Von Chaos zu Kontrolle: KI-Daten-Governance mit Aras InnovatorEdge

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Sichern, klassifizieren und kontrollieren Sie Ihre Unternehmensdaten

In der heutigen digitalen Wirtschaft sind Daten nicht mehr nur ein passives Nebenprodukt von Geschäftsprozessen; sie sind der Rohstoff, der KI-gesteuerte Innovation antreibt. Gleichzeitig schaffen die wachsende Menge und Komplexität der Daten eine Herausforderung: ihren Wert zu nutzen und sie gleichzeitig sicher, konform und kontextuell relevant zu halten. Der Aufstieg der generativen KI (GenAI) hat diese Herausforderung noch dringlicher gemacht, da die Grenze zwischen menschlichen und maschinellen Interaktionen mit Unternehmensdaten zunehmend verschwimmt. Um vom Chaos zur Kontrolle zu gelangen, benötigen Organisationen mehr als nur Infrastruktur. Sie brauchen intelligente Governance, differenzierte Zugriffskontrollen und Plattformen, die in der Lage sind, die von ihnen gesammelten und verwalteten Daten sinnvoll zu nutzen.

Die Schnittstelle zwischen KI, Datenklassifizierung, Governance und KI-Zugangskontrolle wird zunehmend entscheidend. Während Unternehmen daran arbeiten, den Wert von GenAI freizuschalten, müssen sie die Datenqualität unterscheiden und kontrollieren, wie und wo diese genutzt wird. Aras begegnet dieser Herausforderung mit einem dreistufigen Klassifikationssystem und gezielter Datenveröffentlichung über Aras InnovatorEdge.

Der dreistufige Ansatz von Aras zur Datenklassifizierung

Aras legt den Schwerpunkt auf die Sammlung, Organisation, Verwaltung und Governance präziser Produktdaten zur Unterstützung von GenAI – mit starkem Fokus auf den Schutz des geistigen Eigentums. Aras Innovator® kategorisiert Produktdaten in drei Typen:

1. Unbeschränkt: Daten, die öffentlich verfügbar sind oder keine geheimen Produktdetails preisgeben.
2. Sensibel: Daten, die nur Personen mit entsprechenden Zugriffsrechten zugänglich gemacht werden dürfen, z. B. Vertriebspartnern, die mehr Zugriff haben können als Kunden.
3. Vertraulich: Dazu gehören Daten wie Geschäftsgeheimnisse oder vertrauliche Dokumente, die niemals für KI offengelegt werden dürfen.

Jedes Datenobjekt in Aras Innovator trägt ein Klassifizierungs-Tag, das das Systemverhalten steuert. Zugriffskontrollen werden auf Objekt-, Rollen- und Workflow-Ebene durchgesetzt. Ein Lieferant kann beispielsweise eine unbeschränkte Teilespezifikation einsehen, erhält jedoch keinen Zugriff auf die Kostenaufstellung oder Testdaten, wenn diese als sensibel oder vertraulich gekennzeichnet sind.

Dieses Klassifikationsmodell bietet den richtigen Nutzern das passende Maß an Zugriff und schafft gleichzeitig eine sichere Grundlage für den Einsatz von KI. Es verhindert, dass sensible Daten versehentlich in KI-generierten Inhalten auftauchen, und unterstützt Organisationen dabei, mit regulatorischen Vorgaben wie DSGVO, ITAR oder branchenspezifischen Kontrollen im Einklang zu bleiben.

Warum die Differenzierung von Daten wichtiger ist als je zuvor

Unternehmensdaten wachsen in beispiellosem Ausmaß, strömen aus Konstruktionswerkzeugen, Betriebssystemen, Lieferkettenplattformen und Kundenkanälen. Mit diesem Volumen kommt Komplexität. Doch nicht alle Daten sind gleichwertig, und sie alle gleich zu behandeln birgt erhebliche Risiken.

Einige Daten sind geprüft und strukturiert, bereit für den Einsatz in kritischen Workflows. Andere können roh, ungeprüft oder kontextabhängig sein. So unterscheidet sich beispielsweise eine von der Qualitätssicherung validierte Stückliste für die Konstruktion (BOM) erheblich in ihrer Zuverlässigkeit von einem Entwurfsdesign oder einem Lieferantenangebot. Ohne klare Differenzierung zwischen Datentypen und -qualität riskieren Unternehmen, KI-Modelle zu verunreinigen, Entscheidungen zu verfälschen und Compliance-Standards zu verletzen.

Unternehmensplattformen müssen in der Lage sein, zwischen Datentypen zu unterscheiden, um fundierte, sichere und agile Entscheidungen zu treffen. Diese Differenzierung muss nicht nur auf Systemebene erfolgen, sondern auch dynamisch und im Kontext. Metadaten-Tags, automatisierte Klassifizierung und Zugriffsregeln sollten in die Architektur der Plattform eingebettet sein. Nur so können Unternehmen moderne Anforderungen wie KI-Integration, regulatorische Compliance und teamübergreifende Zusammenarbeit unterstützen, ohne die Datenintegrität zu gefährden.

Die Chancen und Risiken von generativer KI in der Produktentwicklung

GenAI bietet enorme Chancen für Organisationen, die in Produktdesign, -entwicklung und -lebenszyklusmanagement tätig sind. Von der Erstellung von Benutzerhandbüchern und Wartungsdokumentationen bis hin zur Unterstützung des Kundensupports bei der Erstellung von Wissensdatenbank-Artikeln kann GenAI repetitive Content-Erstellungsaufgaben automatisieren, die traditionell viel Zeit und Aufwand erforderten.

Im besten Fall beschleunigt GenAI die Innovation, indem es Teams ermöglicht, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren, während Maschinen Standard- oder Vorinhalte generieren. Sie kann Dokumentationen für globale Zielgruppen lokalisieren, komplexe Produktgeschichten zusammenfassen oder sogar Auswirkungen von Änderungen simulieren – solange sie mit den richtigen Daten versorgt wird.

Doch mit diesen Chancen gehen ernsthafte Risiken einher. GenAI kann Fakten halluzinieren, Vorurteile einbetten oder aus den falschen Datensätzen schöpfen, wenn sie nicht ordnungsgemäß gesteuert wird. Noch schlimmer ist, dass KI-Modelle vertrauliche Produktspezifikationen, geistiges Eigentum oder unveröffentlichte Designs unbeabsichtigt in ihren Ausgaben offenlegen können, wenn sie darauf Zugriff haben.

Deshalb sind Governance und Zugangskontrolle nicht optional. Sie sind die Grundlage für eine verantwortungsvolle Einführung von KI. Unternehmen benötigen Systeme, die nicht nur filtern, auf welche Daten GenAI zugreifen kann, sondern auch überwachen, wie diese Daten verwendet werden – und die Nachverfolgbarkeit durch einen Digital Thread sowie Verantwortlichkeit in jedem Schritt sicherstellen. Ohne Leitplanken kann GenAI schnell von einem Wettbewerbsvorteil zu einer Belastung werden.

Daten sicher veröffentlichen mit Aras InnovatorEdge

Die Governance-Herausforderung endet nicht mit der internen Klassifizierung. Unternehmen müssen zunehmend Daten nach außen weitergeben, auch an Lieferanten, Kunden, mobile Nutzer und ja, sogar an KI-Agenten. Doch sie müssen dies tun, ohne Sicherheit oder geistiges Eigentum zu gefährden.

Aras InnovatorEdge löst diese Herausforderung, indem Unternehmen gezielte Daten-Feeds für spezifische Anwendungsfälle veröffentlichen können, anstatt pauschalen Zugriff auf gesamte Datensätze zu gewähren. Dies unterstützt einen Informationsaustausch nach dem „Need-to-know“-Prinzip.

Nicht eingeschränkte Digital-Thread-Daten für einen kundenorientierten Chatbot können in einem Datenstrom offengelegt werden. Sensible Daten, die eine Authentifizierung über ein Partnerportal erfordern, würden hingegen in einem anderen Daten-Feed verfügbar gemacht. Zweckgebundene APIs liefern die aktuellsten, präzisesten Digital-Thread-Daten und schützen gleichzeitig das geistige Eigentum.

Aras Innovator integriert sich mit cloudbasierten KI-Diensten wie Azure AI Foundry, um Zugang zu den neuesten GenAI-Technologien zu bieten. Diese Dienste mit genauen, aktuellen und zugriffsgesteuerten Daten zu versorgen, bietet den Nutzern die bestmöglichen Antworten und schützt gleichzeitig die IP-Vermögenswerte des Unternehmens.

Ein Governance-orientierter Weg zur Innovation

Im Wettlauf um die Einführung von KI und die Automatisierung der Content-Erstellung stehen Unternehmen vor einer ernüchternden Realität: Ohne wirksame Data Governance kann Geschwindigkeit auf Kosten von Sicherheit, Vertrauen und Genauigkeit gehen. Das Chaos nicht klassifizierter, ungefilterter Daten wird die Innovation nicht vorantreiben – es wird sie behindern.

Unternehmen müssen Plattformen einsetzen, die Daten intelligent klassifizieren, verwalten und im Kontext veröffentlichen, um vom Chaos zur Kontrolle zu gelangen. Aras bietet mit seinem dreistufigen Datenmodell und InnovatorEdge einen praxisnahen Bauplan für sichere, skalierbare und KI-fähige digitale Ökosysteme.

Während Organisationen weiterhin die Möglichkeiten von GenAI erkunden, ist der Imperativ klar: zuerst steuern, dann innovieren. Denn im Zeitalter der KI sind Daten Macht – aber nur, wenn sie vertrauenswürdig, nachvollziehbar und verantwortungsvoll geteilt werden.

Lesen Sie Unlocking the Power of the Digital Thread with API Management, um mehr über Aras Innovator Edge zu erfahren.