Die Hürde der mangelnden Datendisziplin

Künstliche Intelligenz ist heute ein geschäftliches Muss, doch die meisten Unternehmen haben Schwierigkeiten, Ergebnisse zu erzielen. Woran liegt das? Sie verfügen zwar über genügend Daten, um KI-Modelle zu füttern, jedoch sind diese weder qualitativ hochwertig noch zugänglich.

Ungenutzte Daten verhindern, dass KI-Initiativen gut abschneiden und in großem Maßstab Ergebnisse liefern. Und das ist branchenübergreifend und weltweit der Fall.

Eine von McKinsey durchgeführte Umfrage ergab, dass 88 Prozent der Unternehmen nach eigenen Angaben in der frühen Phase der KI-Experimente oder bei begrenzten Implementierungen stecken geblieben sind. Eine weitere weltweite Umfrage unter 500 großen Unternehmen ergab, dass ein erheblicher Prozentsatz unter unzureichenden Informationsmanagementsystemen leidet.

Dabei steht mehr auf dem Spiel als nur verpasste Chancen. Wie eine IT-Führungskraft es ausdrückt: „KI ohne gute Daten ist wie ein Auto ohne Kraftstoff.“

KI-fähige Datengrundlage schaffen

Um zu vermeiden, dass KI-Initiativen einem Auto ohne Kraftstoff gleichen, sollten Führungskräfte die folgenden fünf praktischen Schritte umsetzen:

1. Daten inventarisieren und katalogisieren: Führen Sie eine umfassende Dateninventarisierung über alle Ihre Systeme, Quellen und Formate hinweg durch, einschließlich strukturierter und unstrukturierter sowie digitaler und physischer Daten. Eine gut organisierte Bestandsaufnahme ist der Ausgangspunkt für die Entscheidung, welche Informationen aufbewahrt, rechtskonform vernichtet oder digitalisiert werden sollten. Priorisieren Sie für die Digitalisierung physische Datensätze mit hohem Nutzen oder Risikopotenzial; der verbleibende Bestand sollte im Rahmen einer defensiven Governance-Strategie verwaltet werden.


2. Datenqualität bewerten und sicherstellen: Technologien wie Intelligent Document Processing (IDP) extrahieren und validieren Daten anhand vordefinierter Regeln, Datenbanken oder Referenzdokumente. Sobald die Standardisierung erfolgt ist, können etwaige Abweichungen oder Fehler zur manuellen Überprüfung und Behebung markiert werden. Daten erfordern eine kontinuierliche Überwachung. Unterschätzen Sie niemals, wie schnell die Datenqualität nachlässt und wie schädlich dies für das Vertrauen in KI ist. Laufende Qualitätskontrollen sind unerlässlich, um Reputations- und regulatorische Risiken zu vermeiden.


3. Governance und Sicherheit implementieren: Sicherheitsvorgaben garantieren den korrekten Datenzugriff, schützen vor Angriffen und stellen sicher, dass neue regulatorische Anforderungen stets erfüllt werden. Ein Datenaufbewahrungsplan definiert Anforderungen und hilft Mitarbeitenden, wichtige Fragen zu beantworten, z. B. wie lange Datensätze aufbewahrt werden müssen, wann sie überprüft und wann sie entsorgt werden sollen.


4. Datensilos integrieren: Schaffen Sie eine einheitliche Grundlage für KI-Modelle, indem Sie Daten aus unterschiedlichsten CRM- (Customer Relationship Management) und ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning), physischen Dokumentenarchiven und E-Mail-Speichern zusammenführen. Diese Integration ebnet den Weg für fortschrittliche Funktionen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Analysen. Bei der KI-Bereitschaft geht es um Systeme, nicht um Projekte. Sobald Datenbestand, -qualität und -governance geklärt sind, kann Ihr Unternehmen seine integrierten Daten nutzen, um skalierbare, wiederverwendbare KI-Pipelines zu erstellen.


5. Auf Kulturwandel setzen: KI-Bereitschaft ist kein Projekt der IT-Abteilung. Sie ist eine strategische Priorität, die sich über das gesamte Unternehmen erstreckt. Führungskräfte sind gefordert, die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen zu fördern, die Data Governance aufeinander abzustimmen und die KI-Fähigkeit der Daten als festen Bestandteil der Unternehmensziele und KPIs zu verankern. Wenn KI-Bereitschaft Teil der Systeme und der Kultur Ihres Unternehmens ist, sprudelt es nur so vor Innovationen, und die Ergebnisse lassen sich von Wettbewerbern nur noch schwer nachahmen.

Den tatsächlichen Wert ungenutzter Daten erschließen

Wer die Hausaufgaben bei der Datenbasis erledigt hat, erntet jetzt die Früchte: Diese Organisationen verwandeln bereits vorhandene Informationen in echte Wettbewerbsvorteile und transformative Resultate. So zahlt beispielsweise die europäische Regierungsbehörde e-EФKA Renten nun innerhalb von Wochen statt Jahren aus. In ähnlicher Weise hat das GRAMMY Museum langfristige digitale Zugänglichkeit und Datenintegrität gesichert, indem es KI-gestützte Suchfunktionen in seinen umfangreichen historischen Archiven implementiert hat.

Die Strategie dieser Vorreiter war identisch: Gemeinsam mit Iron Mountain haben sie den entscheidenden Schritt vollzogen, um aus einfachen Informationen verlässliche, KI-bereite Daten zu machen.

Die Leistungsfähigkeit von Iron Mountain InSight DXP

Es liegt auf der Hand, dass Unternehmen und Behörden Iron Mountain vertrauen – einem Unternehmen, das für sicheres Informationsmanagement bekannt ist. Iron Mountain InSight® DXP ist eine intelligente Content-Plattform, die digitale, physische und mediale Inhalte in einen Wettbewerbsvorteil verwandelt, indem sie Informationen intelligent und konform verwaltet, manuelle Dokumenten- und Datenprozesse optimiert und aus unstrukturierten Daten verwertbare Erkenntnisse gewinnt. Als einheitliche Gesamtlösung bietet InSight DXP die Funktionen, die Unternehmen benötigen, um die fünf Schritte zur KI-Bereitschaft zu durchlaufen.

Der Blick nach vorne: KI-fähige Unternehmen auf der Gewinnerseite

Wettbewerbsvorteile im Zeitalter der KI beginnen mit sauberen, organisierten Daten und einer skalierbaren Infrastruktur. Aus diesem Grund stehen die nächsten 12 bis 18 Monate ganz im Zeichen der Datendisziplin. Die Gewinner im KI-Wettlauf werden diejenigen sein, die ihre Informationen am effektivsten vorbereitet haben.

Unsere fortlaufende Zusammenarbeit mit dem McLaren Mastercard Formula 1 Team veranschaulicht diesen zukunftsorientierten Ansatz. Durch den Schutz und die Digitalisierung von Tausenden von Stunden an Film, Filmmaterial und Bauplänen bewahren wir nicht nur das Vermächtnis des Rennstalls – wir erschließen es. Diese gemeinsame Anstrengung verwandelt ihre gewaltigen Archive in ein durchsuchbares, einsatzbereites Wissensdepot. So wird sichergestellt, dass ihre historischen Daten die nächste Generation von Rennsport-Innovationen antreiben.

Letztendlich ist KI-Bereitschaft kein Endziel, sondern ein kontinuierliches Engagement für Spitzenleistungen im Informationsmanagement. Wer heute seine Datendisziplin professionalisiert, sorgt dafür, dass Bestandsdaten keine ungenutzten Relikte der Vergangenheit bleiben, sondern als wertvolle Ressourcen den Motor für die Innovationen von morgen bilden.

Erfahren Sie, wie globale Unternehmen chaotische und isolierte Daten vertrauenswürdig und KI-fähig machen. Lesen Sie den Bericht „Responsibly Sourced Data: AI’s Crucial Ingredient“ von Iron Mountain und FT Longitude.

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