Unternehmens-Governance wurde lange als eine Frage der Compliance-Anforderungen betrachtet – eine To-do-Liste mit Punkten, die sicherstellen sollen, dass die Unternehmensrichtlinien eingehalten werden. Doch angesichts des heutigen Umfangs von KI-Workloads hat sich diese Diskussion verschoben.
KI führt zu einem vollständigen Umdenken bei der Herangehensweise von Unternehmen an ihre Datenarchitekturen – oder, wie es im jüngsten Umfrage-Report von Cloudera heißt: zu einer großen Neugestaltung der KI-Architektur.
Governance-Fragen haben sich inzwischen von einem bloßen Kontrollkästchen zu einem entscheidenden Wegbereiter für KI entwickelt. Tatsächlich ergab die Umfrage Die große Neugestaltung der KI-Architektur von Cloudera , dass bei 95 % der Befragten in den vergangenen 12 Monaten mindestens ein geplantes KI-Projekt ausschließlich aufgrund von Problemen mit Daten-Governance, Compliance oder regulatorischen Anforderungen verzögert oder abgesagt wurde.
Diese Tatsache führt dazu, dass Unternehmen sich zunehmend mit dem Gedanken auseinandersetzen, dass die traditionellen Ansätze zur Daten-Governance im Zeitalter der KI schnell veralten. Aus derselben Cloudera-Umfrage ging hervor, dass 75 % der Befragten angaben, KI-Integrationen hätten bereits zu moderaten oder bedeutenden Veränderungen bei den Datenspeicher- und Architekturpraktiken ihrer Unternehmen geführt.
Je tiefer KI in die Workloads eines Unternehmens vordringt, desto komplexer wird die Governance-Landschaft. Was bedeutet das für den aktuellen Stand der Governance und für die Zukunft? Sehen wir uns das an.
Governance prägt die KI-Bereitstellung von Anfang an
Governance ist nicht nur eine Frage der Sicherheit und Compliance. Sie ist ein entscheidender Faktor bei der Entscheidung darüber, welche Daten verwendet werden können, wo sie verwendet werden können, wie sie gespeichert werden und letztlich worauf KI-Modelle zugreifen können. Und da KI-Workloads Unternehmen dazu veranlassen, Daten häufiger zwischen Umgebungen zu verschieben, sind gute Governance-Praktiken entscheidend, um sicherzustellen, dass die Daten, die KI speisen, von Anfang an hochwertig und zuverlässig sind.
Daher ist es nicht überraschend, dass eine beträchtliche Zahl von Führungskräften in Unternehmen Governance zunehmend als Treiber für KI in großem Maßstab betrachtet. Genauer gesagt, 42 % der Führungskräfte in Unternehmen nannten Datensicherheit, Governance und Compliance-Anforderungen als einen wichtigen Treiber für KI. Dadurch wird Governance zu einem Designparameter und nicht nur zu einer Kontrollebene.
Wenn Governance erst spät im Prozess erfolgt, besteht die Gefahr, dass Teams Architektur-, Zugriffs- oder Bereitstellungsentscheidungen überdenken müssen, nachdem die Arbeit bereits begonnen hat.
KI-Reife erhöht die Komplexität der Governance
Die Bedeutung von Governance ist klar, doch ihre effektive Verwaltung ist ebenfalls deutlich komplexer geworden. Fast drei Viertel (73 %) der Unternehmen gaben an, dass die Integration von KI die Aufrechterhaltung der Governance erschwert hat.
Diese Herausforderung wird dadurch noch verschärft, dass Daten zunehmend zwischen Umgebungen verschoben werden: 97 % der befragten Unternehmen verschieben mindestens monatlich Daten zwischen Umgebungen, während 31 % dies täglich tun. Wenn Daten verschoben werden, müssen Unternehmen den Zugriff konsequent verwalten, sensible Daten schützen, Sicherheitsrichtlinien anwenden und in jeder Phase die Compliance gewährleisten.
Regulierung, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und Datensouveränität, ist ein weiteres großes Hindernis für die Skalierung von KI. 54 % der Befragten stuften es als einen der drei größten Engpässe ihres Unternehmens ein. KI erhöht diese Komplexität, da Unternehmensdaten während der Bereitstellung häufig zwischen Umgebungen verschoben werden und geografische Grenzen überschreiten. Unternehmen müssen Datenstandorte, Datenbewegungen und Datenzugriffe nachverfolgen und dabei die Vorschriften aller relevanten Rechtsordnungen einhalten.
Hybride Flexibilität hängt von einheitlicher Governance ab
66 % der Unternehmen haben im vergangenen Jahr mindestens einen Teil ihrer KI-Workloads aus einer Public Cloud in On-Premises- oder Private-Cloud-Umgebungen verlagert. Für ein Drittel (34 %) der Befragten war dies keine begrenzte Verlagerung: Sie gaben an, im vergangenen Jahr eine erhebliche Anzahl von KI-Workloads aus einer Public Cloud in On-Premises- oder Private-Cloud-Umgebungen verlagert zu haben.
Diese Entwicklung ist weniger als Kritik an öffentlichen Cloud-Umgebungen zu verstehen, sondern spiegelt vielmehr einen umfassenderen Wandel hin zu hybriden Strategien wider. Insbesondere, wenn Unternehmen KI-Workloads in der Umgebung platzieren möchten, die ihren Anforderungen am besten entspricht.
Diese Workloads und die zugehörigen Daten können sich über Public Clouds, Private Clouds sowie lokale und souveräne Umgebungen erstrecken, sodass sich die Governance über die gesamte Architektur erstrecken muss. Hybrid funktioniert nur, wenn dieselben Regeln überall dort für Daten und Workloads gelten, wohin diese verschoben werden.
Governance wird die Zukunft der Unternehmens-KI bestimmen
Die große Neugestaltung der KI-Architektur verändert weit mehr als nur den Ort, an dem Unternehmen KI-Workloads ausführen. Sie definiert die Rolle neu, die Governance in der Unternehmensarchitektur spielt. Der Änderungsbedarf ist bereits weit verbreitet: 72 % der Befragten geben an, dass ihre aktuelle Datenarchitektur eine umfassende Überarbeitung erfordert, um künftigen KI-Anforderungen gerecht zu werden.
Governance bleibt für Sicherheit und Compliance stets unverzichtbar, doch diese Verantwortungsbereiche machen inzwischen nur noch einen Teil des Gesamtbildes aus. Da KI im gesamten Unternehmen Einzug hält, entscheidet die Governance darüber, ob Unternehmen sicher auf Daten zugreifen, Workloads über verschiedene Umgebungen hinweg verschieben und KI in die Produktion skalieren können.
Die Organisationen, die in den kommenden Jahren am besten aufgestellt sind, um KI zu skalieren, werden Governance in die Art und Weise integrieren, wie Daten in allen Umgebungen verwaltet, verschoben und abgerufen werden.
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