“KI ist Mathematik, kein Mysterium.”

Warum KI und Big Data in Unternehmen immer noch scheitern und wie Führungskräfte es richtig machen können

Jack Lampka ist ein Big-Data-Referent, der über die üblichen Trends hinausblickt. Sein Fokus liegt auf den menschlichen, kulturellen und strategischen Grundlagen erfolgreicher datengetriebener Unternehmen. Der KI- und Datenstratege unterstützt Unternehmen dabei, komplexe Daten in klare, praktische Geschäftsentscheidungen umzusetzen. Seine Arbeit konzentriert sich auf Datenkompetenz, Entscheidungsfindung und technologische Lösungen, die gezielt die tatsächlichen Anforderungen des Geschäftsbetriebs adressieren – ohne diesen zu dominieren.

In einem Exklusiv-Interview erklärt Jack Lampka, warum KI-Initiativen scheitern, wie Unternehmen eine stärkere Datenkultur aufbauen können und was wirklich nötig ist, um datengestützte Entscheidungsfindung zu skalieren.

Sie haben gesagt, dass etwa 70 % der KI-Projekte scheitern. Was ist Ihrer Erfahrung nach der häufigste Faktor, der zu diesen Misserfolgen führt?

Die Menschen. Die Menschen, die KI-Lösungen entwickeln. Und die Menschen, die sie nutzen. Wann immer ich über dieses Thema spreche, frage ich das Publikum, was ihrer Meinung nach der Hauptgrund für das Scheitern von KI-Projekten ist.
Und wir haben im Grunde drei Komponenten für den Erfolg: Menschen, Daten und Technologie. Wenn ich das Publikum frage, sagen die meisten Menschen, eigentlich immer, dass es die Menschen sind. Menschen sind der größte Treiber für den Erfolg, aber auch für das Scheitern von KI-Projekten, und dazu gehören sowohl die Menschen, die KI-Lösungen nutzen, als auch diejenigen, die sie entwickeln.

Wie durchschauen Sie den Hype und entmystifizieren KI, damit sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können?

KI ist weniger kompliziert, als die meisten Menschen glauben machen wollen. Letztendlich ist KI nur Mathematik. Es handelt sich um mathematische Modelle, die versuchen, die Realität so genau wie möglich nachzubilden und zu modellieren. Es ist also Mathematik. Mathematik mag komplex sein, aber letztendlich sind es nur Zahlen, nur Daten.
Ein zweiter Aspekt beim Nachdenken über KI-Technologie ist, dass man als Geschäftsanwender nicht in erster Linie über die Technologie nachdenken sollte. Das kommt erst an letzter Stelle. Zunächst geht es um die geschäftlichen Anforderungen. Man ermittelt, welche Daten potenziell benötigt werden, um diese geschäftlichen Anforderungen zu erfüllen, und erst dann kommt die Technologie ins Spiel.
Manchmal wird KI eingesetzt, um die geschäftlichen Anforderungen zu erfüllen. Manchmal reichen einfache Dashboards aus, um Ihre geschäftlichen Anforderungen zu erfüllen.

Beginnen Sie also nicht mit der Technologie und denken Sie nicht, dass KI so kompliziert ist, wie die meisten Menschen glauben.

Sie verwenden oft den Begriff „Data Village”. Was bedeutet das in der Praxis und warum ist es für Unternehmen, die echten Wert aus Daten schöpfen wollen, so wichtig?

Ich verwende den Begriff, um die verschiedenen Fähigkeiten zu beschreiben, die erforderlich sind, um mit Daten und KI erfolgreich zu sein. Sie brauchen nicht nur Datenwissenschaftler, die diese coolen Lösungen entwickeln, sondern auch Datenanalysten, Dateningenieure, Visualisierungsexperten und Datenverwalter. Es handelt sich also um eine große Reihe von Fähigkeiten, die im Grunde genommen alles entlang der Datenanalyse-Wertschöpfungskette umfassen, und das nenne ich Data Village – das Daten-Dorf.

Ein weiterer Bestandteil dieser Fähigkeiten ist das Datenproduktmarketing. Das ist nun also Teil des Daten-Dorfes, um mit Daten in jedem Unternehmen erfolgreich zu sein.

Was sind die hartnäckigsten Missverständnisse, die Unternehmen in Bezug auf Big Data haben, und wie behindern diese Missverständnisse datengestützte Entscheidungen?

Die meisten Unternehmen glauben, dass man Big Data braucht, um ein datengesteuertes Unternehmen zu werden. Aber letztendlich geht es immer um die geschäftlichen Anforderungen. Sie müssen herausfinden, welche Geschäftshypothesen Sie haben, die möglicherweise mit Daten beantwortet werden können.
Ob diese Daten groß oder klein sind, kommt als Nächstes. Identifizieren Sie zunächst die Geschäftsanforderungen. Manchmal sind kleine Datenmengen ausreichend, um eine geschäftliche Frage zu beantworten. Machen Sie sich also keine Gedanken darüber, ob die Datenmenge groß oder klein ist, sondern beginnen Sie einfach mit den Geschäftsanforderungen.

Wie können Unternehmen bei nicht-technischen Mitarbeitern eine datenorientierte Denkweise fördern?

Menschen sind der größte Treiber für den Erfolg oder Misserfolg von KI in jedem Unternehmen. Dazu gehören auch Menschen, die Daten und KI-Lösungen nutzen. Und dafür müssen Sie über die richtige Datenmentalität verfügen, damit diese genutzt werden können. Wenn dies nicht der Fall ist, müssen Sie ein Programm zur Datenkompetenz implementieren, um diese Mentalität zu erreichen. Sie müssen ermitteln, wo Sie heute stehen und wo Sie in Zukunft stehen möchten, und ein Bottom-up-Programm zur Datenkompetenz entwickeln, um dieses Ziel zu erreichen.

Sie betonen die Frage „Was habe ich davon?“ Warum ist diese Denkweise so entscheidend für die erfolgreiche Einführung von Daten und KI?

Wenn Sie an sich selbst denken, wenn Sie ein Produkt, z. B. ein Smartphone, kaufen oder einen Urlaubsort auswählen oder sich für ein Jobangebot entscheiden, denken Sie darüber nach, was Sie davon haben.
Sie fragen das nie explizit, aber Sie denken darüber nach, warum Sie dieses Produkt kaufen, warum Sie diesen Urlaub machen oder warum Sie dieses Jobangebot annehmen sollten. Letztendlich denken Sie also bei jedem Produkt, das Sie kaufen oder auswählen, über die Frage nach, was für Sie dabei herausspringt.
Warum sollte das bei Datenprodukten anders sein? Jeder Nutzer von Daten und KI stellt sich die Frage: Was habe ich davon? Sie fragen das nie explizit, aber wenn Sie diese Frage nicht beantworten, werden Ihre Geschäftskollegen im besten Fall keine dieser Daten- und KI-Lösungen nutzen und im schlimmsten Fall nur so tun, als würden sie es tun.
Sie müssen also die Frage „Was habe ich davon?“ beantworten, um ein datengesteuertes Unternehmen zu werden.

Das Interview führte Tabish Ali von der Motivational Speakers Agency exklusiv für unsere Schwester-Website Computing.