Unternehmen bringen KI zur Daten, statt Daten zur KI

Unternehmen ändern ihren Ansatz bei der Einführung von KI und bevorzugen Lösungen, die künstliche Intelligenzfähigkeiten in ihre eigenen Daten bringen, anstatt proprietäre Informationen auf Plattformen von Drittanbietern zu migrieren. Dieser Schritt adressiert wachsende Bedenken hinsichtlich Datensicherheit, Kontrolle und der potenziellen Risiken, die mit der Offenlegung sensibler Unternehmenswerte verbunden sind.

Viele Organisationen haben erheblich in den Aufbau sicherer interner Systeme investiert und zögern, diese Infrastruktur für externe KI-Modelle zu riskieren. Die wahrgenommenen Vorteile der KI-Effizienz werden zunehmend gegen das Risiko abgewogen, die Kontrolle über kritische Daten zu verlieren. Microsoft CEO Satya Nadella hat dies hervorgehoben und festgestellt, dass die Nutzung von KI oft die Offenlegung von proprietärem Wissen erfordert, was im Wesentlichen eine "doppelte Zahlung" darstellt.

Bedenken hinsichtlich Datenpannen und der Verbreitung nicht autorisierter KI-Tools treiben diesen Trend voran. IBMs Bericht über die Kosten von Datenpannen zeigte, dass "Schatten-KI" an 20 % der Pannen beteiligt war und erhebliche Kosten verursachte. Infolgedessen suchen Unternehmen nach KI-Implementierungen, die in ihren privaten Clouds, hybriden Umgebungen oder lokalen Installationen betrieben werden können.

Strengere Vorschriften wie der EU AI Act und aufkommende Standards wie ISO 42001 für KI-Governance beeinflussen ebenfalls die Entscheidungen. Cybersicherheit wird laut KPMG von 80 % der Führungskräfte als Haupthindernis für die Umsetzung von KI-Strategien angesehen. Unternehmen fordern von Anbietern die Fähigkeit, Daten innerhalb ihrer Governance-Perimeter zu halten und Auditierbarkeit sowie Flexibilität beim Modellwechsel ohne erneute Datenexposition zu gewährleisten.