Thought Leadership
Künstliche Intelligenz (KI) markiert aktuell einen wichtigen Wendepunkt für die Technologiebranche. Die in den 1950er Jahren von John McCarthy geprägt Technik hat sich jahrzehntelang hauptsächlich im Hintergrund weiterentwickelt, bis die Veröffentlichung des generativen KI-Tools ChatGPT den Durchbruch brachte. Auch wenn sich das volle Potenzial von KI erst mit der Zeit entfalten wird, können wir davon ausgehen, dass die Anwendungen sehr datenintensiv sein werden. Um so wichtiger ist ein effizientes und verantwortungsvolles Datenmanagement.
Allerdings stehen Unternehmen bereits heute vor der Herausforderung, die enorme Datenflut in der Multi-Cloud-Welt zu bewältigen. Die meisten herkömmlichen Datenmanagement-Konzepte erweisen sich aufgrund mangelnder Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Transparenz als unzureichend. Um die Effizienz zu steigern, müssen Unternehmen ihre Geschäftsprozesse überdenken und analysieren, wie sie KI in ihre Datenmanagement-Strategie integrieren können. Richtig umgesetzt, kann die KI-Strategie ein regelmäßiger und nahtloser Bestandteil des gesamten Datenmanagements eines Unternehmens sein.
Als Best Practice in einer komplexen, hybriden Multi-Cloud-Umgebung hat sich der Einsatz eines autonomen, KI-gestützten Datenmanagements (ADM) bewährt. Mit einem Malware-Scanning und einer Anomalieerkennung auf Basis von KI können Unternehmen beispielsweise ihre Daten verwalten und den Schutz vor Cyber-Bedrohungen wie Ransomware automatisieren. KI ermöglicht zudem die Automatisierung von Datenverwaltungsprozessen und minimiert menschliche manuelle Eingriffe. Dies erhöht die betriebliche Effizienz und die Betriebszeiten, verbessert die Service-Levels, optimiert die Datenarchivierung und fördert letztlich eine schnellere Entscheidungsfindung.
Die Abhängigkeit von KI für das Datenmanagement birgt aber auch erhebliche Sicherheitsrisiken. Das gilt vor allem dann, wenn kein angemessenes Daten-Framework vorhanden ist, um die üblicherweise großen Datensätze zu strukturieren und zu klassifizieren. Unternehmen sollten daher die Integrität sämtlicher Datenprozesse sicherstellen, bei denen KI genutzt wird, und alle notwendigen Schritte unternehmen, um sich vor Cyber-Bedrohungen zu schützen. Dafür eignen sich Methoden wie robuste Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Authentifizierung. Zudem gilt es, Verzerrungen in KI-Algorithmen zu eliminieren, um diskriminierende Ergebnisse zu vermeiden und die Fairness in Entscheidungsprozessen zu garantieren. Unternehmen, die entsprechende Sicherheitsmaßnahmen ergreifen und Vorurteile abbauen, können das volle Potenzial von KI im Datenmanagement ausschöpfen und bahnbrechende Geschäftsergebnisse erzielen.
