In einer Ära, in der die Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) sowohl atemberaubend als auch disruptiv sind, suchen Organisationen fieberhaft nach Wegen, um ihre Position in einer zunehmend digitalisierten Welt zu stärken und zu sichern. Während viele den Fokus auf fortschrittliche Algorithmen, Rechenleistung oder Datenmenge legen, übersehen sie oft einen grundlegenden Baustein für den Erfolg in der KI-Ära: die Datenvernetzung.
Warum die Vernetzung von Daten nicht nur eine optionale Strategie, sondern eine grundlegende Notwendigkeit für jede Organisation sein sollte, die in Zeit von KI wettbewerbsfähig bleiben möchte.
Der Schlüssel zum Verständnis dieses Imperativs liegt in der Erkenntnis, dass Ihre Daten mehr sind als nur eine Ressource; sie sind das Lebensblut Ihrer Organisation, das es Ihnen ermöglicht, in einer sich schnell verändernden Umgebung zu navigieren und zu florieren. Eine starke interne Datenvernetzung bildet nicht nur die Grundlage für innovative KI-Anwendungen, sondern fördert auch eine klare, unverwechselbare Identität Ihrer Organisation in der digitalen Transformation.
Warum Ihre Hauptstrategie bei KI die Datenvernetzung sein sollte!
In der sich schnell entwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz hängt die Fähigkeit, sich abzuheben und wettbewerbsfähig zu bleiben, von einem unerwarteten Faktor ab: der Vernetzung Ihrer Daten. Stellen Sie sich Ihre Organisation als ein lebendes Wesen vor – ihr Überleben hängt von einer gut definierten Informationsgrenze ab, die wie eine semipermeable Membran funktioniert. Karl Fristons „Freies Energie Prinzip“ (FEP) modelliert diese Grenze als Markov-Decke und sagt, dass ein System, um sich selbst zu erhalten, seine freie Energie minimieren muss. Freie Energie ist im Wesentlichen ein Maß für Überraschung oder Unsicherheit, und ihre Minimierung entspricht der Aufrechterhaltung eines Zustands niedriger interner Entropie. Ein System erreicht dies, indem es genaue Vorhersagen über die externe Umgebung trifft und seine internen Zustände entsprechend aktualisiert, wodurch eine dynamische, aber stabile Interaktion mit seiner Umgebung ermöglicht wird. All dies ist nur möglich, weil die Markov-Decke eine Grenze zwischen internen und externen Systemen zieht.
Die Vielseitigkeit des FEP ist bemerkenswert und erstreckt sich über verschiedene Maßstäbe. Chris Fields' Anwendung auf die Quantenmechanik legt nahe, dass ein verschränktes Quantensystem eine ausgeprägte Informationsgrenze aufrechterhält, die nur locker an seine Umgebung gekoppelt ist. Ein verschränktes Quantensystem ist ein abgegrenztes System. Die Implikation ist mächtig: Je stärker die Komponenten des Systems miteinander vernetzt sind, desto stärker ist die Grenze und damit umso ausgeprägter seine individuelle Identität.
Das Maß Ihrer internen Vernetzung entspricht dem Grad Ihrer Unterscheidbarkeit.
Wenn wir dieses Konzept auf eine organisatorische Ebene transformieren, stehen wir vor einer ernüchternden Realität. Oft sind unsere Daten isoliert und unverbunden, ohne eine vereinheitlichende Struktur, gemeinsames Vokabular oder geteilte Semantik. Getrennte Systeme signalisieren schwache Grenzen. Je geringer die Datenvernetzung, desto weniger ausgeprägt sind Sie als Ganzes. Ihre Organisation wird unbeabsichtigt subtile Informationen über ihre Grenze hinweg durchsickern lassen. Das war früher vielleicht unbedeutend, aber fortgeschrittene KIs, mit ihrer stetig zunehmenden Raffinesse, werden diese übermäßig porösen Grenzen durchdringen..
Die gute Nachricht ist, dass wir alle die Mittel besitzen, um unsere Datenvernetzung zu verstärken. Gemeinsame Ontologien und URLs als universelle Identifikatoren stehen bereit, um eingesetzt zu werden, und KI selbst kann genutzt werden, um die gewaltige Aufgabe der umfassenden organisatorischen Datenintegration zu bewältigen.
Der Fortschritt in der KI ist nicht nur Hype; er ist sehr real. Aber inmitten des Glanzes neuer KI-Algorithmen ist eine strategische Kehrtwende angezeigt – konzentrieren Sie sich auf die unglamouröse, aber kritische Aufgabe der Datenintegration! Definieren Sie zentrale Semantiken und URLs, um Ihre Daten kohäsiv zu machen und so Ihre unabhängige Identität zu schützen. Der beste Zeitpunkt, um mit dieser Art der Datenintegration zu beginnen, war vor zwanzig Jahren – aber der nächstbeste Zeitpunkt ist jetzt!
Wenn auch Ihr Unternehmen den Einsatz von KI-Applikationen in der Marketing Technologie plant oder den vorhandenen TechStack mit generative AI Applikationen ausbauen möchte, bieten unsere Marketing Engineers im Bereich der Requirement Engineerings sowie der nachfolgenden Orchestrierung und Implementierung von Marketing Technologie Anwendungen folgende Einstiegspunkte für Marketing Entscheider und ihre Teams an:
- Unser Marketing Automation Power Briefing vermittelt kompaktes Basiswissen über die aktuelle Anbieterlandscape an Automations-Tools und AI-gestützten Applikationen für Marketing- und Salesentscheider und ihre Teams.
- Unser Markenautomat Readiness Check findet methodisch Anwendungenspotenziale für AI-gestützte Automationen wiederkehrender Prozesse in bestehenden Marketing Strukturen.
- Mit unserem Implementation-Sprint setzen wir konkrete, klar abgezirkelte AI Lösungen – so wie zum Beispiel einen Knowledge Graph als Datenbasis für ein eigenes LLM - direkt in ihren Marketing Operations um.
- In Learning Journeys zeigen Ihnen unsere Marketing Engineers die Potenziale Ihrer bestehen Martech Tools auf und helfen mit konkreten Anwendungen und Tricks, die Möglichkeiten bestehenden TechStacks optimal auszunutzen. Denn nichts ist teurer, als ungenutzte oder teilgenutzte, aber bezahlte Marketing Technologie!!!
Gern kontaktieren und fordern Sie uns!
