Wie man laut Elca BI und KI unter einen Hut bringt
Business Intelligence (BI) kann eine wertvolle Grundlage für Geschäftsentscheidungen bilden. Damit man davon profitieren kann, müssen zunächst aber ein paar Hürden genommen werden. Wie man BI und KI unter einen Hut bringt, sagt Markus Grob, Head BU Data, Analytics & AI bei Elca
Was ist aus Ihrer Sicht der bedeutendste Vorteil für Unternehmen von KI in Business Intelligence – und warum?
Markus Grob: KI, insbesondere generative KI, ermöglicht es, unstrukturierte Daten für Business Intelligence einfacher nutzbar zu machen.
Wo sehen Sie die grössten Herausforderungen oder Risiken bei der Integration von KI in BI-Systeme?
Die grössten Herausforderungen bei der Integration von KI in BI-Systeme sind die Datenqualität, Datenverfügbarkeit, der Datenschutz und ethische Fragen. Fehlerhafte oder verzerrte Daten können zu fehlerhaften Modellen führen.
Welche Faktoren sind für den erfolgreichen Einsatz von KI in BI besonders entscheidend – Technologie, Datenqualität, Unternehmenskultur?
Die Unternehmenskultur ist am wichtigsten und zugleich am schwierigsten zu verändern. Datenqualität kann mit Investments erreicht werden. Dafür ist die Zusammenarbeit bei den Geschäftsprozessen erforderlich, was wiederum von der Unternehmenskultur abhängt. Die Technologie stellt die geringste Herausforderung dar; diese kann einfach eingekauft werden.
Welche technologischen Entwicklungen rund um KI, die den BI-Markt fundamental verändern könnten, erwarten Sie in den nächsten fünf Jahren?
Es gibt mehrere Entwicklungstrends, die den BI-Markt jedoch bis heute noch nicht grundlegend verändern konnten. Dies wird sich in den nächsten fünf Jahren ändern: Steuerung durch gesprochene Sprache, Generierung von Grafiken anstelle von Tabellen und automatische Erkennung von und Alarmierung bei Anomalien – in Kennzahlen und unstrukturierten Informationen. Quantencomputing hingegen wird nach meiner Einschätzung noch mehr als fünf Jahre benötigen, bis es den BI-Markt erreicht.
Datenqualität ist eine zentrale Grundlage für sinnvolle BI-Analysen. Wie geht man mit der Gefahr um, dass fehlerhafte, verzerrte oder halluzinierte Daten und Erkenntnisse zu falschen Business-Entscheidungen führen könnten?
Fehlerhafte und verzerrte Daten sind keine neue Gefahr. Damals, heute und in Zukunft ist gesunder Menschenverstand die beste Rückversicherung gegen "komische" Entscheidungen. Kritisches Hinterfragen ist bereits heute notwendig und wird auch in Zukunft ein Erfolgsfaktor bleiben.
Die Antworten der weiteren Teilnehmenden des Podiums:
- Marco Cermusoni, Boss Info: "Unvollständige oder mangelhafte Daten führen in traditionellen wie KI-gestützten BI-Lösungen zu Trugschlüssen."
- Yvan Cognasse, Oracle: "Die Einführung von KI erfordert häufig einen kulturellen Wandel."
- Alexander Finger, SAP: "KI ist das entscheidende Werkzeug für umfassendere Analysen in Echtzeit."
- Kristof Gramm, IT-Logix: "Das grösste Risiko liegt darin, sich gar nicht mit KI auseinanderzusetzen."
- Sonja Meindl, Microsoft: "Es ist wichtig, dass KI als Teil einer Gesamtstrategie strategisch verankert ist."
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