Infrastruktur & Strategien für die nächste Welle der Unternehmens-KI

Die KI hat sich schnell weiterentwickelt, doch nur eine kleine Gruppe von Unternehmen wandelt frühe Erfolge in einen spürbaren Vorteil um. Die meisten haben bewiesen, dass generative KI die Produktivität steigern und Arbeitsabläufe beschleunigen kann, aber weitaus weniger haben die erforderlichen Grundlagen geschaffen, um diese Wirkung im gesamten Unternehmen zu skalieren. Für leitende Technologieführungskräfte ist dies ein entscheidender Moment. Das Unterscheidungsmerkmal ist nicht mehr nur der Fortschritt allein, sondern ob Daten, Data Governance und Architektur ausgereift genug sind, um die KI-Dynamik in unternehmensweite Performance umzusetzen.

Wie gehen Führungskräfte in Unternehmen diesen Wandel an? Wir haben uns mit MIT Technology Review Insights zusammengetan, um die größten Trends und Veränderungen bei den KI-Strategien von Unternehmen aufzudecken. Lesen Sie die Erkenntnisse von 800 leitenden Führungskräften aus den Bereichen Daten und Technologie darüber, was es braucht, um eine leistungsstarke Daten- und KI-Organisation aufzubauen.

Daten und Governance für hochwertige KI

Die Forschungsstudie des MIT Technologie Review für 2025 beleuchtet mehrere Organisationen, die eine Infrastruktur aufbauen. Ein Unternehmen, das mit diesem Ansatz KI-Erfolge erzielt hat, ist die Fox Corporation, die sich zum Ziel gesetzt hat, Sports AI zu entwickeln, einen multimodalen Chatbot, der Sportfragen mithilfe von Live-Kommentaren und journalistischen Inhalten beantworten kann. Das Team stellte jedoch fest, dass seine veraltete Suchinfrastruktur nicht die erforderliche Präzision unterstützen konnte. Dieses Hindernis veranlasste sie, das Backend mit einer semantischen Sucharchitektur neu aufzubauen, die Inhalte kontextbezogen interpretieren und an die richtigen Modelle weiterleiten konnte. Diese Investition in Datenkontext, Datenherkunft und Modellorchestrierung führte zu einer messbaren Verbesserung der Performance und der Benutzererfahrung.

Diese Entwicklung ist eine Erinnerung daran, dass die Wettbewerbsdifferenzierung zunehmend von den Daten- und Governance-Ebenen unterhalb der KI herrührt und nicht vom Modell allein.

Bei Databricks beobachten wir dieses Muster bei vielen der globalen Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten. Die Organisationen, die echte Fortschritte machen, sind diejenigen, die in eine einheitliche Data Governance, semantischen Kontext und eine vereinfachte Architektur investieren, die es Modellen und Agenten ermöglicht, auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten zu arbeiten.

Der Differenzierungsfaktor: Einheitliche Daten, Datenanalyse und KI

In der gesamten MIT-Studie wird ein Trend deutlich. Unternehmen, die Daten, Analysen und KI auf einer integrierten Grundlage vereinheitlichen, gewinnen an Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und der Fähigkeit, zuverlässig zu skalieren. Diejenigen, die fragmentiert bleiben, haben weiterhin mit Reibungsverlusten zu kämpfen: inkonsistente Kontrollen, unklare Datenherkunft und unzusammenhängende Governance-Muster.

Keine dieser Herausforderungen ist unüberwindbar. Tatsächlich besitzen viele Organisationen bereits die Voraussetzungen für den Erfolg. Sie verfügen über fähige Analytics-Teams, moderne Cloud-Umgebungen und reifende Datenplattformen. Was sich jetzt ändert, ist die Absicht der Führungskraft. Führungskräfte priorisieren Zusammenhalt, Klarheit und funktionsübergreifende Abstimmung als Voraussetzung für eine unternehmensweite KI-Performance.

In unserem Kundenstamm zeigt sich durchgängig dasselbe Signal. Wenn Teams Daten, Datenanalyse und KI auf einer einzigen, integrierten Grundlage vereinheitlichen, beseitigen sie Reibungsverluste und gewinnen die für die Skalierung erforderliche Zuverlässigkeit.

Vorbereitung auf den Wandel zur Agenten-KI

Dieser grundlagenorientierte Ansatz wird noch wichtiger, während Organisationen agentische KI erkunden. Während sich generative KI auf die Erstellung von Inhalten oder Erkenntnissen konzentriert, stützt sich agentische KI auf Ziele, Kontext und die Fähigkeit, fundierte Maßnahmen zu ergreifen. Dadurch werden Governance, Lineage und Risikomanagement unerlässlich und sind nicht länger optional.

Unternehmen, die diesen Übergang gestartet haben, behandeln agentenbasierte Fähigkeiten als Katalysatoren für Disziplin. Workday zum Beispiel konzentriert sich stark darauf, den Agenten die richtigen Daten bereitzustellen, die Autorität hinter den Aktionen der Agenten zu validieren und sicherzustellen, dass die Governance-Muster auf jeder Ebene konsistent sind. Ihr Ansatz unterstreicht, dass verantwortungsvolle Autonomie nur dann erreichbar ist, wenn Datenstrategie und KI-Strategie Hand in Hand gehen.

3M bietet eine weitere Perspektive. Ihre Daten- und KI-Teams konzentrieren sich auf den Aufbau tiefergehender Metadaten und Geschäftskontexte, bevor sie agentenbasierte Fähigkeiten skalieren. Durch die Stärkung der semantischen Ebene hinter ihren Daten stellen sie sicher, dass jedes Modell und jeder Agent über die nötige Klarheit verfügt, um verlässliche Entscheidungen zu treffen. Für sie ist Kontext kein technisches Detail, sondern ein strategisches Asset.

Datengrundlagen in einen Vorteil verwandeln

Die Unternehmen, die am schnellsten vorankommen, warten nicht auf perfekte Bedingungen. Aus unserer Arbeit mit CIOs, CTOs und CDOs wissen wir, dass die Unternehmen, die am schnellsten vorankommen, diejenigen sind, die ihre Architektur vereinfachen, die Governance zentralisieren und den Datenkontext als strategisches Asset und nicht als technisches Feature behandeln. Ihr Fortschritt zeigt, dass eine verantwortungsvolle Skalierung keine Einschränkung ist. Sie ist der Schlüssel, der es der KI ermöglicht, in der Produktion zuverlässig zu arbeiten, und der die führenden Unternehmen vom Rest des Feldes unterscheidet.

Wenn Führungskräfte für das nächste Jahrzehnt der KI-Innovation planen, ist die eigentliche Frage nicht mehr, ob KI ihr Unternehmen transformieren wird. Sondern vielmehr, ob die Data Governance- und Architektur-Grundlagen ihrer Organisation bereit sind, Autonomie, Handlungsfähigkeit und langfristige Performance zu unterstützen.

Vertiefende Informationen

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(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag