In unserer Gesellschaft spielen Daten eine zentrale Rolle. Nicht umsonst werden sie gerne als das Öl des 21. Jahrhunderts bezeichnet – wobei der Vergleich hinkt. Denn während natürliche Rohstoffe sich irgendwann dem Ende zuneigen, ist der Rohstoff der Neuzeit unerschöpflich. Dies betrifft sowohl die Daten, die tagtäglich über uns gesammelt werden, als auch Kennzahlen und Messwerte im unternehmerischen Kontext. Die rasante Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft eröffnet damit zahlreiche Wertschöpfungsoptionen für Firmen in Deutschland. Längst hat der Wert der Datenwirtschaft im Verhältnis zum Bruttoinlandsprodukt an Dimension zugenommen: So rechnet die EU-Kommission damit, dass das Volumen der Datenökonomie – also der direkten, indirekten und induzierten Effekte des Datenmarktes auf eine einzelne Volkswirtschaft – in den 27 Mitgliedsstaaten bis 2025 auf über 800 Milliarden Euro ansteigen wird.
Unerschöpfliche Rohstoffe gehorchen allerdings ganz anderen Regeln. Denn Daten weisen die Besonderheit auf, dass erst durch die Vernetzung einzelner Informationen miteinander ein echter Mehrwert geschaffen wird. Eine wichtige Rolle nimmt dabei KI ein: Sie erkennt Muster, leitet darauf aufbauend Entscheidungen ab und findet in einem riesigen Datenberg genau die Information, die man braucht. Während KI mit Big Data gut zurechtkommt, sollte das Trainieren des KI-Verfahrens Small-Data-optimiert sein. Was meine ich damit? Die meisten Unternehmen bewegen sich nicht in Regionen, in denen etwa der Internet-Gigant Google unterwegs ist. Von selbstfahrenden Autos der Alphabet-Tochter Waymo über die Übernahme der britischen Spezialisten von Deep Mind, die unter anderem die schnelle Analyse von Proteinstrukturen im Rahmen der Pharmaforschung vorantreiben, bis hin zu einer starken KI, die so vielseitig ist wie ein menschliches Gehirn, schließt Google immer wieder milliardenschwere Wetten auf die Technologie ab. Nun haben die meisten anderen Firmen weder das Geld noch die notwendigen Datenberge dafür. Moderne KI-Verfahren müssen deshalb in der Lage sein, mit sehr wenig Trainingsinput auszukommen. Nur so lassen sie sich an die realen, spezifischen Aufgabenstellungen in Unternehmen anpassen. Diese Eigenschaft stärkt zudem den Demokratisierungsgedanken von KI – als einem der Grundpfeiler für eine enge Zusammenarbeit zwischen Technik und Menschen.
Grundsätzlich bringt der Einsatz von KI nahezu jedem Unternehmen, unabhängig von der Größe, gewinnbringende Vorteile. Ein gutes Beispiel ist das Freischaufeln von stupiden, immer wiederkehrenden Aufgaben. So kann das automatische Routen von E-Mails anhand ihres Inhalts, das Prüfen von Anträgen auf Vollständigkeit, Richtigkeit und Plausibilität oder auch das komplette Datenmanagement in einem Unternehmen durch KI auf ein neues Level gehoben werden. Denn erst mit KI können Unternehmen über ihre heterogenen Daten und Informationen hinweg, egal wo diese liegen, durch die Nutzung sowie automatische Generierung von Metadaten eine intelligente Verknüpfung und eine intelligente Datenanreicherung realisieren. Kein Unternehmen hat angesichts von Millionen oder sogar Milliarden an Dokumenten die notwendigen Personalressourcen, um diese Anreicherung oder Informationsvernetzung mit Menschen umzusetzen. Unabdingbar ist beides allerdings, um die notwendigen Daten für die stetig wachsenden Anforderungen im täglichen Geschäftsbetrieb bereitzuhalten.
Fakt ist, KI bestimmt die Zukunft unserer Datenökonomie. Die Frage ist vielmehr, wie gut Unternehmen in der intelligenten Datennutzung dastehen. Nur die, denen es gelingt, einen zusätzlichen Mehrwert aus ihren Datenbergen zu generieren, haben gute Chancen, ihre Wettbewerbsfähigkeit und Erträge durch neue Geschäftsmodelle, effizientere Prozesse und optimal abgestimmte Kundenservices zu steigern.
