Frank Ferro: „GenAI im Rahmen Ihrer Datenreise meistern“

Wie integrieren Sie GenAI erfolgreich in Ihre gesamte Datenstrategie? Seit über zehn Jahren generiert Frank Ferro mit Daten und KI Mehrwert für Unternehmen. Nach langjähriger Tätigkeit als Führungskraft bei PostNL und einer befristeten Position als Programmdirektor GenAI bei ANWB übernimmt er demnächst die Position des Leiters der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) am Amsterdam UMC. In einer kürzlich abgehaltenen CIO Masterclass bei Anderson MacGyver teilte er seine Vision und seine Erfahrungen. Hier eine Zusammenfassung.

In verschiedenen Branchen lag der Fokus lange Zeit auf physischen Produkten und Dienstleistungen, doch die Aufmerksamkeit verlagert sich zunehmend auf Daten und Algorithmen. Diese dienen nicht mehr nur der Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Optimierung von Geschäftsprozessen, sondern entwickeln sich auch zu eigenständigen, marktfähigen Produkten.

Für den effektiven Einsatz von traditioneller und generativer KI werden drei Dinge empfohlen: eine sichere und kontrollierte Umgebung, angemessene Governance und größtmögliche Unabhängigkeit von großen Technologiekonzernen. Grundlage hierfür ist eine solide Datenmanagementstruktur und IT-Architektur, an der Organisationen oft schon seit Längerem arbeiten.

Darüber hinaus ist es entscheidend, genau zu wissen, was man tut. Dies beginnt in der Regel mit der Verbesserung des notwendigen Wissensstands innerhalb der Organisation. Dies erfordert echte Aufmerksamkeit, da selbst grundlegende Datenkompetenz oft fehlt.

Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen nicht nur, die erforderliche Datenqualität – sowohl zentral als auch unternehmensintern – sicherzustellen, sondern auch zu erläutern, warum, wo und wie Sie KI einsetzen. Wenn beispielsweise ein Algorithmus in einem Callcenter Entscheidungen trifft, sollte transparent sein, was die KI tut und zu welchem ​​Zweck. Dasselbe gilt für Anwendungen zur Betrugserkennung.

In der Anfangsphase empfiehlt es sich, ein unkompliziertes, ansprechendes Zukunftsprojekt zu wählen, das einen sichtbaren Mehrwert für alle Beteiligten schafft. Ohne aktive Beteiligung und Unterstützung des Unternehmens sind solche Initiativen kaum zum Erfolg zu führen.

Kontrollierte Umgebung

Eine wichtige Empfehlung ist, GenAI in einer sicheren und kontrollierten Umgebung einzusetzen. Ähnlich wie bei WhatsApp, wo die Daten selbst zwar sicher sein mögen, können Metadaten – etwa wer wann kontaktiert wird – mehr preisgeben, als Ihnen lieb ist.

Die kostenlose Version von ChatGPT ist beispielsweise in dieser Hinsicht nicht völlig ausfallsicher. Die Enterprise-Version hingegen bietet eine sichere, kontrollierte KI-Umgebung. Dadurch können auch Nicht-IT-Fachleute mit ihren eigenen persönlichen und beruflichen Konfigurationen experimentieren und arbeiten. Beispiele hierfür sind das Umschreiben von Pressemitteilungen oder anderen offiziellen Mitteilungen in einfacher Sprache, was Führungskräften und Kommunikationsteams viel Zeit sparen kann.

Ein weiteres Beispiel ist der Einsatz eines großen Sprachmodells (LLM), um Kundenanfragen per E-Mail in großem Umfang zu beantworten oder Code für Programmierer zu generieren – eine Praxis, die in vielen Unternehmen bereits üblich ist.

Bei den meisten Anwendungen behalten die Menschen vorerst die Kontrolle. Microsoft Copilot beispielsweise ist ausdrücklich kein Autopilot. Es fungiert als Assistent, der die Produktivität deutlich steigern kann, aber nicht fehlerfrei ist.

Ordnungsgemäße Regierungsführung

Schritt zwei: Für eine angemessene Governance sorgen. Beginnen Sie mit der Einrichtung eines Data & AI Governance Boards, das die Geschäftsleitung bei Entscheidungen über die potenziell sensible oder folgenreiche Nutzung von Daten und Algorithmen unterstützen kann.

Ebenso grundlegend ist die Kontrolle über verlässliche Daten – nicht nur um Prozesseffizienz zu gewährleisten und Ziele zu erreichen, sondern auch um Gesetze, Vorschriften sowie Datenschutz- und Sicherheitsbestimmungen einzuhalten. Implementieren Sie ein robustes zentrales und dezentrales Datenmanagement sowie eine zuverlässige Qualitätskontrolle.

Interessanterweise ist der „Dateneigentümer“ oft nicht der „Datenherrscher“. Anders ausgedrückt: Die Person, die für die Datenqualität verantwortlich ist, ist nicht immer diejenige, die die Daten nutzt, um wertvolle und intelligente Lösungen für das Unternehmen zu entwickeln.

Daher ist es ratsam, das Datenmanagement direkt in die Geschäftsprozesse zu integrieren. Teams können so die Verantwortung für die Bereinigung ihrer eigenen Datensätze für spezifische Initiativen oder Anwendungsfälle übernehmen, selbst wenn die Datenqualität im gesamten Unternehmen noch nicht optimal ist. Wer mit GenAI wartet, bis alle Unternehmensdaten bereinigt und aufbereitet sind, riskiert, gar nicht erst damit zu beginnen.

Parallel dazu sollten Sie die Stammdaten pflegen und beispielsweise sicherstellen, dass alle Kundendaten in einem zentralen System erfasst und zugänglich sind. Bei neuen Initiativen oder technischen Möglichkeiten, die Kunden betreffen, muss stets eine Anbindung an das Stammdatenmanagementsystem bestehen.

Virtueller föderativer Ansatz

Eine zentrale Vision und Strategie sind unerlässlich, damit eine Organisation den gewünschten Reifegrad in den Bereichen Daten und KI erreicht. Um jedoch in einzelnen Geschäftsbereichen oder Abteilungen Fortschritte zu erzielen, kann ein virtueller, föderativer Ansatz verfolgt werden. Dabei werden Mitarbeiter der zentralen Technologie- oder Datenabteilung bestimmten Geschäftsbereichen oder Projekten zugeordnet.

Daten-Governance und Datenmanagement können im Laufe der Zeit zunehmend dezentralisiert – beispielsweise im Rahmen geplanter Meetings oder Sitzungen – behandelt und diskutiert werden. Initiativen mit potenziellen Risiken in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz oder Ethik können dann an das zentrale Data & AI Governance Board weitergeleitet werden.

Sie sollten außerdem eine ethische Bewertung durchführen, um festzustellen, ob neue digitale Möglichkeiten und Pläne mit den Werten und Prinzipien des Unternehmens übereinstimmen. Oftmals lässt sich dadurch schnell klären, ob etwas realisierbar ist oder nicht. Solche Bewertungen können auch dazu beitragen, Risikominderungsmaßnahmen zu identifizieren.

Maximierung der Unabhängigkeit

Schließlich sollten Sie größtmögliche Unabhängigkeit von großen Technologiekonzernen anstreben. Es ist durchaus sinnvoll, Dienste von Microsoft, Google und anderen Branchengrößen zu nutzen, aber vermeiden Sie es, von ihnen abhängig zu werden. Wählen Sie stattdessen Dienste und Anbieter, die in Ihrem Kontext den größten Mehrwert bieten, und setzen Sie nicht alles auf eine Karte.

Stellen Sie sicher, dass Sie über eine Steuerungsebene verfügen, die sich mit mehreren LLMs integrieren lässt. Dadurch können Sie für jeden Anwendungsfall das effektivste LLM einsetzen.

Zusammenfassend bietet GenAI beispiellose Möglichkeiten zur Wertschöpfung, erfordert jedoch eine durchdachte Vision und Vorgehensweise. Sind Sie bereit für den nächsten Schritt? Anderson MacGyver vereint langjährige Erfahrung mit strategischen, organisatorischen, datenbezogenen und technologischen Herausforderungen und unterstützt Sie bei der Umsetzung neuer digitaler Entwicklungen. Möchten Sie mehr erfahren? Kontaktieren Sie Anton Bubberman und teilen Sie uns Ihre Ziele und Herausforderungen mit. Wir helfen Ihnen gerne!