Die weltweiten Investitionen in KI steigen rasant an – bis 2026 sollen sie 480 Milliarden Dollar erreichen. Unternehmen auf der ganzen Welt hoffen, dass KI ihnen eine schnelle Kapitalrendite, eine höhere betriebliche Effizienz und Wettbewerbsvorteile in einem sich dynamisch verändernden Markt verschafft. Die Realität sieht jedoch oft brutal aus: Bis zu 85 % aller KI-Projekte scheitern, wobei die häufigste Ursache dafür schlechte, inkonsistente oder unvollständige Daten sind.
Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Artikel
- Sogar 408 Milliarden Dollar an globalen Investitionen in KI könnten aufgrund schlechter Datenqualität verloren gehen.
- Schlechte Datenqualität treibt die technologische Schulden, die die Implementierung von KI erschwert, die Projektkosten erhöht und das Erreichen von Geschäftsergebnissen verzögert.
- Die Analyse des Datenpotenzials ist der erste Schritt zu einer realen Kapitalrendite und zur Vermeidung von technologieschen Schulden.
Warum bringt die Investition in KI keine Gewinne?
Eine Rendite wird nicht erzielt, wenn die Daten, auf denen die Algorithmen basieren, inkonsistent, unvollständig und veraltet sind - laut einer Studie von Qlik haben 81 % der Unternehmen Probleme mit der Datenqualität1, und jeder dritte Führungskraft misstraut den von KI generierten Analysen und Berichten, vor allem aufgrund der zweifelhaften Qualität der Eingabedaten.
Eine schlechte Datenqualität in einem Unternehmen bedeutet reale finanzielle und operative Verluste. Der Mangel an konsistenten Daten führt zu falschen Entscheidungen, Doppelarbeit im Team und Verschwendung von Budgets – z.B für fehlgeleitete Marketingmaßnahmen. Außerdem besteht das Risiko finanzieller Verluste und Imageschäden aufgrund der Nichteinhaltung von Vorschriften. Daten von schlechter Qualität wirken sich auf jede Phase eines KI-Projekts aus – vom Proof of Concept (POC) über das Training der Modelle bis hin zur Implementierung.
Datenqualität – kostspielige Fehler, die vermieden werden können
Obwohl Daten der Treibstoff für moderne Lösungen sind, werden sie von den meisten Unternehmen immer noch vernachlässigt und selten als strategische Ressource der Organisation angesehen. Ohne die Priorisierung ihrer Qualität riskieren Unternehmen nicht nur das Scheitern von KI-Projekten, sondern setzen sich auch den Kosten aus, die mit der Nichteinhaltung von Vorschriften wie dem Data Act oder der DSGVO verbunden sind.
- 38 % der Unternehmen vertrauen ihren eigenen Daten nicht.
- 43 % der Unternehmen zweifeln an der Zuverlässigkeit der Ergebnisse von KI-Lösungen.
- 45 % der Unternehmen haben Probleme mit der verantwortungsvollen Nutzung von KI.
- 81 % der Unternehmen priorisieren Daten nicht
- 96 % der Datenexperten warnen vor einer Datenqualitätskrise.
Wenn 85 % der KI-Projekte scheitern, bedeutet dies, dass bis zu 408 Milliarden Dollar für Investitionen ausgegeben werden, die niemals einen echten geschäftlichen Nutzen bringen werden. In den allermeisten Fällen ist dafür die schlechte Datenqualität verantwortlich.
Wir kümmern uns um Ihre Daten und helfen Ihnen, Ihre Entwicklung durch die Analyse des Datenpotenzials zu beschleunigen
Die von Britenet durchgeführte Datenpotenzialanalyse ist eine schnelle, zielgerichtete Analyse, die dazu beiträgt die Bereitschft Ihrer Daten für KI-Projekte, Automatisierung und die Implementierung von Cloud-Lösungen bewerten. Sies ist eine spezifische, messbare Studie, die hilft festzustellen, ob die Daten in Ihrem Unternehmen vollständig, konsistent, nutzlich und bereit sind, Gewinne zu generieren.
Eine umfassende Datenpotenzialanalyse ermöglicht es Ihnen, bessere Budgetentscheidungen zu treffen, Schulden im Technologiebereich zu vermeiden und die Amortisationszeit Ihrer Investitionen zu verkürzen.
Um Ihr Unternehmen bei diesem digitalen Entwicklungsprozess zu unterstützen, haben wir eine Bewertung der Organisationsbereitschaft entwickelt. Nach dem Ausfüllen erhalten Sie einen personalisierten Aktionsplan, der die Stärken und Entwicklungsmöglichkeiten Ihres Unternehmens in jedem Bereich identifiziert.
1https://www.qlik.com/us/news/company/press-room/press-releases/data-quality-is-not-being-prioritized-on-ai-projects
