Während Unternehmen unaufhaltsam in die Welt der digitalen Transformation eilen, sehen sie sich einer Vielzahl von Herausforderungen gegenüber, um ihren Wettbewerbsvorteil in ihren Märkten zu behalten. Bei der Bewältigung dieser Hindernisse treten Unternehmensarchitektur und künstliche Intelligenz (KI) als entscheidende Akteure hervor. Diese beiden Kräfte arbeiten harmonisch zusammen und beflügeln das Wachstum des jeweils anderen, um den Weg hin zur umfassenden digitalen Transformation zu beschleunigen und zu festigen.
Digitales wird seit Jahren als Motor für das Unternehmenswachstum betrachtet. Im Jahr 2021 betrachteten 63 % der Unternehmen mit mehr als 20 Mitarbeitern die digitale Transformation als Wachstumschance, so der ACSEL Growth and Digital Barometer. 41 % der befragten Organisationen waren der Meinung, dass die Digitalisierung direkt zu ihren Umsatzproblemen beiträgt.
Dennoch erkennt die Mehrheit der Unternehmen, dass die digitalen Technologien eine spezifische Reihe von Herausforderungen mit sich bringen - von organisatorischen Aspekten bis hin zu den zugrunde liegenden Informationssystemen. Diese Erkenntnis spiegelt sich besonders im Digital Trends 2022-Bericht von Adobe wider. In der Tat steht die Konfrontation mit diesen Herausforderungen im Einklang mit den Hauptaufgaben des Unternehmensarchitekten, der die Kraft der KI nutzen kann, um seine Mission zu erleichtern. Gleichzeitig können KI-Initiativen auf die Aktivitäten der Unternehmensarchitektur zurückgreifen, um die Wahrscheinlichkeit ihres Erfolgs zu erhöhen.
Künstliche Intelligenz-Tools für die Unternehmensarchitektur
Künstliche Intelligenz kann ein Vermögenswert für die Unternehmensarchitektur sein. Mit Informationssystemen, die zunehmend komplex, sich entwickelnd und mit einem immer weitgreifenderen Umfang sind (Cloud, Edge usw.), kann es eine schwierige Aufgabe sein, die IT-Landscape des Unternehmens auf dem neuesten Stand zu halten. Diese Aufgabe umfasst die Klassifizierung von Anwendungen sowie technischen und menschlichen Prozessen, die nicht nur zeitaufwändig und mühsam sein können, sondern aufgrund der raschen Entwicklung des Informationssystems eines Unternehmens auch äußerst repetitiv sind.
In diesem Szenario hat KI das Potenzial, diese Aufgaben zu optimieren und zu gewährleisten. Dies hängt jedoch von der Verfügbarkeit spezialisierter Tools ab, die einen Mehrwert bieten. Generative KI-Lösungen zeichnen sich durch die automatische Generierung und kontinuierliche Aktualisierung von Prozessbeschreibungsdiagrammen aus. Die zentrale Herausforderung liegt daher in der effektiven Anpassung dieser Tools, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.
Am anderen Ende der Wertschöpfungskette der Unternehmensarchitektur kann KI auch eine wichtige Rolle bei der Kommunikation zwischen dem Unternehmensarchitekten und dem Rest der Organisation spielen. Die Mission des Unternehmensarchitekten wird von anderen Abteilungen nicht immer verstanden, was die Sichtbarkeit des Mehrwerts der Unternehmensarchitektur beeinträchtigen kann. KI kann dazu beitragen, Wissen des Unternehmensarchitekten auf Kollegen in der gesamten Organisation zu übertragen und das Verständnis für den geschäftlichen Mehrwert der Unternehmensarchitektur zu steigern.
Durch den Einsatz von künstlichen Intelligenz-Lösungen als echte Unterstützung wird der Unternehmensarchitekt seine Rolle als Unternehmensbeschleuniger verbessern, indem er die menschlichen Interaktionen mit den verschiedenen Teams fördert.
Sicherung von künstlichen Intelligenz-Modellen mit Unternehmensarchitektur
Natürlich ist der Unternehmensarchitekt nicht der einzige in einer Organisation, der an künstlicher Intelligenz und deren Beitrag zur Automatisierung interessiert ist. Heute wird die Ausfallrate von KI-Projekten in Organisationen auf 80 % geschätzt. Misserfolge sind sehr oft auf die Verwendung von Daten zurückzuführen, die an Kontext oder Reichhaltigkeit mangeln oder allgemein auf Projekte, die nicht mit der Strategie des Unternehmens übereinstimmen.
Die Unternehmensarchitektur hat das Potenzial, die Erfolgsquote von KI-Projekten zu steigern. Ein gemeinsames Ziel innerhalb der Unternehmensarchitektur ist es, die unternehmensweiten Datenaustauschprozesse zu kontextualisieren und zu verbessern. Durch die enge Zusammenarbeit mit dem Unternehmensarchitekten können Leiter von KI-Projekten auf Daten von besserer Qualität zählen und somit Projekte entwickeln, die basierend auf genauen und soliden Daten wirklich einen Mehrwert schaffen.
Unternehmensarchitektur und künstliche Intelligenz: Qualitätsdaten und eine geschäftliche Ausrichtung
Eine der Grundlagen der künstlichen Intelligenz ist ihr Training. Das Training basiert auf Daten, und wenn diese Daten unvollständig, veraltet, ohne Kontext oder Reichhaltigkeit sind oder sogar falsch sind, besteht ein erhebliches Risiko, kognitive Verzerrungen in den KI-Algorithmen einzuführen, die die Antworten verfälschen können.
Die tiefgehende Arbeit des Unternehmensarchitekten - durch die Beteiligung an KI-Projekten - kann dieses Risiko mindern. Neben einer besseren Qualität und verstärkter Kontrolle über genaue Daten wird der Unternehmensarchitekt die Zertifizierung von nutzbaren Daten sicherstellen. Dies gewährleistet, dass die Schöpfer und zukünftigen Benutzer des KI-Projekts präzise und relevante Antworten auf der Grundlage zuverlässiger Qualitätsdaten erhalten.
Letztendlich wird der Unternehmensarchitekt als Hüter der digitalen Vermögenswerte des Unternehmens eine entscheidende Rolle dabei spielen, sich aktiv an der Entwicklung und Sicherheit von KI-Modellen und Algorithmen zu beteiligen. Genauso wie bei jeder Anwendung des Informationssystems müssen diese trainierten Algorithmen jetzt als aktive Werte (Vermögenswerte) des Unternehmens betrachtet werden, die geschützt, gewartet und entwickelt werden müssen, um den Erfolg von KI-Projekten im Laufe der Zeit und damit den Erfolg der gesamten Organisation zu gewährleisten.
Über die Autorin
Eva Jaidan, PhD, ist die leitende Datenwissenschaftlerin für KI und Analytik bei MEGA International. Dr. Jaidans Arbeit konzentriert sich darauf, Innovationen in der KI voranzutreiben und deren Fähigkeiten zur Förderung des Unternehmenswachstums und zur Verbesserung der Benutzererfahrung zu nutzen. Dr. Jaidan hat im Bereich der generativen KI promoviert und sich vor allem auf Variational Autoencoders (VAEs) zur Anomalieerkennung in der Fertigungsindustrie konzentriert. Diese Forschung unterstrich die Bedeutung von KI in der sich wandelnden Landschaft der digitalen Transformation, die digitale Zwillingstechnologien und die Feinheiten von Industrie 4.0 umfasst.
Digitales wird seit Jahren als Motor für das Unternehmenswachstum betrachtet. Im Jahr 2021 betrachteten 63 % der Unternehmen mit mehr als 20 Mitarbeitern die digitale Transformation als Wachstumschance, so der ACSEL Growth and Digital Barometer. 41 % der befragten Organisationen waren der Meinung, dass die Digitalisierung direkt zu ihren Umsatzproblemen beiträgt.
Dennoch erkennt die Mehrheit der Unternehmen, dass die digitalen Technologien eine spezifische Reihe von Herausforderungen mit sich bringen - von organisatorischen Aspekten bis hin zu den zugrunde liegenden Informationssystemen. Diese Erkenntnis spiegelt sich besonders im Digital Trends 2022-Bericht von Adobe wider. In der Tat steht die Konfrontation mit diesen Herausforderungen im Einklang mit den Hauptaufgaben des Unternehmensarchitekten, der die Kraft der KI nutzen kann, um seine Mission zu erleichtern. Gleichzeitig können KI-Initiativen auf die Aktivitäten der Unternehmensarchitektur zurückgreifen, um die Wahrscheinlichkeit ihres Erfolgs zu erhöhen.
Künstliche Intelligenz-Tools für die Unternehmensarchitektur
Künstliche Intelligenz kann ein Vermögenswert für die Unternehmensarchitektur sein. Mit Informationssystemen, die zunehmend komplex, sich entwickelnd und mit einem immer weitgreifenderen Umfang sind (Cloud, Edge usw.), kann es eine schwierige Aufgabe sein, die IT-Landscape des Unternehmens auf dem neuesten Stand zu halten. Diese Aufgabe umfasst die Klassifizierung von Anwendungen sowie technischen und menschlichen Prozessen, die nicht nur zeitaufwändig und mühsam sein können, sondern aufgrund der raschen Entwicklung des Informationssystems eines Unternehmens auch äußerst repetitiv sind.
In diesem Szenario hat KI das Potenzial, diese Aufgaben zu optimieren und zu gewährleisten. Dies hängt jedoch von der Verfügbarkeit spezialisierter Tools ab, die einen Mehrwert bieten. Generative KI-Lösungen zeichnen sich durch die automatische Generierung und kontinuierliche Aktualisierung von Prozessbeschreibungsdiagrammen aus. Die zentrale Herausforderung liegt daher in der effektiven Anpassung dieser Tools, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.
Am anderen Ende der Wertschöpfungskette der Unternehmensarchitektur kann KI auch eine wichtige Rolle bei der Kommunikation zwischen dem Unternehmensarchitekten und dem Rest der Organisation spielen. Die Mission des Unternehmensarchitekten wird von anderen Abteilungen nicht immer verstanden, was die Sichtbarkeit des Mehrwerts der Unternehmensarchitektur beeinträchtigen kann. KI kann dazu beitragen, Wissen des Unternehmensarchitekten auf Kollegen in der gesamten Organisation zu übertragen und das Verständnis für den geschäftlichen Mehrwert der Unternehmensarchitektur zu steigern.
Durch den Einsatz von künstlichen Intelligenz-Lösungen als echte Unterstützung wird der Unternehmensarchitekt seine Rolle als Unternehmensbeschleuniger verbessern, indem er die menschlichen Interaktionen mit den verschiedenen Teams fördert.
Sicherung von künstlichen Intelligenz-Modellen mit Unternehmensarchitektur
Natürlich ist der Unternehmensarchitekt nicht der einzige in einer Organisation, der an künstlicher Intelligenz und deren Beitrag zur Automatisierung interessiert ist. Heute wird die Ausfallrate von KI-Projekten in Organisationen auf 80 % geschätzt. Misserfolge sind sehr oft auf die Verwendung von Daten zurückzuführen, die an Kontext oder Reichhaltigkeit mangeln oder allgemein auf Projekte, die nicht mit der Strategie des Unternehmens übereinstimmen.
Die Unternehmensarchitektur hat das Potenzial, die Erfolgsquote von KI-Projekten zu steigern. Ein gemeinsames Ziel innerhalb der Unternehmensarchitektur ist es, die unternehmensweiten Datenaustauschprozesse zu kontextualisieren und zu verbessern. Durch die enge Zusammenarbeit mit dem Unternehmensarchitekten können Leiter von KI-Projekten auf Daten von besserer Qualität zählen und somit Projekte entwickeln, die basierend auf genauen und soliden Daten wirklich einen Mehrwert schaffen.
Unternehmensarchitektur und künstliche Intelligenz: Qualitätsdaten und eine geschäftliche Ausrichtung
Eine der Grundlagen der künstlichen Intelligenz ist ihr Training. Das Training basiert auf Daten, und wenn diese Daten unvollständig, veraltet, ohne Kontext oder Reichhaltigkeit sind oder sogar falsch sind, besteht ein erhebliches Risiko, kognitive Verzerrungen in den KI-Algorithmen einzuführen, die die Antworten verfälschen können.
Die tiefgehende Arbeit des Unternehmensarchitekten - durch die Beteiligung an KI-Projekten - kann dieses Risiko mindern. Neben einer besseren Qualität und verstärkter Kontrolle über genaue Daten wird der Unternehmensarchitekt die Zertifizierung von nutzbaren Daten sicherstellen. Dies gewährleistet, dass die Schöpfer und zukünftigen Benutzer des KI-Projekts präzise und relevante Antworten auf der Grundlage zuverlässiger Qualitätsdaten erhalten.
Letztendlich wird der Unternehmensarchitekt als Hüter der digitalen Vermögenswerte des Unternehmens eine entscheidende Rolle dabei spielen, sich aktiv an der Entwicklung und Sicherheit von KI-Modellen und Algorithmen zu beteiligen. Genauso wie bei jeder Anwendung des Informationssystems müssen diese trainierten Algorithmen jetzt als aktive Werte (Vermögenswerte) des Unternehmens betrachtet werden, die geschützt, gewartet und entwickelt werden müssen, um den Erfolg von KI-Projekten im Laufe der Zeit und damit den Erfolg der gesamten Organisation zu gewährleisten.
Über die Autorin
Eva Jaidan, PhD, ist die leitende Datenwissenschaftlerin für KI und Analytik bei MEGA International. Dr. Jaidans Arbeit konzentriert sich darauf, Innovationen in der KI voranzutreiben und deren Fähigkeiten zur Förderung des Unternehmenswachstums und zur Verbesserung der Benutzererfahrung zu nutzen. Dr. Jaidan hat im Bereich der generativen KI promoviert und sich vor allem auf Variational Autoencoders (VAEs) zur Anomalieerkennung in der Fertigungsindustrie konzentriert. Diese Forschung unterstrich die Bedeutung von KI in der sich wandelnden Landschaft der digitalen Transformation, die digitale Zwillingstechnologien und die Feinheiten von Industrie 4.0 umfasst.
