Der Weg zur KI-Readiness

Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsszenario mehr – sie verändert schon heute ganze Branchen. Doch bevor Unternehmen von ihrem Potenzial profitieren können, müssen sie gezielt an ihrer KI-Readiness arbeiten. NTT DATA zeigt, welche sechs Bausteine entscheidend sind, um KI-Projekte nachhaltig und erfolgreich umzusetzen.

1. Die richtige Infrastruktur – Fundament für intelligente Systeme

Ohne eine leistungsfähige IT-Infrastruktur bleibt der Einsatz von KI reine Theorie. Unternehmen benötigen eine skalierbare und flexible Architektur, die große und unterschiedliche Datenmengen zentral speichern, abrufen und in Echtzeit verarbeiten kann. Moderne Cloud-Lösungen und Speichertechnologien bilden das Rückgrat solcher Systeme. Entscheidend ist dabei, dass die Infrastruktur auch unstrukturierte Informationen verarbeiten kann – ein Aspekt, der häufig unterschätzt wird. Welche Datenplattform geeignet ist, hängt stark davon ab, wie ein Unternehmen bislang mit seinen Daten umgegangen ist.

2. Datenqualität – Der Rohstoff für erfolgreiche KI

Ein KI-System ist nur so gut wie die Daten, mit denen es gefüttert wird. Unvollständige, veraltete oder inkonsistente Informationen führen zu Fehlprognosen und unzuverlässigen Entscheidungen. Unternehmen müssen daher systematisch an der Qualität ihrer Daten arbeiten: durch kontinuierliche Validierung, automatisierte Verfahren zur Datenbereinigung sowie Techniken wie Data Profiling oder Anomalieerkennung. Besonders bei externen Datenquellen ist höchste Sorgfalt gefragt – minderwertige Informationen können nicht nur einzelne Prozesse stören, sondern ganze Projekte entgleisen lassen.

3. Integration & Zugriff – Wenn Daten endlich zusammenfinden

In der Realität liegen Unternehmensdaten oft in verschiedensten Systemen und Formaten verstreut. Eine große Herausforderung besteht darin, diese heterogenen Informationen zu bündeln und KI-Anwendungen zugänglich zu machen. Schnittstellen und APIs sind hier unverzichtbare Werkzeuge, um die Daten nahtlos zu integrieren. Doch technologische Lösungen allein reichen nicht aus: Es muss auch sichergestellt werden, dass die richtigen Personen zum richtigen Zeitpunkt Zugriff haben – was organisatorische Weitsicht und klare Zuständigkeiten erfordert.

4. Ethik, Risiko & Compliance – Vertrauen ist kein Zufall

KI-Systeme dürfen nicht nur funktionieren – sie müssen auch ethischen und rechtlichen Anforderungen genügen. Datenschutzgesetze wie die DSGVO verlangen etwa, dass personenbezogene Daten geschützt und möglichst anonymisiert werden. Darüber hinaus gilt es, unbewusste Verzerrungen (Unconscious Bias), diskriminierende Entscheidungen oder sogenannte Halluzinationen von KI-Systemen zu verhindern. Der neue EU AI Act macht deutlich: Der Schutz von Grundrechten steht an erster Stelle. Unternehmen müssen daher transparente Entscheidungsprozesse schaffen und gegebenenfalls neue Gremien oder Governance-Strukturen etablieren.

5. Klare Ziele & messbare KPIs – Ohne Richtung kein Fortschritt

Ein KI-Projekt ohne klare Zielsetzung ist wie ein Schiff ohne Kompass. Bevor überhaupt mit der technischen Umsetzung begonnen wird, müssen die strategischen Ziele definiert und messbare Key Performance Indicators (KPIs) festgelegt werden. Diese helfen dabei, Fortschritte zu überwachen und gegebenenfalls gegenzusteuern. Dabei reicht es nicht, auf schnelle Ergebnisse zu hoffen – auch langfristige Entwicklungen müssen bedacht werden. Zudem ist es wichtig, dass alle Beteiligten verstehen: KI ist keine reine IT-Angelegenheit. Nur wenn Fachbereiche und IT gemeinsam arbeiten und mentale Barrieren abgebaut werden, gelingt die Transformation.

6. Mitarbeitende befähigen – KI braucht Menschen

Technologie ist nur ein Teil der Gleichung – der andere sind die Menschen, die mit ihr arbeiten. Um das volle Potenzial von KI zu entfalten, müssen Mitarbeitende die nötigen Kompetenzen und das richtige Mindset entwickeln. Schulungen zu KI-Technologien, ethischen Fragestellungen und datenbasierten Entscheidungen bilden dabei das Fundament. Gleichzeitig sollten Unternehmen eine Kultur des Lernens und der Offenheit fördern. Interdisziplinäre Teams, die technisches Know-how mit strategischem Denken kombinieren, sind der Schlüssel für eine erfolgreiche KI-Zukunft.

Fazit:

KI ist kein Selbstläufer. Wer erfolgreich künstliche Intelligenz im Unternehmen einsetzen will, muss strategisch, technologisch und kulturell vorbereitet sein. Die sechs Bausteine von NTT DATA liefern dafür einen klaren Fahrplan – von der Infrastruktur über Datenqualität bis hin zur Schulung der Mitarbeitenden. Nur mit einem ganzheitlichen Ansatz wird aus KI ein echter Wettbewerbsvorteil.

„Wenn Unternehmen das Potenzial der KI voll ausschöpfen wollen, um einen echten Mehrwert für ihre Kunden, Mitarbeitenden und Stakeholder zu schaffen, müssen sie einige Punkte beachten. Dazu gehören Investitionen in die richtige Dateninfrastruktur und die richtigen Tools, die Sicherstellung einer guten Datenqualität, ein kontinuierliches Monitoring und das Setzen klarer Ziele sowie die Etablierung einer neuen Kultur und Denkweise“, erklärt Dr. William Cobbah, Head of Data & Intelligence bei NTT DATA DACH. „Es ist fast immer sinnvoll, die eigene KI-Readiness mit Hilfe eines Spezialisten zu überprüfen. Entsprechende Assessments konzentrieren sich auf die wichtigsten Säulen, allen voran Data Governance, Cloud Computing, Datenmanagement und Sicherheit, und bewerten den individuellen Reifegrad in jedem dieser Bereiche. Das Assessment liefert wertvolle Informationen darüber, welche Lücken dringend geschlossen werden müssen. Letztendlich kann ein Unternehmen so seine Geschäftsanforderungen und aktuellen Fähigkeiten besser verstehen, bevor es sich auf die Reise in Richtung KI begibt.“

(vp/NTT DATA)