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Warum Unternehmen mit der Implementierung von Copilot neue Standards bei ihrer Datenhygiene setzen sollten. Ein Kommentar von Alex Rinner, accilium.

Die Datenhygiene und entsprechende Löschprozesse, sogenanntes Data-Lifecycle-Management, sind für den Einsatz von generativen KI-Lösungen wie Microsoft Copilot von entscheidender Bedeutung. Wenn Daten nicht regelmäßig aktualisiert und überprüft werden, können die von der KI generierten Analysen und Empfehlungen auf Basis veralteter oder irrelevanter Daten irreführend oder fehlerhaft sein. Das kann zu Fehlentscheidungen oder zur Ablehnung der Technologie im eigenen Unternehmen führen, was letztendlich einen Wettbewerbsnachteil nach sich zieht. Zudem erhöhen schlecht verwaltete Daten die Risiken von Datenschutzverletzungen, was nicht nur zu rechtlichen Strafen, sondern auch zu einem Vertrauensverlust führen kann. Eine gute Datenhygiene stellt sicher, dass sensible Daten nicht länger als nötig gespeichert werden, und hilft, gesetzliche Vorschriften einzuhalten.

Hausaufgaben
Eine effektive Datenhygiene basiert auf zwei Prozessen, die zu den »Hausaufgaben der Digitalisierung« in Unternehmen gehören. Im Data-Lifecycle-Management sollte für jede Datenkategorie die Retention-Time definiert werden, also jene Dauer, nach der eine Datei automatisch gelöscht wird. So wird sichergestellt, dass eine Gen-AI-Lösung wie Microsoft Copilot, keine Ergebnisse aus Informationen generiert, die nicht mehr richtig sind. Zweitens sollten die Daten mit Sensitivitäts-Klassifizierungen kategorisiert werden, um z.B. zu definieren, welche Personen im Unternehmen, aber auch extern auf Daten zugreifen können, wo Daten gespeichert und über welche Kanäle sie versendet werden dürfen. So wird verhindert, dass Gen-AI-Lösungen keine Ergebnisse aus Informationen generieren, die nicht für den oder die jeweilige Anwender*in bestimmt sind.

Ein häufiger Fehler bei der Datenhygiene ist das Vernachlässigen der kontinuierlichen Pflege nach der Ersteinrichtung. Viele Unternehmen unterschätzen den Aufwand, der notwendig ist, um Datenhygiene effektiv zu betreiben, was zu unzureichender Datenaktualisierung und -löschung führt. Technische Einschränkungen, fehlendes Fachwissen und unzureichende Einbeziehung der Mitarbeiter*innen können dazu führen, dass Daten nicht richtig verwaltet werden. Zudem kann es internen Widerstand gegen neue Datenmanagementprozesse geben, besonders wenn diese als zu aufwendig neben der täglichen Arbeit angesehen werden. Diese Herausforderungen müssen gelöst werden, um eine korrekte Datenhygiene für die Unterstützung von KI-Systemen wie Copilot sicherzustellen.

Über den Autor
Alex Rinner ist Manager bei der Strategieberatung accilium und hat 100 Tage lang Microsoft Copilot getestet: »Ohne Datenhygiene und Löschprozesse könnten Copilot-Systeme irreführende Informationen generieren oder gar den falschen Mitarbeiter*innen zukommen lassen.«