Moderne Daten- und KI-Strategien schaffen die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen, Automatisierung und personalisierte Kundenerlebnisse. Im Fokus stehen der Aufbau skalierbarer Datenarchitekturen, der Einsatz von Advanced Analytics & KI sowie die Etablierung klarer Data- und AI-Governance. Relevante Aspekte sind u. a. Data Mesh, Explainable AI (XAI), EU AI Act und der Wandel vom Datensilo zur Composable Data Strategy.
Generative KI hat sich in Geschäftsprozessen (Marketing, Codegenerierung, BI) etabliert. AI Trust, Risk & Security Management (AI TRiSM) sowie regulatorische Anforderungen (EU AI Act) prägen zunehmend die KI-Governance. Unternehmen investieren zudem massiv in MLOps, um KI-Modelle verlässlich zu operationalisieren.
Daten gelten als strategischer Rohstoff der digitalen Wirtschaft. Eine moderne Datenstrategie definiert, wie ein Unternehmen Daten sammelt, verwaltet, analysiert und in Mehrwert umwandelt. Dies umfasst den Aufbau moderner Datenarchitekturen (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse, Data Mesh), die Einführung von Advanced Analytics und Künstlicher Intelligenz sowie das Etablieren von Data Governance (Qualität, Datenschutz, Sicherheit). Für Entscheider ist zentral: Wie können wir unsere Daten nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen?
Modernisierung in diesem Bereich heißt oft, Datensilos aufzubrechen, Legacy-Datenbanken abzulösen und ein datengetriebenes Mindset zu fördern. Eine "Composable Data Strategy", die auf modularen Datendiensten und Ansätzen wie Data Mesh basiert, kann hierbei die Flexibilität erhöhen und die Wiederverwendung von Datenassets signifikant fördern, was wiederum die Agilität des gesamten Unternehmens im Sinne eines "Composable Enterprise" steigert.
Ein zunehmend wichtiger Aspekt der KI-Strategie ist Explainable AI (XAI). Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-basierten Entscheidungen gewinnen aufgrund regulatorischer Anforderungen und gesellschaftlicher Akzeptanz stark an Bedeutung. Unternehmen implementieren daher verstärkt XAI-Lösungen, um Compliance und Vertrauen sicherzustellen.
Besonders relevant wird zudem die Implementierung spezifischer Governance-Modelle für KI, um regulatorische Anforderungen wie den EU AI Act zu erfüllen. Dies umfasst klare Verantwortlichkeiten für KI-Modelle, kontinuierliche Validierung und Risikobewertungen sowie regelmäßige Audit-Verfahren. Ergänzend entwickeln Unternehmen ethische Leitlinien für die KI-Nutzung, um ethische Standards und Fairness zu garantieren sowie mögliche Diskriminierungen oder Verzerrungen in den Algorithmen proaktiv zu vermeiden.
