Überall, wo man sich hinwendet, enthält das Gespräch über KI die gleiche Botschaft: Erfolg hängt vom Guten ab Daten. Es ist zum Mantra jedes Sitzungssaals und jeder Konferenzbühne geworden.
Unternehmen investieren Millionen in die Bereinigung, Kennzeichnung und Organisation von Daten in der Überzeugung, dass die KI-Transformation folgen wird, sobald sie richtig ist.
Aber dieser Glaube ist unvollständig. Das Bereinigen und Sammeln von Daten ist Schritt Null. Ohne die erforderliche Technik, Architektur und Betriebsbereitschaft wird selbst der sauberste Datensatz das Unternehmen nicht voranbringen.
Chief Product & Technology Officer, CBTS.
Eine Gartner-Umfrage ergab, dass 63 % der Unternehmen entweder nicht über die richtigen Datenverwaltungspraktiken für KI verfügen oder sich nicht sicher sind, ob sie über diese verfügen.
Aber selbst wenn Unternehmen nicht wissen, wo sie anfangen sollen, von der Daten- zur KI-Transformation zu gelangen, gibt es eine einfache Strategie, mit der jedes Unternehmen Geschäftsergebnisse erzielen kann.
Warum der Fortschritt bei Schritt Null ins Stocken gerät
Der Fortschritt gerät ins Stocken, wenn es eine Lücke zwischen den Ebenen zwischen Daten und Aktivierung gibt – Strategie, Technik, Modernisierung, Visualisierungund Bereitschaft. Einige Unternehmen schreiben eine ehrgeizige Datenstrategie, die niemals mit messbaren Geschäftsergebnissen verknüpft ist.
Andere sammeln und speichern riesige Mengen an Informationen, ohne einen Plan dafür zu haben, wie diese zwischen den Systemen weitergegeben werden. Am häufigsten handelt es sich um ein Vermächtnis IT-Infrastruktur macht eine Modernisierung nahezu unmöglich, während Datenteams von den Entscheidungsträgern isoliert bleiben.
Eine weitere häufige Hürde sind fehlende Fähigkeiten oder Erfahrungen. Unternehmen verfügen möglicherweise über Datenanalysten, die Dashboards interpretieren können, aber es mangelt an Dateningenieuren und -architekten, die die Pipelines und Governance-Strukturen aufbauen können, die Erkenntnisse zuverlässig und skalierbar machen. Wenn es an Talenten mangelt, bleiben Unternehmen bei einem Teil des Prozesses hängen.
Dies blockiert mehr als nur ein tieferes Verständnis der Zahlen; es verhindert Innovationen in diesen Unternehmen. Fast die Hälfte der Führungskräfte gaben in einer Umfrage von IBM an, dass Datenbedenken weiterhin ein Hindernis für die Einführung von Agenten-KI in ihren Unternehmen darstellen.
Wann Mannschaften Sie können ihren Daten nicht vertrauen und sie nicht als Grundlage für eine KI-Strategie verwenden, selbst wenn von oben Druck ausgeübt wird. KI ist vielleicht das auffälligste Thema, über das jeder reden möchte, aber das „Langweilige“ ist es, was es zum Funktionieren bringt.
Daten in echte Geschäftsergebnisse umwandeln
Um dieses Problem zu lösen, muss nicht unbedingt eine ganze Abteilung eingestellt oder in Dutzende neuer Datentools investiert werden, aber es erfordert eine Änderung in der Art und Weise, wie Unternehmen über die Bereitschaft denken. Echte Bereitschaft beginnt, wenn Datenoperationen entworfen werden Geschäft Ergebnisse im Auge behalten.
Unternehmen, die in diesem Bereich reifen, behandeln Ingenieurwesen und Architektur als betriebswirtschaftliche Disziplinen. Sie definieren klare Eigentumsverhältnisse für Datenpipelines, etablieren von Anfang an eine Governance und modernisieren die Infrastruktur, damit Daten sicher und effizient übertragen werden können.
Wenn diese Teile vorhanden sind, folgen die Geschäftsergebnisse. In einigen Unternehmen hat die Verbindung von Produktions- und Wartungsdaten zu kürzeren Ausfallzeiten und einem höheren Durchsatz geführt – echte Umsatzsteigerungen durch Systeme, die endlich kommunizieren können.
In anderen Ländern wurden durch die Vereinheitlichung von Finanz- und Betriebsdaten doppelte Softwarelizenzen vermieden und die Infrastrukturkosten gesenkt. Das könnte zu einer Einsparung von Zehntausenden von Dollar pro Monat führen. Sichtbarkeit fördert diese Einsparungen.
Das Risiko sinkt auch dramatisch, wenn Governance und Beobachtbarkeit in den täglichen Betrieb integriert werden. Führungskräfte vertrauen dem, was sie sehen, und können die Integrität jeder Entscheidung nachweisen. Wenn Daten zusammenfließen, können Unternehmen außerdem Schwachstellen proaktiv erkennen und die Wahrscheinlichkeit einer Schwachstelle deutlich reduzieren Cybersicherheit Verstoß.
Während viele Unternehmen versuchen, diese Schichten intern zusammenzusetzen, stellen die meisten irgendwann fest, dass sie einen Partner benötigen, der den gesamten Prozess steuern kann – von der Strategie über die Architektur, Modernisierung bis hin zur KI-Bereitschaft. Der richtige Partner bringt die Rahmenbedingungen, Talente und wiederholbaren Prozesse mit, die aus der Bereitschaft Ergebnisse machen.
Geschwindigkeit geht vor Größe
Wenn Unternehmen über diese Grundlage verfügen, können sie schnell von Erkenntnissen zur Umsetzung übergehen. Kleinere Unternehmen mit modernen Datenarchitekturen übertreffen bereits viel größere Konkurrenten, die durch Altsysteme belastet werden. Sobald Daten frei fließen können, beschleunigen sich Entscheidungen, schärfen Prognosen und verstärken die Automatisierung.
KI-Kenntnisse sind mittlerweile ein zentrales Thema. Die KI-Ausführung unterscheidet die Unternehmen, die vorankommen, von denen mit gescheiterten Projekten. Im Wettlauf um die KI-Transformation werden die Gewinner nicht über die meisten Daten verfügen; Sie werden diejenigen sein, die das schnellste Auto gebaut haben und wussten, wie man es über die Ziellinie fährt.
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