Kevin Petrie
VP of Research at BARC US
Kostenfreie Studie
The State of Data and AI Governance [EN]
Diese BARC-Studie, welche auf 234 internationalen Teilnehmern basiert, untersucht, wie Unternehmen produktiv eingesetzte KI steuern, mit neuen Risiken umgehen und Richtlinien in durchsetzbare Kontrollen für Daten, Modelle, Agenten und Workflows überführen.
Was diese BARC-Studie für Daten-, Analytics- und KI-Verantwortliche beantwortet:
- Wie können Unternehmen Data & AI Governance von einer reinen Richtlinienaufgabe in ein wirksames Betriebsmodell überführen?
- Welche KI-bezogenen Vorfälle und geschäftlichen Folgen treten in Unternehmen bereits auf?
- Wo liegen die größten Lücken zwischen etablierter Data Governance und der Governance von KI-Modellen und Agenten?
- Wie können Unternehmen menschliche Kontrolle mit skalierbarem Monitoring, Guardrails, Auditierbarkeit und Kontrollen für Agenten verbinden?
- Wie unterscheiden sich die Governance-Prioritäten und Herausforderungen in Nordamerika und EMEA?
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„BARC Surveys geben mir einen praktischen Überblick darüber, was es auf dem Markt gibt und was man im Alltag über Data, BI und Analytics sonst nicht mitbekommt.“
Pietro Grammatico, Director Service Management BI, Vorwerk
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Weitere Informationen
Die Studie basiert auf einer globalen Befragung von 234 Führungskräften aus den Bereichen Daten, KI, IT und Business und untersucht Governance-Strukturen, Risiken, Technologien sowie Maßnahmen zur Steuerung von KI-Systemen und Agenten. Er zeigt, wie KI-Vorreiter Governance unternehmensweit operationalisieren, und verdeutlicht den wachsenden Bedarf, Daten, Modelle und KI-Agenten zu steuern. Ein regionaler Vergleich beleuchtet die unterschiedlichen Herausforderungen in Nordamerika und EMEA. Sechs praxisorientierte Empfehlungen unterstützen Unternehmen dabei, KI sicher und effektiv zu skalieren.
Da sich der produktive Einsatz von KI schneller ausweitet, als viele Governance-Programme reifen können, hilft diese Studie Führungskräften aus den Bereichen Data und Analytics, kritische Kontrolllücken zu erkennen und die Betriebsmodelle, Verantwortlichkeiten und technischen Fähigkeiten zu etablieren, die für eine sichere Skalierung von KI erforderlich sind.
Autor(en)
Timm Grosser
Senior Analyst Data & Analytics
Timm Grosser ist Senior Analyst Data & Analytics mit Schwerpunkt auf Data Management.
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