Alexander Finger, CTO, SAP Schweiz

Was ist aus Ihrer Sicht der bedeutendste Vorteil von KI in Business Intelligence für Unternehmen – und warum?

Alexander Finger: Business Intelligence lebt von Daten, Insights und dem Verständnis, welche Bedeutung diese Daten für ein Unternehmen haben. Mithilfe entsprechender Werkzeuge, die diese Daten schnell, in Echtzeit und umfassend analysieren, kommen Unternehmen weg von Entscheidungen nach Bauchgefühl und der Arbeit mit veralteten Daten, die über etliche Hierarchieebenen hinweg aufbereitet und interpretiert wurden. KI ist das entscheidende Werkzeug für umfassendere Analysen in Echtzeit, ohne auf dem Weg vom Kleinen ins Grosse Informationen zu verlieren. Sie kann wesentlich mehr Daten in einem viel kürzeren Zeitraum verarbeiten, als es uns Menschen möglich ist.

Wo sehen Sie die grössten Herausforderungen oder Risiken bei der Integration von KI in BI-Systeme?

In einer Applikationslandschaft, in der jede Anwendung ihre eigene Definition von Datenobjekten nutzt, ist eine einheitliche Analyse nur dann möglich, wenn mühsam Daten übersetzt und zusammengeführt werden. Diese Daten sollten idealerweise dieselbe Sprache sprechen, also eine gemeinsame Semantik haben. Uns ist bewusst, dass wir diesen Idealzustand nicht erreichen können. Was wir aber zur Verfügung stellen können, sind Sets von Daten, die einerseits auf Echtzeitdaten beruhen und andererseits ein einheitliches Verständnis von einem solchen Set für die Nutzung in Analytics und KI zur Verfügung stellen.

Welche Faktoren sind für den erfolgreichen Einsatz von KI in BI besonders entscheidend – Technologie, Datenqualität, Unternehmenskultur?

Die erfolgreichen Nutzer von BI im Allgemeinen und KI im Besonderen haben eine grosse Gemeinsamkeit: Sie haben sich die Kompetenz aufgebaut, ihre Daten zu analysieren, durch den Aufbau von Teams oder Rollen mit den notwendigen Fähigkeiten. Diese Menschen können ihre Wirkung dann entfalten, wenn sie zuverlässige Daten zur Verfügung haben, was eine Integration – und folglich eine integrierbare Applikationslandschaft – voraussetzt. Wer heute am Anfang steht, fängt am besten damit an, sich zu fragen, wie die Organisation Kompetenz im Analytics-Bereich aufbauen kann. Das kann eine Partnerschaft sein, aber auch der Aufbau von Fachwissen in der eigenen Organisation.

Welche technologischen Entwicklungen rund um KI, die den BI-Markt fundamental verändern könnten, erwarten Sie in den nächsten fünf Jahren?

Gerade dieser Tage wurde das «Agent-to-Agent»-Protokoll vorgestellt. Damit verfügen wir über einen Standard, auf dem unterschiedliche KI-Lösungen miteinander arbeiten können. Diese KI-Agenten, die untereinander Daten und Aufgaben verteilen können, werden unsere Arbeit mit Informationssystemen auf allen Ebenen grundlegend verändern. Die Agenten-Netzwerke analysieren grosse Datenmengen in Echtzeit und zeigen komplexe Zusammenhänge auf. Mit dieser Fähigkeit gehen wir von einer «Ex-post»-Analyse, dem Blick in die Vergangenheit, endlich in einen Echtzeit-Modus, in dem wir Daten sofort nutzen, um Vorhersagen zu treffen und viel gezielter als bisher zu steuern.

Datenqualität ist eine zentrale Grundlage für sinnvolle BI-Analysen. Wie geht man mit der Gefahr um, dass fehlerhafte, verzerrte oder halluzinierte Daten und Erkenntnisse zu falschen Business-Entscheidungen führen könnten?

Etwas provokant gesagt: Wie mache ich das in der Zusammenarbeit mit Menschen? Wenn jemand einen Vorschlag macht, dann prüfe ich unbewusst, ob der Vorschlag mit der Situation und den Regeln zusammenpasst. Wenn wir KI-Systeme bauen, machen wir diese Kontrolle nicht unbewusst, sondern ganz bewusst. Und noch etwas provokanter: Wenn sorgfältig gestaltete KI-Systeme Geschäftsentscheidungen vorschlagen – getroffen werden sie immer von Menschen! –, vielleicht gibt es dann weniger «Unfälle», wie wir es auch mit KI-gesteuerten Fahrzeugen beobachten. Die sind nie müde, haben es nicht eilig und setzen sich nicht über einprogrammierte Regeln hinweg.