Thought Leadership
Künstliche Intelligenz verspricht enorme Wettbewerbsvorteile – doch der Weg dorthin ist alles andere als einfach. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI gewinnbringend zu nutzen, während sie gleichzeitig regulatorische Hürden meistern und ihre oft veralteten IT-Strukturen modernisieren müssen.
Dieser Balanceakt zwischen Innovation und Compliance wird zur entscheidenden Weichenstellung: Wer ihn meistert, sichert sich die Poleposition im digitalen Wettlauf.
Optimales Datenmanagement: Die Basis für erfolgreiche KI-Anwendungen
Eine hohe Datenqualität ist entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von KI und Advanced Analytics in verschiedenen Branchen. Besonders in Bereichen wie maschinelles Lernen, Customer Experience (CX), Risikomanagement und Marketinganalyse müssen Daten korrekt, vollständig und aktuell sein. Auch Echtzeitdaten spielen dabei eine zentrale Rolle – insbesondere für eine relevante und personalisierte Kundenkommunikation. Dass 70 % der Kunden digitale Kommunikationskanäle bevorzugen, unterstreicht ihre Bedeutung zusätzlich.
Ein solides Datenmanagement steigert Effizienz, Genauigkeit und Kundenzufriedenheit und ist der Motor für KI-Innovationen. Unternehmen setzen zunehmend auf robuste Data Governance Frameworks und automatisierte Validierungsprozesse, um die Leistungsfähigkeit von KI-Technologien sicherzustellen.
Best Practices wie der Einsatz von Customer Communications Management (CCM), Content-Services-Plattformen und ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) gewährleisten eine hohe Datenqualität. Die Integration von Datenbereinigung und Identitätsabgleich sichert die Korrektheit der Kundendaten. Unternehmen, die auf eine durchdachte Datenmanagementstrategie setzen, schaffen die Grundlage für leistungsstarke und sichere KI-Anwendungen.
Vorbereitung auf strengere Regulierungen: Strategien für Unternehmen
Um sich auf strengere Regulierungen vorzubereiten, sollten Unternehmen robuste Data Governance Frameworks implementieren. Dazu gehören strikte Datenqualitätskontrollen, Echtzeit-Validierungsmechanismen zur Sicherstellung der Datenintegrität sowie Identitätsabgleich und Datenbereinigung zur Minimierung von Fehlern.
Zusätzlich können automatisierte Compliance- und Monitoring-Technologien eingesetzt werden. KI-gestützte Governance-Lösungen ermöglichen Audit-Trails, die automatische Aktualisierung regulatorischer Anforderungen und eine Echtzeitüberwachung zur frühzeitigen Erkennung von Compliance-Risiken und sorgen so auch in stark regulierten Branchen für Transparenz und Sicherheit.
Unternehmen, die diese Technologien und Strategien frühzeitig einführen, können nicht nur gesetzliche Vorgaben effizient erfüllen, sondern sich auch entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern.
Abbau technischer Altlasten durch Cloud-Migration und Low-Code-Plattformen
Unternehmen können ihre technischen Altlasten abbauen, indem sie Cloud-Architekturen und Low-Code-Plattformen nutzen, um veraltete monolithische IT-Architekturen in moderne, skalierbare und modulare Systeme zu überführen. Cloud-Technologien bieten niedrigere Betriebskosten und eine verbesserte Skalierbarkeit und Innovationsgeschwindigkeit. Low-Code- und No-Code-Plattformen beschleunigen die Entwicklung und verringern die Abhängigkeit von komplexer Individualsoftware. Durch Automatisierung und agile Arbeitsmethoden können Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren und technische Schulden schrittweise abbauen.
DevOps und CI/CD fördern eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen, sodass neue Produkte schneller entwickelt und implementiert werden können. Flexible Kernsysteme unterstützen so eine nachhaltige digitale Transformation.
Vertrauen in KI-gestützte Prozesse setzt Transparenz und Datensicherheit voraus
Transparenz ist entscheidend für das Vertrauen in KI-gestützte Prozesse, besonders in regulierten Branchen wie Versicherungen, Finanzdienstleistungen und dem Gesundheitswesen. Eine hohe Datenqualität und effektive Datenverwaltung bilden die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von KI und sind notwendig, um ethische sowie regulatorische Anforderungen zu erfüllen – insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Bias-Minimierung und Compliance.
Kunden erwarten zunehmend klare und nachvollziehbare KI-gestützte Entscheidungen. Laut unserem globalen Benchmarkreport legen 71 % der Kunden großen Wert auf präzise Kommunikation. Transparenz schafft nachvollziehbare Entscheidungsprozesse, reduziert Unsicherheiten und stärkt das Vertrauen in automatisierte Abläufe.
Eine starke Daten-Governance ist unerlässlich, besonders wenn es um Echtzeitdaten und personalisierte Kundenkommunikation geht. In der Versicherungsbranche etwa benötigen KI-Modelle saubere, aktuelle und umfassende Daten, um individuelle Policen und Risikobewertungen präzise zu erstellen. Ohne Transparenz könnten Verzerrungen entstehen, die das Vertrauen der Kunden gefährden.
Zudem erfordern wachsende regulatorische Anforderungen, wie der Digital Operational Resilience Act (DORA), transparente KI-Systeme, die ihre Entscheidungen auditierbar und erklärbar machen. Unternehmen müssen daher proaktive Compliance-Strategien implementieren, um Vertrauen aufzubauen und den ethischen sowie sicheren Einsatz von KI zu gewährleisten.
Transparenz trägt nicht nur zur Erfüllung regulatorischer Anforderungen bei, sondern fördert auch die Akzeptanz von KI-Anwendungen. Unternehmen, die klare KI-Governance-Mechanismen etablieren und nachvollziehbare Entscheidungsprozesse gewährleisten, stärken das Vertrauen von Kunden.
Erfolg in der KI-Zukunft: Datenmanagement, Compliance, Innovation
Erfolgreiche KI-Nutzung erfordert ein starkes Fundament aus hochwertigem Datenmanagement, klaren Regulierungsstrategien und der Modernisierung veralteter IT-Strukturen. Unternehmen, die Transparenz, Innovation und Compliance vereinen, sichern sich sowohl die Anpassungsfähigkeit an zukünftige Anforderungen als auch einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in der digitalen Transformation.
