Thought Leadership
In einer sich schnell verändernden Welt, in der technologische Innovationen eng mit ehrgeizigen Nachhaltigkeitszielen und immer strengeren Compliance-Anforderungen verknüpft sind, entwickelt sich der KI-Ansatz vieler Unternehmen weiter.
Der Übergang vom bloßen Experimentieren zur strategischen KI-Implementierung markiert eine neue Phase im Adoptionszyklus. In dieser Phase liegt der Schwerpunkt auf der Kontrolle von KI-Modellen durch Data Governance. Unternehmen hilft dies bei der Compliance, um durch eine effiziente Nutzung von KI die Betriebskosten (OPEX) zu kontrollieren und die gesetzten Umweltziele (als Teil von ESG) zu erreichen. Darüber hinaus unterstützt sie auch bei der Nutzung von Open-Source-Software. All diese Ziele lassen sich erreichen und gleichzeitig die maximale Kontrolle über proprietäre Daten behalten.
Die neue Phase der Einführung von KI zeigt nicht nur die Bedeutung der technischen Machbarkeit, sondern auch der ethischen, sozialen und wirtschaftlichen Verantwortung. Bei der Einführung von KI geht es zunehmend um strukturierte Kontrolle, Nachhaltigkeit und Offenheit. Diese Säulen bilden die Grundlage für eine verantwortungsvolle Entwicklung und Integration von KI in Unternehmen. Um diese neue Phase erfolgreich zu gestalten, sind eine Reihe von Schritten erforderlich.
Verwaltung von KI-Modellen
Die effektive Verwaltung von KI-Modellen durch Data Governance – die Richtlinien und Prozesse für die Verarbeitung und Verwaltung von Daten – erfordert einen soliden Rahmen, bei dem Zugänglichkeit und Sicherheit im Mittelpunkt stehen. Dieser Rahmen muss internationalen Compliance- und Ethikrichtlinien entsprechen, die sich zusammen mit den KI-Technologien ständig weiterentwickeln. Unternehmen sollten proaktiv handeln und nicht nur die aktuellen Standards einhalten, sondern auch auf künftige Herausforderungen und Entwicklungen in diesem Bereich vorbereitet sein.
Effizienz und Nachhaltigkeit
KI bietet Unternehmen nicht nur Effizienz in Bezug auf Ressourcen, Arbeitskräfte oder Kosten, sondern auch in Bezug auf den Energieverbrauch. Dies ist besonders wichtig im Zusammenhang mit der Corporate Responsibility und der ESG-Berichterstattung, zu der Unternehmen verpflichtet sind. Gut optimierte KI-Modelle verbrauchen relativ wenig Energie und unterstützen gleichzeitig die Nachhaltigkeitsziele eines Unternehmens. Dies ist ein wichtiges Kriterium im Bereich der Corporate Responsibility.
Die Rolle von Open Source
Open-Source-Software treibt die Innovation in der KI-Branche voran. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre eigenen Anpassungen vorzunehmen, enger mit der Gemeinschaft zusammenzuarbeiten und mehr Kontrolle über ihre Daten und KI-Modelle zu behalten. In Verbindung mit einer angemessenen Lizenzierung und Beiträgen zur Open-Source-Gemeinschaft schafft sie einen fruchtbaren Boden für Innovation und Zusammenarbeit auf faire und transparente Weise.
Fazit
Diese Säulen zeigen, dass die Zukunft der KI für Unternehmen sowohl vielversprechend als auch herausfordernd ist. Unternehmen müssen sich an ein sich ständig wandelndes Umfeld anpassen, in dem technologischer Fortschritt mit sozialer Verantwortung einhergeht.
Die Zukunft der KI erfordert Beiträge aus allen Teilen der Gesellschaft: von Data Scientists und Technologen über politische Entscheidungsträger und Ethiker bis hin zur breiten Öffentlichkeit. Ziel ist es, Systeme zu entwickeln, die sowohl intelligent und effizient als auch gerecht, nachhaltig und für alle zugänglich sind. Der Übergang zu einem strategischen Rahmen für die KI erfordert einen konzertierten Ansatz, der den vielfältigen Möglichkeiten und komplexen Herausforderungen Rechnung trägt. Dieser Weg wird nicht immer einfach sein und erfordert sorgfältige Planung, ethische Überlegungen und einen Fokus auf Nachhaltigkeit. Er wird es den Unternehmen ermöglichen, KI in einer Weise zu nutzen, die heute nur schwer vorstellbar ist. Wir stehen am Anfang einer Ära voller Herausforderungen und Chancen, und glücklicherweise entdecken immer mehr Organisationen, wie sie KI effektiv nutzen können, um die Zukunft zu gestalten.
Roman Dölle, Regional Vice President Germany bei Databricks
