Generative Business Intelligence (Generative BI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmungen und Mitarbeitende Daten analysieren und visualisieren. Entdecke die Herausforderungen und Chancen dieser Technologie und erfahre, wie sich Unternehmen auf diese Zukunft vorbereiten können.
Mit dem rasanten Aufstieg der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) im Jahr 2022 sowie der kontinuierlichen Weiterentwicklung dieser Technologie eröffnen sich neue Horizonte in der Datenanalyse und Business Intelligence. Diese Form von Business Intelligence wird «Generative BI» bezeichnet.
Wie funktioniert Generative BI?
Generative BI nutzt KI für die Automatisierung und Optimierung von Komponenten der Datenanalyse und -visualisierung. Mit Hilfe von Large Language Models (LLMs) können einfach Erkenntnisse aus Daten gewonnen werden. Durch eine intuitive Oberfläche und eine Interaktion zwischen der KI und der Anwender:innen, welche durch eine Art Chat stattfindet, können konkrete Fragen oder Aufgaben gestellt werden. Diese Interaktion findet direkt in der BI-Anwendung statt. So können Erkenntnisse gewonnen, Berechnungen vorgenommen und Daten visualisiert werden.
Doch was bedeutet der Einsatz von Generative BI für Unternehmen konkret?
Chancen von Generative BI:
- Automatische Generierung von Erkenntnissen: Generative BI ermöglicht, im Vergleich zum traditionellen BI, eine automatische Generierung von Erkenntnissen. Durch diese Automatisierung kann eine Effizienzsteigerung für Anwender:innen und eine Kostenreduktion erzielt werden.
- Demokratisierung der Datenanalyse: Durch die Nutzung von LLMs in einer nutzerzentrierten Oberfläche können selbst Nutzer:innen ohne grossen technischem Know How Analysen und Visualisierungen von Daten vornehmen bzw. die Daten interpretieren.
- Reduktion der menschlichen Verzerrung in der Dateninterpretation: Im Vergleich zum traditionellen BI bringt Generative BI den Vorteil von einer automatischen Dateninterpretation ohne menschlicher Verzerrung mit sich.
- Personalisierte Erkenntnisse: Durch Generative BI können Erkenntnisse dynamisch abgefragt und auf die Bedürfnisse der Anwender:innen zugeschnitten werden. So erhalten die Anwender:innen für ihre Rolle und Ziele relevante Informationen.
- Analysen von unstrukturierten Daten: Durch den Einsatz von Generativen KI können neben den strukturierten auch unstrukturierte Daten über einen Prompt (Aufforderung an eine KI) via natürliche Sprache analysiert werden.
Herausforderungen von Generative BI:
- Datenqualität: Die Genauigkeit der generierten Analysen hängt stark von der Qualität der zugrundliegenden Daten ab. Neben dem traditionellen BI kann auch bei Generative BI eine schlechte Datenqualität zu einer Fehlinterpretation der Daten und ferner zu Fehlentscheidungen führen.
- Vertrauen & Akzeptanz: Anwender:innen müssen Vertrauen in die von KI-generierten Analysen entwickeln. Dies erfordert Transparenz der Modelle sowie Erklärungen wie diese Werkzeuge effektiv genutzt werden können. Sofern das Vertrauen und die Akzeptanz nicht vorhanden sind, kann der gewünschte Mehrwert nicht erzielt werden.
- Halluzinationen: Generative KI-Modelle können falsche Ergebnisse liefern, welche für Anwender:innen auf den ersten Blick plausibel und nachvollzielbar klingen. Werden diese Falschinformationen genutzt, bringt dies bei einer Entscheidung Risiken mit sich.
- Integration & Unterhalt: Die Implementierung und der Unterhalt von Generative BI kann je nach Anbieter und Modell komplex und kostenintensiv sein (z.B. Lizenzgebühren). Neben den Kosten für Integration und Unterhalt gilt es auch die Kosten für die Sicherheit und Schutz der Daten bei der Nutzung von Generative BI zu berücksichtigen.
Mit Generative BI zur datengetriebenen Unternehmenskultur:
Aktuell finden KI-Modelle bereits in BI-Tools Anwendung, welche für einfachere Anwendungsfälle eingesetzt werden. Generative BI wird sich in Zukunft mit fortschrittlichen KI-Technologien weiterentwickeln und es können komplexere Anwendungsfälle abdeckt werden. Für Unternehmen ist es wichtig bereits frühzeitig in Generative BI zu investieren. Der Aufbau von KI-Kompetenzen und Sensibilisierung zu Themen wie Datenschutz, -sicherheit, Erklärbarkeit der Modelle sowie das Testen der Lösungen sind wichtige Komponenten, damit Unternehmungen fit für den Umgang mit Generative BI sind. Nur durch diese Grundlagen können die Vorteile der Technologie gezielt genutzt und eine datengetriebene Unternehmenskultur entwickelt werden.
