Erschließung des ROI generativer KI: alles beginnt mit Ihrer Datenstrategie

Early Enterprise Adopter generativer KI haben deutlich gemacht, dass eine starke Datenstrategie der Eckpfeiler jeder erfolgreichen KI-Initiative ist. Um das Potenzial von KI als Wertmultiplikator und Katalysator für neu gestaltete Kundenerfahrungen voll auszuschöpfen, ist eine benutzerfreundliche und zuverlässige Datenplattform unerlässlich.

Unser jüngster Bericht „The Radical ROI of Gen AI“ belegt, dass GenAI ein Gewinnmotor ist. Über neun von zehn befragten Early Adoptern geben an, dass ihre GenAI-Investitionen in die schwarzen Zahlen laufen. Die Befragten, die den ROI ihrer GenAI-Initiativen quantifiziert haben, erzielten einen durchschnittlichen ROI von 41 %. Die Erschließung des vollen Potenzials generativer KI hängt von einer starken, einheitlichen Datenstrategie ab. 87 % der Early Adopter geben an, dass sie Datenstrategien und Tools benötigen, die alle Anwendungsfälle generativer KI abdecken. Das bedeutet, dass Unternehmen eine moderne Datenplattform benötigen, die sich mühelos aufbauen und bereitstellen lässt, zuverlässig konzipiert ist und nahtlos über Teams, Tools und Clouds hinweg vernetzt ist.

96 % der Early Adopter geben an, dass sie ihre kommerziellen und Open-Source-LLMs trainieren, optimieren oder ergänzen, und 80 % optimieren ihre Modelle mit ihren internen Daten. Diese wichtigen Schritte bringen einige echte Herausforderungen mit sich. Wir sprechen über potenzielle Probleme in Bezug auf die Datenqualität, die Menge der Daten, die Ihre Systeme verarbeiten können, das Risiko, dass Bias verstärkt wird, und diese Datenschutzbedenken – die über proprietäre Geschäftsinformationen oder personenbezogene Kundendaten, die möglicherweise durchsickern – bei den Ausgaben. 

Deshalb sollte der Ansatz eines Unternehmens für generative KI auf einer starken Datenplattform basieren – um diese Risiken zu minimieren, Überraschungskosten zu reduzieren und die Einführung der richtigen Tools zu erleichtern, KI-Erfolge zu skalieren und zu replizieren und sicherzustellen, dass alle Daten eines Unternehmens sicher und angemessen genutzt werden.

Es ist leicht, sich in der schieren Skalierbarkeit zu verlieren – 71 % der Unternehmen fanden, dass effektive Modellerweiterung mehrere Terabytes an Daten oder mehrere Millionen Dokumente erfordert. Doch der Umfang der Daten ist nicht das einzige Problem: Early Adopter nennen unter verschiedenen Themen am häufigsten Datenqualität (45 %) und -quantität (38 %). So wird Ihre Datenhygiene und Ihr Datenmanagement zu einem Pflichtschwerpunkt der KI. 

Eine weitere Herausforderung: Die überwältigende Mehrheit der Unternehmensdaten ist unstrukturiert – denken Sie an PDFs, Videos und Bilder. Um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen, brauchen Sie also eine Plattform, die strukturierte und unstrukturierte Daten unterstützt, ohne Kompromisse bei Genauigkeit, Qualität und Governance einzugehen. Nur 11 % der Early Adopter geben an, dass über die Hälfte ihrer unstrukturierten Daten für LLM-Training und -Tuning nutzbar ist. Selbst diese Early Adopter, die von großen allgemeinen Erfolgen berichten, sind mit ihren Datenplattformen auf einige Probleme gestoßen. Auf Datenplattformebene haben wir festgestellt:

• 55 % der Unternehmen werden durch zeitaufwendige Datenmanagementaufgaben wie die Kennzeichnung behindert.

• 52 % kämpfen mit der Datenqualität – einschließlich Fehler, Bias, Irrelevanz und Aktualität.

• 51 % geben an, dass die Datenaufbereitung zu schwierig ist.

• 50 % nennen Probleme mit der Datensensibilität.

• 42 % geben an, dass ihnen die erforderliche Bandbreite oder Vielfalt an Daten fehlt.

All diese Herausforderungen lassen sich auf einer einheitlichen Datenplattform am effektivsten bewältigen. Indem Sie Ihre KI-Technologie auf eine einfache, zuverlässige und vernetzte Datengrundlage bringen, reduzieren Sie die Herausforderungen, die ein Projekt verzögern oder zu unerwarteten Kosten führen können.

Die Mehrheit der Early Adopter von generativer KI setzt auf cloudbasierte Datenplattformen. 81 % der Early Adopter geben an, dass sie ihre Investitionen in cloudbasierte Data-Warehousing-Lösungen in den nächsten zwölf Monaten aggressiv erhöhen. Das ist keine Überraschung: Die Cloud bietet mehr Skalierbarkeit, Kostenkontrolle und Governance sowie Zugang zu leistungsstarken Rechenressourcen, die für GenAI-Initiativen erforderlich sind.

Auf die Frage, was sie von einem cloudbasierten Data Warehouse erwarten, gaben die Early Adopter größtenteils drei Schlüsselfunktionen an:

• Sicherheit: 46 % bewerten dies als entscheidend, weitere 38 % bezeichnen dies als wichtig.

• Fortschrittliche KI-Funktionen: 39 % bezeichnen es als entscheidend und weitere 45 % als wichtig, LLM- und ML-Funktionen unter der Haube zu haben.

• Integrierte Analytics-Funktionen: 39 % bewerten dies als entscheidend, weitere 45 % bezeichnen dies als wichtig.

Die Plattform von Snowflake erfüllt alle entscheidenden Anforderungen einer erfolgreichen KI-Strategie, die von einer sicheren, kontrollierten und modernen Datenplattform abhängt. Um aufkommende KI-Anwendungen wie Stimmungsanalysen und Chatbots zu schützen, müssen datengestützte Unternehmen während der gesamten Datentransformation (Silver Layer) kontrollierten Zugriff und Schutz implementieren, was den gesamten Sicherheitslebenszyklus umfasst, darunter:  

• Automatische Datenklassifizierung sensibler Datasets und automatische Objektbeschreibungen zum Verständnis der Daten 

• Kontinuierliche Überwachung und automatische Durchsetzung von Richtlinien durch Tag-basierte Zugriffsrichtlinien und umfassende Lineage Graph and Access Audits 

• laufende skalierbare Datenqualitätspflege 

Zusätzlich zu diesen gebrauchsfertigen Governance-Funktionen haben wir eine breite Palette von LLMs und allgemeinen ML-Funktionen direkt in die Plattform integriert, wodurch komplexe Datenbewegungen und das Infrastrukturmanagement überflüssig werden. Da es nativ in die Plattform integriert ist, behält dieser Ansatz die strengen Sicherheitsgrenzen der Unternehmen bei und ermöglicht es ihnen, einheitliche Governance- und Zugriffsrichtlinien über alle Datenapplikationen hinweg anzuwenden und durchzusetzen. 

Generative KI ist keine weitere Technologie, die vom Rest Ihres modernen Data Stack isoliert ist. Es ist eine große und revolutionäre Initiative, die sich durch ein datengestütztes Unternehmen zieht. Im Rennen um KI-Erfolg benötigen diese Unternehmen eine zugrunde liegende Datenplattform, mit der sie die neue Generation KI-gestützter Anwendungen schnell und einfach skalieren und gleichzeitig sicher und gesetzeskonform entwickeln und bereitstellen können. 

Um zu verstehen, wie Unternehmen weltweit die Herausforderungen der Implementierung von generativer KI meistern und erhebliche Renditen für ihre Investitionen erzielen, lesen Sie „The Radical ROI of Gen AI“.