KI in Business Intelligence: Zwischen Hype und Realität

Der Hype um KI gründet oft auf überzogenen Erwartungen. Die Vision von KI als ultimatives Heilmittel für sämtliche Herausforderungen führt zu einem Überangebot an Ideen. In der Praxis jedoch gestaltet sich die Umsetzung als anspruchsvoll. Unternehmen betonen zwar die Integration von AI in ihre Software, doch häufig verbirgt sich dahinter lediglich ein Rebranding einfacher Funktionen. Dies führt zu überhöhten Erwartungen, während greifbare Anwendungsfälle in der Realität oft fehlen. Die Diskrepanz zwischen Ideen und praxistauglichen Use Cases stellt eine zentrale Herausforderung dar.

Auch im BI-Umfeld ist nicht jeder Einsatz von KI sinnvoll. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, den Einsatz von AI gezielt und an den richtigen Stellen zu integrieren, um tatsächlichen Mehrwert zu generieren. Das Potenzial von KI in BI liegt besonders im explorativen Bereich und der Nutzung von Natural Language Query. Ein weiterer interessanter Aspekt, der bisher nicht ausreichend beachtet wurde, ist die Entwicklung im Bereich AutoML (Automated Machine Learning).

Natural Language Query: Kommunikation mit den eigenen Geschäftsdaten

Natural Language Query (NLQ) spielt eine entscheidende Rolle in der transformativen Evolution der Datenanalyse durch Künstliche Intelligenz (KI) im Bereich Business Intelligence (BI). NLQ ermöglicht es Benutzer:innen, datenbezogene Abfragen zu stellen, während der Algorithmus im Hintergrund diese Abfragen verarbeitet und präzise Antworten, Zusammenfassungen oder Diagramme generiert. Die Intensität der Interaktion mit den eigenen Geschäftsdaten hängt dabei von der Präzision der gestellten Abfragen, der Datenqualität und der Datengrundlage ab.

Die Nutzung von NLQ bietet einen klaren Mehrwert, insbesondere für Nutzer:innen ohne Erfahrung in Programmierung und Machine Learning. Durch die richtige Anwendung ermöglicht es eine schnelle und effektive Arbeit mit den eigenen Daten. Die neue Herausforderung besteht jedoch in der Erstellung präziser Abfragen und der Validierung der Ergebnisse. NLQ repräsentiert einen bedeutenden Schritt in Richtung demokratisierter Datenzugang, da es auch Personen außerhalb von technischen Disziplinen ermöglicht, aktiv und effizient mit BI-Daten zu interagieren.

AutoML: Unerschlossenes Potenzial für datengetriebene Entscheidungen

Die Integration von NLQ in BI wird durch die parallele Entwicklung von Technologien wie AutoML vorangetrieben. Diese Technologie ermöglicht die Nutzung von maschinellem Lernen, ohne dass umfassende Programmierkenntnisse erforderlich sind. Obwohl die Anwendungsmöglichkeiten in der Analytik und im Reporting vielfältig und das Potenzial enorm sind, hat sich bisher nur eine begrenzte Anzahl von Fachleuten intensiv mit diesem Bereich auseinandergesetzt. Qlik ist ein Unternehmen, das diese AutoML-Funktion anbietet.

Nutzer:innen der Analytics-Plattform können dank AutoML mühelos ML-Experimente durchführen, Modelle trainieren und Vorhersagen für die Zukunft mit vollständiger Erklärbarkeit der Daten generieren. Die Integration von AutoML in Qlik SaaS ermöglicht eine interaktive Analyse und Szenarioplanung. Die Fähigkeit, Modelle leicht zu generieren, zu verfeinern und transparent zu erklären, verdeutlicht das Potenzial von KI in konkreten BI-Anwendungen.

Die Nutzung von AutoML-Modellen macht Datenanalyse und Entscheidungsfindung effizienter, indem historische Daten genutzt werden, um Wahrscheinlichkeiten für die Zukunft abzuschätzen. Dieser Ansatz bietet nicht nur faszinierende Einblicke, sondern kann auch wesentlich dazu beitragen, fundierte Informationen aus Modellen zu gewinnen und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Anwendungen wie Analytik und visuellem Reporting zu verbessern.

Eine intensivere Auseinandersetzung und Integration dieses Ansatzes könnte dazu beitragen, bestehende Plattformen mit wertvollen Informationen zu bereichern und die Datennutzung in Unternehmen weiter zu fördern. Dennoch ist es wichtig, insbesondere bei der Verifizierung und Falsifizierung von Antworten, skeptisch zu bleiben. Unternehmen sollten sich bewusst sein, dass der Einsatz von KI nicht nur Chancen, sondern auch Risiken mit sich bringt, die es proaktiv zu adressieren gilt.

Zusätzlich sind BI-Tools eine ausgezeichnete Möglichkeit, externe Ergebnisse im Bereich des maschinellen Lernens zu visualisieren und zu bearbeiten. Dies ermöglicht eine bessere Exploration der Daten und schafft somit eine optimale Grundlage für die Analyse, Interpretation und Weiterverarbeitung der Ergebnisse.

Machine Learning Produkte von BE-terna

BE-terna zählt zu den führenden europäischen Anbietern von spezialisierten Business-Software-Lösungen für verschiedene Branchen. Im Bereich der Lieferkettenoptimierung setzt das Unternehmen Qlik und Power BI Reports ein, um Prognosen zur Nachfrage, Lagerbestände und Bestellvorschläge effizient zu visualisieren. Die Nutzer:innen haben die Möglichkeit, diese Daten nach Bedarf anzupassen und an externe Tools wie ERP-Systeme zur weiteren Verarbeitung zu übermitteln.

Zusätzlich bietet BE-terna Lösungen an, die Business Intelligence-Anwendungen als Schnittstelle für Anwender:innen nutzen. Diese Lösungen erstrecken sich über verschiedene Bereiche wie Produktionsplanungsoptimierung, Kundensegmentierung sowie die Analyse von Kamerabeobachtungen am Fließband, einschließlich automatisierter Defekterkennung.

Von Modellentwicklung bis Explainable AI

Die nahtlose Integration von KI in BI erfordert einen umfassenden Ansatz zur Qualitätssicherung. Ein zentraler Stolperstein dabei liegt in der Qualität der Daten. Unsaubere oder unvollständige Daten können dazu führen, dass die Modelle fehlerhafte Schlussfolgerungen ziehen oder verzerrte Einsichten liefern. Darüber hinaus ist die Beachtung von Metadaten von entscheidender Wichtigkeit. Metadaten dienen als Schlüssel zur Interpretation der zugrunde liegenden Daten, indem sie Kontext, Herkunft und Struktur bereitstellen. Ohne klare Metadaten kann die KI Schwierigkeiten haben, die Daten richtig zu verstehen und adäquate Schlussfolgerungen zu ziehen.

Anwender:innen und Stakeholder müssen in der Lage sein, die Arbeitsweise der KI-Modelle zu verstehen und nachzuvollziehen, wie diese zu ihren spezifischen Ergebnissen gelangen. Dieser Transparenzbedarf ist nicht nur aus ethischen Gesichtspunkten wichtig, sondern auch für die Akzeptanz und das Vertrauen der Nutzer:innen in die generierten Erkenntnisse. Das Gebiet, das diese Problemstellungen behandelt, nennt sich „explainable AI“. Insgesamt unterstreicht die sorgfältige Berücksichtigung von Datenqualität, Metadaten und Erklärbarkeit die Komplexität und Vielschichtigkeit der Herausforderungen bei der erfolgreichen Integration von KI in Business Intelligence. 

Manipulation von Modellen und die Notwendigkeit von Data Literacy

Eine nicht zu unterschätzende Herausforderung im Kontext der KI in Business Intelligence liegt in der Möglichkeit der Manipulation von Modellen. Insbesondere im Zeitalter von fortgeschrittener Cyberkriminalität und tiefgreifender technologischer Veränderungen müssen Unternehmen nicht nur auf die Verifizierung ihrer Modelle achten, sondern auch proaktiv Strategien entwickeln, um Manipulationen vorzubeugen.

In diesem Zusammenhang gewinnt die Data Literacy eine essenzielle Bedeutung. Data Literacy bezieht sich auf die Fähigkeit, Daten nicht nur zu interpretieren, sondern auch kritisch zu hinterfragen und zu verstehen. Nur durch ein fundiertes Verständnis der Daten, mit denen KI-Modelle arbeiten, können potenzielle Manipulationen erkannt und bekämpft werden. Data Literacy ermöglicht es den Verantwortlichen, nicht nur die Ergebnisse der Modelle zu verstehen, sondern auch die Integrität der zugrunde liegenden Daten zu überprüfen.

Angesichts der rasanten Entwicklungen im Bereich der KI ist es von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmen ihre Mitarbeitenden in Data Literacy schulen. Dies nicht nur als proaktive Sicherheitsmaßnahme gegen Manipulationen, sondern auch, um das volle Potenzial von KI in Business Intelligence auszuschöpfen. Eine datenkompetente Belegschaft ist nicht nur besser in der Lage, mit den Ergebnissen von KI-Modellen umzugehen, sondern auch in der Lage, die Integrität und Authentizität der Daten zu wahren – ein zentraler Aspekt für den verantwortungsbewussten Einsatz von KI im Unternehmenskontext.

Blick in die Zukunft: Regulierung, Ethik und gesellschaftliche Verantwortung

Die vielversprechenden Fortschritte durch Künstliche Intelligenz in der Business Intelligence weisen optimistisch in die Zukunft. Besonders nutzerfreundliche BI-Tools durch KI sind beeindruckend. Trotz positiver Entwicklungen stehen Unternehmen vor realen Herausforderungen und ethischen Überlegungen. Ein realistischer Blick auf vergangene Entwicklungen und zukünftige Herausforderungen ist daher von großer Bedeutung.

Die verstärkte Integration von Künstlicher Intelligenz in die Business Intelligence führt zu einem erhöhten Fokus auf Fragen der Regulierung und gesellschaftlichen Verantwortung. Klare ethische Leitlinien und transparente Mechanismen sind entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit in den Einsatz von KI in BI zu stärken. Die Entwicklung von Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI-Technologien ist dabei von großer Bedeutung, und eine offene Diskussion über ethische Standards und gesellschaftliche Verantwortung ist unerlässlich.

Insgesamt zeigt die Realität der KI in Business Intelligence eine Mischung aus vielversprechenden Entwicklungen, praktischen Herausforderungen und ethischen Überlegungen. Trotz des fortwährenden Hypes um KI ist es entscheidend, einen nüchternen Blick auf die tatsächlichen Fortschritte und Herausforderungen dieser revolutionären Technologie zu werfen. Die Zukunft von KI in BI wird maßgeblich davon beeinflusst, inwiefern Unternehmen die Technologie sinnvoll und verantwortungsbewusst in ihre Prozesse integrieren