Weiterbildung
Wie viel Datenkompetenz für KI-Projekte?
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Erfolgsversprechende KI-Projekte identifizieren
Die Projektauswahl ist wahrscheinlich die größte Herausforderung für Unternehmen bei KI-Initiativen. Entscheidend ist, dass die KI-Strategie tatsächlich auf die Geschäftsziele abgestimmt ist. Es gilt, zunächst die Probleme und Fragestellungen exakt einzugrenzen, die Unternehmen mit KI lösen möchten. Was tragen die Antworten zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse bei und wie steht es mit den verfügbaren Ressourcen?
Oft ist das erste erfolgreiche KI-Projekt das, das sich am einfachsten operationalisieren und mit dem geringsten Änderungsaufwand produktiv umsetzen lässt. Es empfiehlt sich ein Projekt, das so schnell wie möglich einen Nutzen bringt, auch wenn es sich nur um kleine Verbesserungen handelt. Sinnvoll ist es, Kunden, Anwender und Interessenvertreter möglichst intensiv in den Entwicklungsprozess mit einzubeziehen. Zudem sollten Feedback für mehr Datenerfassung und Input der Verantwortlichen möglich sein.
Die grundlegende Datenstrategie spielt eine wichtige Rolle für die erfolgreiche Anwendung von KI im Unternehmen. Der kontinuierliche Aufbau einer Datenkultur schafft die optimalen Bedingungen, um Fertigkeiten zu entwickeln und neue Lösungen im gesamten Betrieb zu fördern.
Im Zuge der digitalen Transformation haben viele Unternehmen in den vergangenen Jahren bereits in Daten und Analytics investiert. Dabei ist es entscheidend, Daten und Datenkompetenz als Teamaufgabe zu betrachten. Nun geht es darum, diese Haltung auf KI zu übertragen und auszuweiten.
Weiterbildung über traditionellen Rollen hinaus
Eine hohe Datenkompetenz ist in modernen, datengesteuerten Organisationen also für alle Bereiche sehr relevant. Obwohl sich Führungskräfte und Mitarbeitende darüber einig sind, führt dieses Bewusstsein nicht zwangsläufig zu Investitionen in entsprechende Weiterbildungsmaßnahmen. Diese beschränken sich zudem oft ausschließlich auf die Profis. 43 Prozent der Führungskräfte sind laut Forrester-Studie der Meinung, dass Weiterbildung im Umgang mit Daten nur für traditionelle Datenfunktionen, wie Analytik oder Datenwissenschaft, relevant sei. Lediglich 34 Prozent von ihnen bieten entsprechende Schulungen für die ganze Belegschaft an.
Um das Potenzial von Daten freizusetzen, müssen Unternehmen in ihre wichtigste Ressource investieren – ihre Angestellten. Dabei sollten sie Weiterbildung über die traditionellen datenorientierten Rollen hinaus anbieten. Denn der Unternehmenserfolg hängt davon ab, dass alle Fachbereiche eines Unternehmens geschult werden, um Daten für bessere Entscheidungen nutzen zu können und so letztendlich Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Bisher gehen Führungskräfte oft noch davon aus, dass für eine Ausweitung der KI-Nutzung größere Teams nötig sind, insbesondere mehr Data Scientists. Allerdings muss nicht für jede geschäftliche Herausforderung das Data-Science-Team mobilisiert werden. Mit dem richtigen Ansatz lassen sich die Vorteile von KI nutzen, ohne sich mit den Herausforderungen traditioneller Data-Science-Zyklen zu beschäftigen.
Henrik Jorgensen ist Country Manager Central Europe bei Tableau Software
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