immer auch eine Reihe neuer Fragen auf. Das wird sich auch im Zusammenhang mit den Daten feststellen lassen, die das Potenzial der KI überhaupt erst entfesseln, einschließlich der Frage, ob “saubere Daten” verwendet werden oder nicht. Zudem wird uns die Frage nach den rechtlichen und ethischen Aspekten dieser Daten im kommenden Jahr begleiten.
4. FinOps-Methodik wird Priorität haben, wenn CIOs Kosteneinsparungen zum Ziel haben
Die Aufgaben der CFOs und CIOs haben sich in den letzten Jahren der wirtschaftlichen Unsicherheit stark gewandelt – nicht zuletzt aufgrund der zunehmenden Verbreitung der Cloud. Letztes Jahr haben wir vorausgesagt, dass CFOs inmitten der Rezessionsängste Cloud-affiner werden. Denn nur so können sie sicherstellen, dass ihre Organisationen die richtigen Bereitstellungs- und Finanzentscheidungen rund um die Cloud treffen – gerade in einer Zeit, in der jeder Cent zählt.
Dieser Trend wird sich 2024 fortsetzen, da Financial Operations (FinOps) als Methodik die finanzielle Steuerung des Cloud-IT-Betriebs praktiziert. Unternehmen werden versuchen, unvorhersehbare und chaotische Cloud-Ausgaben zu vermeiden. Die CIOs müssen sicherstellen, dass die Cloud-Investitionen mit den Geschäftszielen übereinstimmen.
Letztendlich ist die Möglichkeit, Cloud-Kosten zu sparen, eine große Chance für jeden CIO. Wir werden sehen, dass das Preis-/Leistungsverhältnis zu einer der wichtigsten Metriken zur Erreichung dieses Ziels werden wird. Denn es bietet eine hervorragende Möglichkeit zur Messung der Ressourceneffizienz im Datentech-Stack. Da sich die meisten FinOps-Praktiken noch im Anfangsstadium befinden, gehen wir davon aus, dass CIOs diese Initiativen vorantreiben und regelmäßige Preis-/Leistungsüberprüfungen durchführen werden.
Dies wird auch für Unternehmen bezüglich der Nachweispflichten in den Bereichen ESG- und Nachhaltigkeitsinitiativen immer wichtiger werden. FinOps-Praktiken werden eine wesentliche Rolle bei der Verbesserung der CO2-Bilanz spielen – ein entscheidender Faktor, um die Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.
5. KI-Governance setzt das C-Level unter Druck
Vielen der heutigen Daten- und Analyticsteams fehlen bereits heute die Zeit und die Ressourcen, um mit den Anforderungen an die Loading...Data Governance Schritt zu halten. Gleichzeitig wächst der Druck zur Senkung der Betriebskosten. Wenn ein Unternehmen jedoch seine Data-Governance nicht im Griff hat, setzt es nicht nur seine Datenqualität und die Sicherheit seiner Daten aufs Spiel. Es geht auch das Risiko ein, gegen die immer zahlreicheren Datenschutzgesetze zu verstoßen. Gartner berichtet, dass mangelhafte Datenqualität Unternehmen jedes Jahr durchschnittlich 12,9 Millionen Dollar kostet.
Das Aufkommen von KI hat die Situation nur noch komplexer und dringlicher gemacht. Im Jahr 2024 wird KI-Governance zu einem Muss für die Führungsebene werden. Unternehmen werden versuchen, die sich bietenden Chancen voll auszuschöpfen und sind gleichzeitig verpflichtet, einen verantwortungsvollen und gesetzeskonformen Einsatz der Technologie zu gewährleisten.
Eine wirksame KI-Governance erfordert funktionsübergreifende Zusammenarbeit, um die ethischen, rechtlichen, sozialen und betrieblichen Auswirkungen des Einsatzes von KI im Blick zu behalten. Doch letztlich liegt die Verantwortung auf den Schultern der CDOs. Die Einführung neuer KI-Vorschriften und die sich weiter entwickelnden regulatorischen Rahmenbedingungen werden einige CDOs an ihre Grenzen bringen. Andere werden erkennen, wie wichtig es ist, ein voll ausgestattetes KI-Governance-Team einzurichten, das von der Führungsebene überwacht wird. Mit diesem strategischen Ansatz lassen sich nicht nur die unmittelbaren Herausforderungen bewältigen. Er stärkt auch die Argumente für eine proaktive und gut unterstützte KI-Governance in der Zukunft.
Man kann nicht mit Sicherheit sagen, was das Jahr 2024 im Bereich Data Analytics bringen wird. Aber wenn Sie diese Trends im Hinterkopf behalten, können Sie Ihre datengesteuerten Strategien besser planen und steuern und den maximalen Nutzen aus Ihren Daten ziehen. Jetzt, wo sich das Jahr dem Ende zuneigt, ist es an der Zeit, diesen Trends und Entwicklungen einen Schritt voraus zu sein und in die richtigen Datenmanagement- und Analysetools für Ihre geschäftlichen Anforderungen zu investieren.
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Das Team von Exasol wünscht Ihnen frohe Festtage und ein gesundes neues Jahr!