Daten-Revival mit Künstlicher Intelligenz Informationsmanagement in der Cloud

Mit der Cloud rückt auch die Künstliche Intelligenz (KI) in den Blickpunkt von IT-Verantwortlichen: Die Möglichkeit, gewaltige Mengen unstrukturierter Bestandsdaten in einen Zusammenhang mit aktuellen Geschäftsabläufen zu bringen, verspricht eine „hohe Verzinsung“. Beispiele aus der Automobilindustrie veranschaulichen das Potenzial.

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Big Data, Digitalisierung, Internet of Things: Das Datenwachstum in Unternehmen steigt exponentiell. Hinzu kommen unstrukturierte Informationen, die über Jahre oder gar Jahrzehnte hinweg in diversen heterogenen Systemen generiert, gespeichert und archiviert wurden – aus Entwicklungs-, Rechts- und Vertriebsabteilungen, in E-Mails, Tabellenkalkulationen und SQL-Datenbanken. Daten, die heute größtenteils brach liegen.

Mit Rechenleistung aus der Cloud und KI-Technologien bekommen diese Informationen einen neuen Stellenwert. Das Funktionsprinzip: Generische Algorithmen in Cloud-basierten, trainierten KI-Plattformen erkennen Muster in unstrukturierten Daten, bilden daraus Korrelationen zu anderen Vorgängen im Unternehmen und spucken Ergebnisse aus, die sich für eine Optimierung von Geschäftsprozessen heranziehen lassen. Je größer und heterogener der Datenbestand, desto effektiver das Ergebnis. Cloud-Computing macht KI-gestützte Big-Data-Analysen also erst so richtig interessant.

Paradebeispiel Automobilbranche

Veranschaulichen lassen sich die umfangreichen Möglichkeiten einer Cloud-KI am Beispiel der Automobilbranche – etwa in der Verbindung von Echtzeit-Sensordaten mit Werkstattbelegen von Vertragspartnern. Wanderten diese Unterlagen in der Vergangenheit nach Abschluss der Arbeiten direkt ins Archiv, um in Vergessenheit zu geraten, so können die enthaltenen Daten heute dazu beitragen, Business-Prozesse entscheidend zu verbessern – auf Seiten von Herstellern, Zulieferern und anderen Vertragspartnern.

KI-Analysen mit Kilometerstand, Art der Arbeiten, Verwendung von Teilen und Aufwand ermöglichen es heute ganz konkret, vorherzusehen, welche Eingriffe voraussichtlich wann fällig werden und damit den Service zu optimieren, Routineabläufe schneller und wirtschaftlicher zu gestalten oder einfach nur Kosten zu sparen. Einheitliche Identifikationsmerkmale, beispielsweise eine Motor- oder Fahrgestellnummer, in den CRM-, ERP-, SCM-, E-Mail- und anderen Systemen von Herstellern und Lieferanten lassen sich dafür verwenden, unternehmensübergreifende Erkenntnisse zu erhalten, um Verbesserungen in der Wertschöpfungskette anzustoßen oder neue Innovationen zu implementieren.

Doch schon während der Entwicklung neuer Bauteile oder für die Verbesserung existierender Komponenten können KI-Analysen einen wichtigen Beitrag leisten. Wo früher beispielsweise Temperaturfühler lediglich Durchschnittswerte sammeln konnten, um Speicherplatz zu sparen, so protokollieren diese Sensoren heute komplette Messreihen, die sich für erheblich exaktere Auswertungen nutzen lassen und sogar in Echtzeit Auskünfte darüber geben können, warum etwa Motoren in bestimmten Situationen ausfallen – Stichwort Internet of Things.

Aber auch Finanz- oder Rechtsabteilungen profitieren von neuen Entwicklungen in puncto KI-Technologien: In Geschäftsunterlagen, die bislang nur aufbewahrt wurden, um rechtliche Bestimmungen zu erfüllen (gemäß Abgabenordnung AO oder Handelsgesetzbuch HGB), können im Zusammenhang mit weiteren Unternehmensdatenquellen wie der Finanzbuchhaltung genauso wertvolle Erkenntnisse schlummern wie im Archiv für Rahmen- und Dienstleisterverträge. Diese wanderten normalerweise beim Vertragsschluss ins Archiv und wurden bis dato nur noch im Streitfall – also hoffentlich nie wieder – hervorgezogen.

Neue Denkmuster für den Datenschutz

Chancen für die Geschäftsoptimierung, für die zunächst allerdings ein neues Denkmuster Einzug ins Unternehmen halten muss: Daten und Dokumente, die in der Vergangenheit archiviert und intern unter Verschluss gehalten wurden, sind nicht nur Wettbewerbsfaktoren, sondern natürlich auch Gegenstand für den Datenschutz, der oft als „Keule“ geschwungen wird und Fortschritt im Keim erstickt.

Eine Diskussion, die sich in der Praxis jedoch oft in konstruktive Bahnen lenken lässt: So lange die für die Cloud-KI zur Verfügung gestellten Informationen keinen klaren Personenbezug aufweisen – dies trifft für Maschinen- und Sensordaten normalerweise zu – ist ihre Verwendung im Sinne des Datenschutzes unbedenklich. Ferner ist es möglich, Daten anonymisiert beziehungsweise pseudonym zu verwenden. Dabei werden Informationen aus dem Produktivsystem entnommen und Namens- und Adressfelder mit Musterdaten überschrieben, bevor sie in die Cloud zur KI-Analyse übermittelt werden. Wichtig dabei ist, dass keine Rückschlüsse auf tatsächliche Personen möglich sind.

Etwas Vorarbeit erfordert zudem die Evaluierung des geeigneten KI-Partners beziehungsweise der bevorzugten KI-Plattform: Erfolgte die Wahl eines Technologieanbieters oder Dienstleisters früher mit Hilfe eines Kriterienkatalogs, so lässt sich der Auswahlprozess heute besser mit echten Daten bewerkstelligen: Anonymisierte Beispieldatensätze, die dem KI-Partner zugeschickt werden, erlauben ein umfangreiches Bild über die Fähigkeiten der jeweiligen Plattform. Hier bietet es sich an, Datensätze und Dokumente aus möglichst unterschiedlichen Systemen auszuwählen. Hinzu kommen Überlegungen über die unterschiedlichen Geschäftsmodelle von KI-Anbietern, was die Verwendung der auf der Plattform entwickelten Algorithmen betrifft.

Dabei stellt sich in erster Linie die Frage nach der Ausschließlichkeit des Nutzungsrechts. So unterscheiden sich Hersteller von KI-Plattformen heute häufig in der Frage, wem die Nutzungsrechte der entwickelten Algorithmen gehören. In der Praxis liegen die Verwertungsrechte für bestimmte Algorithmen entweder beim Kunden, oder – im ungünstigen Fall – beim Plattformanbieter beziehungsweise dessen Dienstleister. Hier droht die Gefahr, dass Nutzungsrechte vorbehalten, der Algorithmus auch für andere Kunden weiterverwendet werden darf und gar der Wettbewerb davon profitieren kann. Schließlich sollte darauf geachtet werden, dass sowohl die Datenspeicherung als auch Analysen durch die KI-Plattform nicht nur den europäischen, sondern auch den deutschen Rechtsansprüchen genügen.

Jochen Adler, Business Value Consulting Europe, OpenText.

Klar ist: Die Auswertung unstrukturierter Daten durch KI-Plattformen in der Cloud birgt ein gewaltiges Potenzial für die Geschäftssteuerung – nicht nur im Automotive-Umfeld. Erfolg verspricht eine Implementierung vor allem dann, wenn möglichst viele Daten aus möglichst vielen Abteilungen und sogar Partnerunternehmen für die Analyse zur Verfügung stehen. Darüber hinaus sollten Vorkehrungen getroffen werden, um den Schutz personenbezogener Daten zu gewährleisten.

*Der Autor: Jochen Adler, Business Value Consulting Europe, OpenText.

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