Hintergrund

71 Prozent der Arbeitnehmer nutzten bereits KI-Tools, bevor ihre Vorgesetzten davon wussten. Doch eine individuelle, fragmentierte Herangehensweise an die Einführung generativer KI in bestehende Prozesse trägt dazu bei, das Unternehmen zu splitten: Auf der einen Seite sind die Mitarbeitenden, die die neueste Technologie nutzen, ohne sich darüber mit ihren Kollegen oder Vorgesetzten zu verständigen. Auf der anderen Seite stehen die zögerlichen Nichtnutzer, die hinter ihren vermeintlich fortschrittlicheren Kollegen zurückbleiben.

Angestaubte Anwendungen finden sich in beinahe jedem Unternehmen. Bei der Frage, wie die richtige Herangehensweise an die technologischen Altlasten aussieht, kommt es vor allem auf den Zustand der Software an. In vielen digitalen Sorgenkindern stecken jedenfalls auch echte Chancen für Modernisierung und Innovation.

Die Speicherung von Daten wird kontinuierlich komplexer und es wird für Organisationen in vielen Branchen immer schwieriger, jederzeit alle Vorschriften einzuhalten. Data-Compliance ist insbesondere für stark regulierte Branchen entscheidend, die über jedes Bit verarbeiteter Daten Rechenschaft ablegen müssen. Manuell ist diese Aufgabe schon lange nicht mehr zu bewältigen. Zuhilfe kommen moderne Plattformen für das Management unstrukturierter Daten, die die Mehrheit aller Daten darstellen.

KI-Lösungen können nur so wertvoll, einzigartig und nützlich sein, wie Menge, Qualität und Vielfalt der verfügbaren Trainingsdaten. Dies bedeutet für Unternehmen, dass sie jetzt Methoden benötigen, um ihre Daten in einem Workflow zu speichern, der eine Analyse, Katalogisierung und Kennzeichnung all ihrer Daten ermöglicht. Dies erfordert eine End-to-End-Infrastruktur für unstrukturierte Daten, die sich an neue Herausforderungen anpassen lässt.