KI-gestützte digitale Transformation: Machen Sie Ihre Daten und KI bereit

Die wichtigsten Erkenntnisse:

• Nutzen Sie KI, um die Ziele der digitalen Transformation zu erreichen: verbesserte Effizienz, Entscheidungsfindung, Kundenerfahrung und mehr.
• Bewältigen Sie gängige Herausforderungen bei der Verwaltung von SAP-Stammdaten durch den Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung von SAP-Prozessen und zur Sicherstellung der Datenqualität.
• Schaffen Sie einen KI-gesteuerten Daten- und Prozessverbesserungskreislauf, um Ihre Geschäftsabläufe kontinuierlich zu verbessern.

Die digitale Transformation des Geschäfts hat für Unternehmen aller Branchen nach wie vor höchste Priorität.

In jüngster Zeit hat sich das Augenmerk auf künstliche Intelligenz (KI) verlagert, die viele der Vorteile ermöglicht, die auf der Prioritätenliste für die Transformation ganz oben stehen – darunter betriebliche Effizienz, verbesserte Entscheidungsfindung und ein besseres Kundenerlebnis. Im Mittelpunkt dieser Initiativen steht die Aufbereitung der verschiedenen Daten und Prozesse, die für die Entwicklung, das Training und die Optimierung anspruchsvoller neuer KI-Anwendungen erforderlich sind.

Lassen Sie uns erkunden, warum KI für die digitale Transformation so wichtig ist, wie Sie gängige Herausforderungen überwinden können und was Sie benötigen, um den anhaltenden Erfolg Ihrer Initiativen sicherzustellen.

KI für die digitale Transformation

Bei der digitalen Transformation geht es darum, von traditionellen, analogen Prozessen zu digitalen Prozessen überzugehen, um Abläufe schneller und effizienter zu machen.

Ein kürzlich veröffentlichter TDWI Best Practices Report hat ergeben, dass die wichtigsten Ergebnisse der digitalen Unternehmenstransformation im Jahr 2024 sind:

• Steigerung der betrieblichen Effizienz
• bessere datengesteuerte Entscheidungen
• bessere Kundenerfahrungen

Wie planen Unternehmen, diese und weitere Ziele zu erreichen?

Die Studie ergab, dass Unternehmen KI als wesentlich für diese digitalen Transformationsinitiativen ansehen. Etwa 75 % der Befragten stuften sie als „sehr wichtig“ oder „etwas wichtig“ für ihren Erfolg ein; nur etwa 10 % gaben an, dass KI entweder etwas unwichtig oder sehr unwichtig sei.

Es ist also klar, dass Unternehmen KI als Treiber für Effizienz, Kostensenkungen, Umsatzwachstum und mehr sehen – aber wie sieht das in der Praxis aus? Wer sind die Hauptakteure in Ihrem Unternehmen, die diese Anwendungen entwickeln werden?

Schlüsselakteure in der KI-Entwicklung

Unternehmen verlassen sich zunehmend auf KI, um ihre Data-Engineering-Workflows zu automatisieren und zu verbessern, damit die Daten besser für die Erstellung, das Training und den Einsatz von KI-Anwendungen geeignet sind. Daran sind verschiedene Fachleute beteiligt. Zum Beispiel:

• Datenwissenschaftler und Spezialisten für maschinelles Lernen entwickeln KI-Anwendungen, und ihr Fachwissen ist entscheidend für die Umwandlung von Daten in verwertbare Erkenntnisse und die Automatisierung von Geschäftsprozessen.
• Business-Analysten und Fachexperten liefern Fachwissen und stellen sicher, dass KI-Anwendungen den Geschäftsanforderungen entsprechen.
• Dateningenieure konzentrieren sich auf Aufgaben wie die Bereinigung und Verwaltung von Daten, um deren Qualität und Bereitschaft für KI-Anwendungen zu gewährleisten.

Diese und weitere Rollen wie Datenproduktmanager, Softwareentwickler und andere tragen zur Entwicklung und Optimierung von KI-Anwendungen bei.

Die wachsende Bedeutung von generativer KI (GenAI)

Die TDWI-Studie hat ergeben, dass moderne Unternehmen zunehmend auf einen immer umfangreicheren Stapel von KI, fortschrittlichen Analysen und entscheidungsunterstützenden Technologien angewiesen sind und GenAI auf der Prioritätenliste ganz oben steht.

GenAI umfasst Technologien wie ChatGPT und andere große Sprachmodelle. Diese Technologien werden für verschiedene Anwendungen eingesetzt, von der Automatisierung der Inhaltserstellung bis zur Verbesserung von Systemen zur Entscheidungsunterstützung.

Auf die Frage, wie ihr Unternehmen GenAI einsetzt, zeigten einige der Top-Antworten in der TDWI-Umfrage Folgendes:

• 40 % der Unternehmen erforschen, wie sie GenAI nutzen können, um Anwendungen zu entwickeln, die ihre eigenen Unternehmensdaten nutzen.
• 28% experimentieren mit privaten Modellen, die intern erstellt oder trainiert werden – um sowohl interne Anwendungen als auch Datenprodukte zu erstellen.
• 24 % geben an, dass verschiedene Bereiche ihres Unternehmens mit öffentlichen Modellen experimentieren, um die Produktivität zu verbessern (z. B. beim Schreiben von Marketinginhalten oder bei der Erstellung von Folien).

Wenn es um die digitale Transformation geht, kann GenAI Ihre Bemühungen im gesamten Unternehmen verstärken. Sie verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten – und das gilt insbesondere für Dateningenieure und Wissenschaftler.

Immer mehr GenAI-Tools verwenden umfangreiche Sprachmodelle, die wichtige Aufgaben in den Bereichen Data Engineering, Governance und Master Data Management automatisieren. Diese Tools können automatisierte Ausgaben wie SQL- und Python-Code, synthetische Datensätze, Datenvisualisierungen und Vorhersagen generieren und so Ihre Datenpipeline erheblich rationalisieren.

Diese Automatisierung trägt dazu bei, Ihre Daten KI-fähig zu machen, leistungsfähigere KI-Anwendungen zu ermöglichen und Ihre geschäftliche Transformation voranzutreiben. Lassen Sie uns als Nächstes tiefer in die Datenbereitstellung eintauchen.

Machen Sie Ihre Daten KI-fähig

Durch den Einsatz von KI in Data-Engineering-Workflows können Prozesse wie Datenerfassung, -profilierung, -transformation und -bereinigung automatisiert werden – alles mit dem Ziel, qualitativ hochwertige und genaue Daten zu erstellen, die zum Aufbau und Training effektiver KI-Modelle verwendet werden können.

Auf dem Weg dorthin gibt es jedoch einige Komplexitäten und Herausforderungen, denen Sie sich bewusst sein müssen, insbesondere wenn Sie KI auf Stammdatenprozesse in Ihrem SAP ERP-System anwenden möchten.

Mehrdimensionale Stammdatenkomplexität

Zu den Stammdaten gehören geschäftskritische Informationen über Ihre Kunden, Lieferanten, Materialien und Finanzdaten – sie sind also von zentraler Bedeutung für Ihren Geschäftsbetrieb.

Die Verwaltung dieser Daten ist mit mehreren Komplexitätsebenen verbunden, die sich in die folgenden Kategorien unterteilen lassen:

• Komplexität der Daten: Stammdaten bestehen oft aus zahlreichen Datenobjekten (ein einziger SAP-Materialstammsatz umfasst in der Regel Hunderte von Objekten), was ihre Verwaltung und Pflege komplex macht.
• Komplexität der Prozesse: Die Erstellung und Verwaltung von Stammdaten erfordert die Koordination mehrerer Abteilungen mit unterschiedlichen Prioritäten und Arbeitsabläufen.
• Organisatorische Komplexität: Die Abstimmung zwischen verschiedenen Abteilungen und die Erzielung eines Konsenses über die Datenverwaltung und Qualitätsstandards kann zeitaufwändig und schwierig sein.

Bewältigung von Stammdatenherausforderungen

Angesichts der Komplexität von Stammdaten ist die Sicherstellung ihrer Qualität und Verwaltung von entscheidender Bedeutung.

Denken Sie zum Beispiel an Materialstammdaten. Genaue und solide verwaltete Materialstammdaten unterstützen verschiedene Geschäftsprozesse, von der Produktion und Bestandsverwaltung bis hin zu Finanzen und Marketing.

Wenn es jedoch an Datenqualität und Governance mangelt, werden Sie in mehreren Bereichen Probleme bekommen:

• Prozesskomplexität und Inkonsistenzen. Verschiedene Personen handhaben Prozesse unterschiedlich, was zu Inkonsistenzen und potenziellen Problemen innerhalb Ihres Unternehmens führt.
• Prozesse zur Datenerstellung und -verwaltung. Diese Prozesse sind komplex und umfassen viele Personen in verschiedenen Bereichen Ihres Unternehmens, was die Koordination und Genauigkeit erschwert.
• Datenqualität und -pflege. Zur Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität gehört nicht nur die erstmalige Eingabe, sondern auch die laufende Aktualisierung und Änderung von Datensätzen, z. B. bei Standort- oder Werkserweiterungen.
• Prozessvereinfachung und -standardisierung. Manuelle Prozesse können zu Abweichungen bei der Ausführung von Aufgaben führen, was die Nachverfolgung, Steuerung und Problemlösung erschwert.

Diese Herausforderungen verdeutlichen, wie wichtig effektives Stammdatenmanagement ist, um genaue und zuverlässige Daten für alle Geschäftsabläufe zu gewährleisten. Hier kann prädiktive KI helfen.

Prädiktive KI für das Stammdatenmanagement

Während generative KI-Tools wie ChatGPT die Erstellung von Inhalten und die Entscheidungsunterstützung revolutionieren, ist prädiktive KI von unschätzbarem Wert für die Verwaltung von Stammdatenprozessen – sie hilft Ihnen bei der Bewältigung vieler gängiger Herausforderungen, indem sie die Dateneingabe automatisiert und die Datenqualität verbessert.

Die Erstellung und Pflege qualitativ hochwertiger Stammdaten erfordert traditionell komplexe Geschäftsregeln. Diese Regeln erfordern erhebliche Eingaben von Fachexperten (SMEs) und deren Unterstützung, und es kann zeitaufwändig sein, eine funktionsübergreifende Vereinbarung und Abstimmung zu erreichen.

Was wäre, wenn Sie viele dieser Regeln durch den Einsatz von KI überflüssig machen könnten?

Prädiktive KI kann genau das tun. Bei der Erstellung von Materialstämmen in SAP können prädiktive KI-Modelle beispielsweise historische Daten analysieren, um Datenfelder vorherzusagen und auszufüllen. Anstatt Hunderte von Datenobjekten manuell einzugeben, verwendet das Modell Daten aus der Vergangenheit, um Werte für diese Felder vorzuschlagen.

Dieser Ansatz verwandelt den Prozess von einer mühsamen Dateneingabe in eine Datenüberprüfung und -korrektur. Jedes Mal, wenn Sie einer Vorhersage zustimmen oder einen Wert korrigieren, lernt das Modell dazu und verbessert seine zukünftigen Vorhersagen. Mit der Zeit steigt das Vertrauen in diese Vorhersagen.

Das Ergebnis? Genauere Daten mit weniger manuellem Aufwand.

Diese Effizienz spart Ihnen wertvolle Zeit und Mühe und fließt direkt in einen KI-gesteuerten Daten- und Prozessverbesserungskreislauf ein.

Der KI-gesteuerte Daten- und Prozessverbesserungskreislauf

Ein KI-gesteuerter Daten- und Prozessverbesserungskreislauf ist für die laufende digitale Unternehmenstransformation unerlässlich.

Dieser Kreislauf beginnt mit dem Einsatz von KI zur Verbesserung der Prozessautomatisierung, was wiederum die anfängliche Datenqualität verbessert. Eine bessere Datenqualität führt zu präziseren KI-Modellen und Empfehlungen – und damit zu einem kontinuierlichen Verbesserungskreislauf.

Warum ist dieser Kreislauf so wichtig? Je besser die Datenqualität, desto zuverlässiger werden die KI-Modelle, was zu besseren Geschäftsentscheidungen und -prozessen führt.

Qualitativ hochwertige Daten ermöglichen es der KI (einschließlich GenAI), genauere Vorhersagen und Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu liefern, was wiederum zu größeren Verbesserungen in Ihren Geschäftsabläufen führt. Denken Sie an mehr Effizienz, Agilität, Skalierbarkeit und vieles mehr.

Dieser kontinuierliche Verbesserungszyklus ist das Herzstück der KI-gestützten digitalen Unternehmenstransformation.

Stärken Sie Ihr Unternehmen mit KI-fähigen Daten

Die digitale Unternehmenstransformation ist eine Reise, die einen strategischen Fokus auf KI und Datenbereitschaft erfordert. Wenn Sie sicherstellen, dass Ihre Daten KI-fähig sind, und KI zur Automatisierung und Verbesserung Ihrer Arbeitsabläufe nutzen, können Sie große Fortschritte bei der Umsetzung Ihrer wichtigsten Transformationsprioritäten machen.

Wenn Sie für die KI-gestützte digitale Transformation bereit sind, beginnt alles mit Ihren Daten.  Melden Sie sich noch heute für die kostenlose Testversion von Automate Studio an.