Sofern Sie die letzten zwei Jahre nicht unter einem Stein gelebt haben, ist Ihnen wahrscheinlich aufgefallen, wie Künstliche Intelligenz (KI) KI hat sich vom futuristischen Schlagwort zu etwas entwickelt, worüber selbst Ihre Großmutter spricht. KI ist mittlerweile allgegenwärtig, von Chatbots, die Kundenfragen beantworten, bis hin zu Tools, die mit nur wenigen Eingaben ganze Essays schreiben oder beeindruckende Kunstwerke erstellen können. Unternehmen setzen auf KI, und KI verändert die Arbeitswelt rasant.
Aber hier ist der Punkt: Damit KI ihre Magie entfalten kann, braucht sie Daten. Und zwar nicht irgendwelche Daten – gut organisierte, saubere und richtig beschriftete Daten. Und genau hier kommen Sie ins Spiel. Um diese Revolution zu unterstützen, sorgen viele Helden hinter den Kulissen dafür, dass KI-Systeme, wie diese schicken Große Sprachmodelle (LLMs) Werkzeuge verfügen über alles, was sie brauchen, um nützlich, genau und sicher zu sein.
Welchen Nutzen hat KI für Unternehmen?
KI sorgt für große Veränderungen. Es geht nicht nur darum, schneller auf Kundensupport-Chats zu antworten oder Netflix-Vorschläge zu machen. Unternehmen nutzen KI, um:
- Zeit sparen: KI automatisiert langweilige, sich wiederholende Aufgaben, sodass sich die Menschen auf die kreativen oder strategischen Dinge konzentrieren können.
- Treffen Sie intelligentere Entscheidungen: Durch die Analyse riesiger Datenmengen durch KI können Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und nicht von Vermutungen treffen.
- Kunden begeistern: Ob es um die Erstellung personalisierter Empfehlungen oder die Anpassung von Anzeigen geht – KI hilft Unternehmen dabei, wie nie zuvor mit Kunden in Kontakt zu treten.
- Schneller wachsen: KI kann den Betrieb skalieren, ohne dass für den Menschen eine Menge Mehrarbeit entsteht.
Doch all dies hängt von einer Sache ab: Daten. Und zwar von vielen.
Big Data – wozu ist es gut? Manche Quellen Schätzungen zufolge werden im Jahr 2024 täglich rund 402,74 Millionen Terabyte an Daten generiert. Und diese Datenexplosion ist nicht nur zum Schein – Big Data Analytics treibt Hunderte von Milliarden Dollar Umsatz pro Jahr.
Warum Datenteams der Schlüssel zum KI-Puzzle sind
Damit KI ihre Aufgabe erfüllen kann, benötigt sie saubere, strukturierte Daten. Stellen Sie sich KI als Auto und Daten als Treibstoff vor. Ist der Treibstoff verschmutzt oder voller Schrott, läuft das Auto nicht richtig – oder kann ganz ausfallen. Deshalb sind Datenteams so wichtig.
So machen es Datenteams möglich:
1. Bereinigen und Organisieren der Daten
Die meisten Daten, die Unternehmen sammeln, sind unübersichtlich. Sie können Duplikate, Fehler oder fehlende Teile enthalten. Datenteams:
- Gehen Sie die Daten durch, um sie zu bereinigen.
- Beschriftungen oder Tags hinzufügen damit die KI weiß, was sie sieht.
- Stellen Sie sicher, dass die Daten relevant und sinnvoll sind.
- Stellen Sie sicher, dass in Gebäudemodellen, die von der Öffentlichkeit genutzt werden können, keine vertraulichen Informationen enthalten sind.
Dies ist besonders wichtig, da viele Geschäftsdaten unstrukturiert sind – etwa Dokumente, PDFs oder Chatprotokolle in Cloud-Speichern. Datenteams arbeiten hart daran, dieses Chaos zu ordnen.
2. Datensicherheit und Compliance
KI benötigt Unmengen an Daten, aber Unternehmen müssen auch bei deren Nutzung vorsichtig sein. Datenteams stellen sicher:
- Sensible oder proprietäre Daten sind gut geschützt.
- Das Unternehmen befolgt Datenschutzgesetze wie GDPR.
- KI-Systeme verwenden nicht versehentlich Daten, die sie nicht verwenden sollten.
Wie IT-, Sicherheits- und Datenteams für die KI-Bereitschaft zusammenarbeiten
Für eine erfolgreiche KI-Einführung im Unternehmen reichen ein leistungsfähiges Modell oder eine große Datenmenge nicht aus. IT-, Sicherheits- und Datenteams müssen eng zusammenarbeiten, damit KI-Systeme Zugriff auf die richtigen Informationen haben, innerhalb angemessener Sicherheitsvorkehrungen arbeiten und verlässlichen Mehrwert für das Unternehmen liefern.
Jedes Team bringt eine andere Verantwortung in den Prozess ein.
IT-Teams: Aufbau und Wartung einer KI-fähigen Infrastruktur
IT-Teams schaffen die technische Grundlage, die es Unternehmen ermöglicht, KI-Anwendungen einzusetzen, zu integrieren und zu skalieren. Zu ihren Aufgaben gehören:
- Verwaltung von Cloud-, On-Premises- und Hybridumgebungen, die KI-Workloads unterstützen
- Integration von KI-Anwendungen in genehmigte Unternehmenssysteme und Datenquellen
- Aufrechterhaltung der Verfügbarkeit, Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Infrastruktur
- Unterstützung von Identitätsmanagement, Anwendungsintegrationen und betrieblichen Kontrollen
- Abstimmung mit Sicherheits- und Datenteams vor der Einführung neuer KI-Tools
Ohne eine verlässliche technische Grundlage können KI-Initiativen schwer zu skalieren, zu warten oder zu steuern sein.
Sicherheitsteams: Sensible Daten schützen und KI-Zugriffe steuern
Sicherheitsteams unterstützen Unternehmen dabei, die Risiken zu verstehen, die durch die Interaktion von KI-Systemen mit Unternehmensinformationen entstehen. Da Copiloten, große Sprachmodelle und KI-Agenten Zugriff auf Geschäftsdaten erhalten, benötigen Sicherheitsteams Einblick sowohl in die verwendeten Informationen als auch in die darauf zugreifenden Identitäten.
Zu den Hauptaufgaben gehören:
- Identifizierung sensibler, regulierter und geschäftskritischer Informationen, die für KI zugänglich sind
- Beurteilung übermäßiger Berechtigungen und unnötiger Datenoffenlegung
- Bewertung der Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit KI-Anwendungen, Integrationen und automatisierten Arbeitsabläufen
- Anwendung geeigneter Datenschutz- und Zugriffskontrollrichtlinien
- Überwachung von Risiken und Koordination von Abhilfemaßnahmen mit Dateneigentümern und IT-Teams
Um diese Herausforderungen näher zu betrachten, erkunden Sie Risiken und Best Practices für die Datensicherheit im Bereich KI.
Datenteams: KI-Daten aufbereiten, klassifizieren und verwalten
Datenteams sorgen dafür, dass Unternehmensinformationen für KI-Anwendungen nutzbar und vertrauenswürdig sind. Ihre Rolle geht über die Bereinigung von Datensätzen hinaus und umfasst das Verständnis von Datenqualität, Sensibilität, Eigentumsverhältnissen und angemessener Verwendung.
Zu den Aufgaben gehören:
- Ermittlung und Inventarisierung relevanter strukturierter und unstrukturierter Daten
- Verbesserung der Datenqualität, -konsistenz und -vollständigkeit
- Klassifizierung sensibler Informationen und Festlegung von Datennutzungsbeschränkungen
- Dokumentation von Datenquellen, Eigentumsverhältnissen und Herkunft
- Unterstützung von Governance-Richtlinien für KI-Training, -Abruf und operative Nutzung
Diese Praktiken helfen Organisationen dabei, eine stärkere Grundlage für KI-Systeme zu schaffen, die auf genauen und angemessen verwalteten Informationen beruhen.
Gemeinsame Verantwortung: KI-Bereitschaft in die Tat umsetzen
Obwohl jedes Team unterschiedliche Verantwortlichkeiten hat, bleiben KI-Risiken selten auf eine einzelne Abteilung beschränkt. Eine Datenquelle kann technisch zugänglich sein, sensible Informationen enthalten und dennoch für einen bestimmten KI-Anwendungsfall ungeeignet sein.
Deshalb benötigen Organisationen ein gemeinsames Verständnis von Welche Daten existieren, wer oder was kann darauf zugreifen, wie werden sie verwendet und welche Richtlinien gelten?.
Durch die Kombination von Infrastruktur-Know-how, Sicherheitskontrollen und Datenintelligenz können IT-, Sicherheits- und Datenteams eine schnellere KI-Einführung unterstützen, ohne dabei Governance oder Verantwortlichkeit zu beeinträchtigen.
Eine neue Ära für Daten
Da KI in der Geschäftswelt immer wichtiger wird, entwickeln sich Datenteams auf neue Weise. Chief Data Officers (CDOs) werden zu Chief Data and AI Officers (CDAOs), und ihre Teams konzentrieren sich auf:
- KI-Daten vorbereiten: Sicherstellen, dass alle in KI-Systeme eingespeisten Daten qualitativ hochwertig und gut organisiert sind.
- Kuratieren von Datensätzen: Auswahl der besten Daten zum Trainieren und Verbessern von KI-Modellen.
- Schutz von Datenbeständen: Sorgen Sie dafür, dass alles sicher ist und den Datenschutzbestimmungen entspricht.
KI mag der neueste Trend in der Geschäftswelt sein, doch ohne starke Datenteams ist sie wie ein Ferrari ohne Benzin. Datenteams sorgen dafür, dass KI-Systeme den nötigen Treibstoff bekommen, um reibungslos zu laufen, intelligente Entscheidungen zu treffen und echten Mehrwert zu liefern.
Wenn Sie also das nächste Mal hören, dass KI Erstaunliches leistet, denken Sie daran, dass es nicht nur die Algorithmen sind, die dies möglich machen – es sind die Menschen hinter den Kulissen, die die Daten organisieren, bereinigen und schützen, die die Zukunft gestalten.
Wie kann BigID helfen?
Mit BigIDDatenteams haben einen starken Verbündeten bei der Verwaltung und dem Schutz von Daten für KI-Initiativen. BigIDs Fähigkeit, Daten klassifizieren über alle Typen hinweg—strukturiert, unstrukturiert, in der Cloud oder vor Ort– macht es zu einem Wendepunkt für Unternehmen, die KI einsetzen.
BigID scannt nach sensiblen Daten, um sicherzustellen, dass die in KI-Modellen verwendeten Informationen den Datenschutzbestimmungen entsprechen und ordnungsgemäß gesichert sind. BigID kann außerdem identifizieren, wo LLMs innerhalb einer Organisation eingesetzt werden, und bietet Einblicke in die Interaktion dieser Modelle mit sensiblen Daten. Durch die Implementierung robuste Zugangskontrollen und die Überwachung der Datennutzung können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Initiativen sowohl innovativ als auch verantwortungsvoll sind.
BigID bietet Datenteams die Tools, die sie benötigen, um KI-gesteuerte Projekte sicher und geschützt zu halten und sie an den höchsten Standards der Datenverwaltung auszurichten.
Klicken Sie auf hier um zu erfahren, wie BigID Ihnen helfen kann, Risiken zu reduzieren und die Einführung generativer KI zu beschleunigen.
Autor
