Forrester: Im generativen KI-Theater sind Bühnenmanager gefragt
Ein Großteil der Unternehmen hat Generative AI (GenAI) wie ChatGPT für sich entdeckt, ein Trend, der sich 2024 fortsetzen soll, wie eine weltweit Forrester-Umfrage ergab. Aber das erfordert auch entsprechend geschulte und weitergebildete Datenprofis.
Auf den Wunsch, Nenas Erfolgshit zu hören, kam letztens trocken zurück: „Ich kann dir auch 98 Luftballons anbieten.“ Ja, in dem scheinbar verzweifelten Versuch, den Turing-Test zu bestehen und irgendwie menschlich herüberzukommen, kann künstliche Intelligenz auch durchaus lustig sein. Aber diese Kreativität, die man ihr vor ein paar Jahren noch gar nicht zugetraut hat, birgt auch Gefahren, wie der internationalen Staatengemeinschaft auf Einladung von Großbritanniens Premierminister Rishi Sunak Anfang November 2023 jüngst bewusst wurde. Zu den Risiken gehört vor allem Verbreitung von Fake News und KI-intrinsischer oder gesteuerter Meinungsmache aus.
Eine gute Datenqualität ist das A & O
Aber Generative AI (GenAI) wie ChatGPT, die die Welt seit Anfang 2023 in Atem hält, bietet sie auch viele Chancen. Und viele Unternehmen weltweit wollen die Potenziale 2024 noch mehr als bisher ausheben, wie eine Forrester-Umfrage von Juli 2023 ergab. Laut Computerwoche und der eigentlich nur für Kunden zugänglichen „Artificial Intelligence Pulse Survey“ gaben 89 Prozent der IT-Entscheider an, dass sie den Einsatz von GenAI im folgenden Jahr noch ausweiten oder damit zumindest experimentieren wollen. Doch bevor sich der Mehrwert für Mitarbeiter, Kunden und andere Stakeholder entfalte, braucht es entsprechende Prozesse, Plattformen und Personal im Bereich Data Science und Analytics, das wie Bühnenmanager im Musical „Business Technology 2024“ auftrete, so Forrester Research.
Als solche sollen die Daten- und Analytics-Teams dann die Datenplattformen und Verfahren zur Verbesserung der Datenqualität einführen und in der Lage sein, mit Large Language Models (LLMs) umzugehen, unstrukturierte Daten für die Analyse bereitzustellen und die Datenkompetenz im ganzen Unternehmen zu verbessern.
Der Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO) gesucht
Wie CW-Chefredakteur Heinrich Vaske schreibt, wird es in jeder achten Geschäftsführung 2024 die Position eines Chief Artificial Intelligence Officers (CAIOs) zu finden sein. 12 Prozent der Unternehmen, die schon eine klare KI-Strategie haben, verfügen bereits über einen oder eine CAIO. Nur zwei Prozent der Unternehmen haben damit den oder die Chief Data Officer (CDO) betraut. Forrester glaubt aber nicht, dass der Posten des Datenchefs damit aus dem Organigramm gestrichen wird. Künftig müsse es beide Positionen geben, den des KI- und den des Datenmanagers, und müssten sie an einem Strang ziehen, um Daten in wertvolles Wissens umzuwandeln.
Gleichzeitig wird der Umfrage zufolge die Nachfrage nach Vektordatenbanken für die GenAI-Unterstützung um 200 Prozent zunehmen. Denn damit lassen sich unstrukturierte oder semistrukturierte Daten wie Texte, Bilder und andere Dokumente wesentlich schneller auffinden und verarbeiten. Konventionelle Datenbanken stoßen hierbei oft auf ihre Grenzen. Forrester geht davon aus, dass Vektordatenbanken in den nächsten 12 Monaten eine Durchdringung von 18 Prozent erreichen werden, und weitere 45 Prozent der Unternehmen zumindest damit experimentieren werden. Als Einstieg in die Vektorisierung von Datenquellen empfehlen die Analysten, Anwendungsfälle zu identifizieren, die durch Ähnlichkeitsvergleiche einen gewissen Mehrwert versprechen.
Mitarbeiterschulungen sind ganz entscheidend für das Gelingen
Lernen und dazulernen müssen aber nicht nur die Daten- und KI-Experten, sondern auch die anderen Beschäftigten in den Unternehmen. 60 Prozent von ihnen werden laut Forrester ein Prompt-Engineering-Training absolvieren, sprich lernen, wie sie die KI richtig füttern. Prompt bezeichnet die Aufforderung, eine bestimmte Eingabe zu tätigen, über den CMD-Befehl für die englisch Command Prompte genannte Eingabeaufforderung unter Windows zum Beispiel. Die richtige Eingabeaufforderung kann entscheidend sein, ob ChatGPT oder eine andere generative KI eine Frage schnell und richtig oder nur mit „kohärentem Unsinn“ beantwortet, wie Forrester es nennt. Nur 33 Prozent der befragten Daten- und Analytics-Experten gaben an, dass ihre Unternehmen Schulungen dazu anbieten. Forrester rät, das Füllen der Wissenslücken nicht der HR-Abteilung zu überlassen, sondern die IT-Organisation in die Pflicht zu nehmen, analog zu BYOD-Rechnern Richtlinien für Bring-your-own-AI und entsprechende unternehmensweite Schulungsangebote zu entwickeln.
Ferner geht Forrester in der Studie davon aus, dass Unternehmen durch Fortschritte bei der Datenqualität die Performance ihrer KI- und Machine-Learning-Modelle um 20 Prozent verbessern werden. Denn Daten zweifelhafter Qualität würden nur das altbekannt Garbage-in/Garbage-out (Müll rein, Müll raus) produzieren. Bei guter Datenqualität könnten ML-Modelle die zugrundeliegenden Muster gut erkennen und stiege somit die Genauigkeit von Simulationen und Vorhersagen.
Schließlich rechnet die Studie damit, dass sich die Menge der in Unternehmern verwalteten unstrukturierten Daten 2024 in etwa verdoppeln wird. Derzeit sind bereits rund 80 Prozent der weltweiten Daten unstrukturiert, die von Forrester befragten Entscheider gehen allerdings davon aus, dass es nur ein gutes Viertel der in den Unternehmen verwalteten Daten betreffe. Mit GenAI soll sich der Anteil eben verdoppeln, weil viele Unternehmen dann Chat-Bots für Kunden und Mitarbeiter einführen wollen.
Eine wesentliche Aufgabe der Data Scientists wird also sein, die bestehende und zu erwartende Flut an unstrukturierten und semistrukturierten Daten zu kontrollieren, analysieren und einer sinnvollen Nutzung zuzuführen.
