Wie Sie Ihr Informationsmanagement (nicht nur) für den Einsatz von KI fit machen.
Ziel des Informationsmanagements ist es, sicherzustellen, dass die richtigen Informationen den richtigen Personen zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen und dass sie korrekt, relevant, compliant und sicher sind – höchst wichtig für fundierte Entscheidungen für den Unternehmenserfolg und um Unternehmensressourcen zu schützen. Sprich, sehr gutes, top Information Management wird immer wichtiger in KI-Ära. Auch der Einfluss neuer technologischer Entwicklungen wie Automatisierung, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Analytik und andere gehört dazu.
Informationsmanagement ist mehr als nur das Speichern von Daten. Es geht um die effiziente Verwaltung, Nutzung und Sicherung aller Informationen innerhalb eines Unternehmens, also der ganzheitlichen und nachhaltigen Verwaltung von Informationen zur optimalen Nutzung.
Holistic Information Management: Ganzheitliche Verwaltung von Informationen
In den letzten vier Jahrzehnten haben sich verschiedene Lösungen und Technologien entwickelt, die nun als „Holistic Information Management“ bekannt sind. Diese umfassen:
- Elektronische, revisionssichere Archivierung
- Digitale Akten
- Workflow- und Business Process Management (BPM)
- Collaboration-Tools für Zusammenarbeit
- Dokumentenmanagement für verschiedene Dateiformate
- Digitale Signaturen zur Sicherung von Authentizität
- Suchmaschinen und Metadaten zur Informationsfindung
- Outputmanagement zur Bereitstellung von Informationen
- Dauerhafte elektronische Archivierung
Diese Systeme ermöglichen die effiziente Verwaltung von Informationen, die heute aus verschiedensten Quellen und in vielen Formaten in Unternehmen einfließen. Für den optimalen Einsatz von KI müssen diese Systeme jedoch modernisiert und gepflegt werden:
Die 10 Prinzipien eines ganzheitlichen Informationsmanagements von PROJECT CONSULT lauten:
Prinzipien des Informationmanagements | ||
Englischsprachige Definition | Deutsch | |
1 | Information exchange | Informationsaustausch |
2 | Information use | Informationsnutzen |
3 | Information provision | Informationsbereitstellung |
4 | Information protection | Informationsschutz |
5 | Information organization | Informationsverwaltung |
6 | Information governance | Informationsbeherrschung |
7 | Information distribution | Informationsverteilung |
8 | Information evaluation | Informationsbewertung |
9 | Information preservation | Informationsbewahrung |
10 | Information disposal | Informationsentsorgung |
Information Governance als Fundament
Eine wichtige Komponente des Informationsmanagements ist die Information Governance (IG). Dabei geht es um die Entwicklung und Einhaltung von Richtlinien und Prozessen, die die Qualität, Sicherheit und rechtliche Konformität der Informationen sicherstellen. Leider haben viele Unternehmen mit der Umsetzung von IG zu kämpfen, was zu folgenden Problemen führt:
- Fehlende Richtlinien: Ohne klare Regeln bleibt der Umgang mit Daten unkoordiniert.
- Datenüberlastung: Ohne ein effizientes Records Management wird die Menge an Daten unüberschaubar.
- Compliance-Probleme: Rechtliche Vorgaben werden oft nicht eingehalten.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen Unternehmen klare Richtlinien entwickeln, bestehende Frameworks überprüfen und ihre Information Governance-Infrastruktur verbessern. Gerade im Zeitalter der KI ist eine solide Information Governance unverzichtbar, um Risiken zu minimieren und rechtliche Vorgaben, wie z. B. die KI-Verordnung (KI-VO), zu erfüllen.
Modernisierung der Informationmanagement-Systeme
Die zunehmende Verbreitung von generativer KI (Gen AI) verändert nun, wie Unternehmen Informationen nutzen und verwalten. Doch eine zentrale Erkenntnis bleibt: Erfolgreiche KI erfordert exzellentes, top Informationsmanagement. Denn die Qualität der KI-Ergebnisse hängt direkt von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab.
Unternehmen, die ihre Informationmanagement-Systeme modernisiert haben, sind besser auf die Nutzung von KI vorbereitet. Veraltete Systeme und Prozesse behindern nicht nur die Effizienz, sondern verhindern auch, dass Unternehmen das volle Potenzial der KI ausschöpfen. Eine Modernisierung der IT-Infrastruktur und der Informationsmanagementprozesse ist unerlässlich, um die Vorteile von KI schnell und vollständig nutzen zu können.
Führungskräfte sensibilisieren
Während einige Führungskräfte bereits die Bedeutung des Informationsmanagements für den Erfolg von KI-Projekten erkannt haben, fehlt anderen noch das notwendige Bewusstsein für die komplexen Zusammenhänge. Informationsmanagement-Experten sollten hier die Rolle des Beraters und Vermittlers übernehmen, um die Entscheidungsträger über die Risiken unzureichender Systeme und die Vorteile moderner Technologien zu informieren.
Automatisierung und Künstliche Intelligenz im Informationsmanagement
Das Ziel des Informationsmanagements war schon immer die Automatisierung der Informationsverarbeitung. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) wird diese Vision Realität. Von der automatischen Klassifizierung von Dokumenten über Robotic Process Automation (RPA) bis hin zu KI-gestütztem Wissensmanagement bietet die Technologie zahlreiche Möglichkeiten, Prozesse zu optimieren. Diese Entwicklungen werden unter dem Begriff „Intelligent Information Management“ (IIM) zusammengefasst. Auch hier gilt: Top Information Management wird immer wichtiger in KI-Ära.
Herausforderungen bei der Einführung von KI und Automatisierung
Trotz der technologischen Unterstützung bleiben viele organisatorische Herausforderungen bestehen. Besonders im Bereich der Prozessautomatisierung fehlt es oft an qualifizierten Fachkräften, die die Systeme entwerfen und betreiben können. Unternehmen sollten daher in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren, um die notwendigen Kompetenzen im Bereich Systemdenken und Automatisierung zu fördern.
Die Entwicklung von Informationsmanagement-Systemen im KI-Zeitalter
Seit langem galt die zentrale Speicherung von Informationen in einem einzigen System als single source of truth dem Enterprise Content Management (ECM), als Standard. Doch diese Zeiten sind angeblich vorbei. Laut dem „2024 State of Intelligent Information Management Practice“-Bericht verfügen Unternehmen heute im Durchschnitt über mehr als 10 Informationsmanagement-Systeme.
Warum dieser Wandel?
Führungskräfte in verschiedenen Unternehmensbereichen benötigen spezialisierte Systeme, um ihre individuellen Ziele zu erreichen. These des Reports: Der Versuch, alle Informationen in einem einzigen System zu bündeln, ist daher nicht nur ineffektiv, sondern auch hinderlich. Stattdessen sollten Unternehmen sich darauf konzentrieren, drei Schlüsselfaktoren zu optimieren:
- Interoperabilität: Die verschiedenen Systeme müssen miteinander kommunizieren können.
- Datenzugriff: Die Verfügbarkeit und der Zugriff auf relevante Daten müssen gewährleistet sein.
- Datenhygiene: Nur saubere und strukturierte Daten sind für KI nutzbar.
Diese Faktoren sind entscheidend für den Erfolg jeder KI-Initiative.
Zu untersuchende Systeme und Plattformen
Für Unternehmen, die ihre Informationsmanagement-Prozesse in den kommenden Jahren optimieren wollen, sind bestimmte Systeme besonders relevant:
- Enterprise Search: Diese Tools ermöglichen eine unternehmensweite Suche und verfügen bereits über Interoperabilität mit bestehenden Systemen. Sie sind daher ideal für KI-Initiativen.
- Dokumentenmanagementsysteme (DMS): Viele Unternehmen nutzen bereits DMS als Basis für ihr Informationsmanagement. Diese Systeme bieten saubere und gepflegte, sprich korrekte Daten, die für KI-Modelle ideal sind.
- Workflow- und Prozessautomatisierung: Große Unternehmen setzen schon auf SAP, Salesforce oder Oracle zur Automatisierung und für benutzerfreundliche Oberflächen, um Prozesse zu beschleunigen und Arbeitskräfte anderweit einzusetzen.
Nutzung von KI für das Informationsmanagement
Generative KI wird oft mit der Erstellung von Inhalten in Verbindung gebracht, doch sie bietet auch großes Potenzial im Bereich des Informationsmanagements. Aktuell ist die Technologie jedoch noch nicht ausgereift genug, um Aufgaben wie die Generierung von Metadaten oder die Datenhygiene effizient zu unterstützen. Dennoch können Automatisierungswerkzeuge Unternehmen dabei helfen, große Mengen an unstrukturierten Daten zu bewältigen.
Sind Sie gewappnet für die Zukunft: Planung für 2025
Branchenverbände und Experten sagen: In den kommenden drei bis fünf Jahren wird sich entscheiden, welche Unternehmen es schaffen, KI effektiv für ihr Informationsmanagement einzusetzen. Die Entwicklung überzeugender Business Cases für KI-Projekte, basierend auf Top Information Management und die Bewertung der Budgets werden dabei zentrale Faktoren sein. Immer mehr Softwareanbieter gehen dazu über, ihre Lizenzmodelle von einer nutzungsabhängigen auf eine transaktionsbasierte Struktur umzustellen. Dies macht den Einsatz von KI auch für kleinere Unternehmen erschwinglicher.
Empfehlungen für Unternehmen – nächste Schritte
Um sich für die Zukunft zu rüsten, sollten Unternehmen folgende Schritte unternehmen:
- Kompletten Überblick über Informationen und Status der Information Governance im Unternehmen erhalten
- Strategien der digitalen Transformation aufbauen, anpassen, fortführen
- Check bestehender Systeme, Migration planen
- Mitarbeiter schulen (Informationsmanagement, KI)
- Testen und Experimentieren: Starten Sie mit kleinen KI-Projekten und prüfen Sie die Qualität Ihrer Daten.
- Fokus auf Datenhygiene und Interoperabilität: Gute Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg von KI.
- Excellente Mitarbeiter finden, aufbauen: Die richtigen Fachkräfte sind für die erfolgreiche Umsetzung von (KI-)Projekten entscheidend.
Mit einem durchdachten, strategischen Ansatz können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Informationen und KI ausschöpfen und sich optimal für die Zukunft positionieren.
Fazit
Im Zeitalter der KI gewinnt das Informationsmanagement weiter an Bedeutung. Unternehmen, die ihre Datenqualität priorisieren, Systeme modernisieren und ihre Führungskräfte & Mitarbeiter schulen, können die Chancen vollständiger, guter und relevanter Informationen und der KI optimal nutzen und gleichzeitig die Risiken in der KI-Ära minimieren. Der Leitfaden Risikomanagement beim Einsatz von KI hilft Ihnen, Ihre KI-Risiken zu erkennen und zu verringern. Er beschäftigt sich u.a. mit den 20 Hauptrisiken & Details, ihre Erkennung, Kritikalität und Maßnahmen zur Risikominderung im Risikomanagement sowie mit Information Governance, Fehler in KI-Systemen, und der KI-Verordnung (EU AI Act).
Weitere Informationen zum Zusammenspiel von KI und Informationsmanagement