Talk to your Data, Teil 2: Zugriffsrechte, aktuelle Daten und Verantwortung
Staffel 2 · Folge 16 · Originalfolge: 26. Feb. 2025 · 28:15 Minuten
Executive Summary
Eine Antwort kann gut formuliert sein und trotzdem auf einem alten Stand beruhen. Im zweiten Teil meines Gesprächs mit Robert J. Schiermeier geht es deshalb um aktuelle Daten, nachvollziehbare Zusammenhänge und die Verantwortung bei KI-gestützten Aufgaben. Wir fragen, wie Rollen und Zugriffsrechte berücksichtigt werden und was die Übergabe an einen Assistenten von der Übergabe an einen Menschen unterscheidet. Die Folge vom Februar 2025 bildet den Ausgangspunkt.
Ein hübscher Graph erledigt noch keine Aufgabe
Eine Visualisierung kann Zusammenhänge sichtbar machen. Aber kann ich damit schon besser arbeiten? Diese Frage zieht sich durch den zweiten Teil unseres Gesprächs. Nach dem Einstieg in Wissensmanagement schauen Robert J. Schiermeier und ich genauer unter die Motorhaube der ValueMiner-Plattform.
Dabei geht es bald um etwas sehr Alltägliches: Eine Aufgabe kommt nicht voran, weil eine Voraussetzung fehlt. Wie finde ich heraus, wo es hakt? Und woran erkenne ich, dass die Information über diese Voraussetzung noch stimmt?
Wenn die Grundlage sich verändert
Wir sprechen über Maschinendaten, Kontext und die Anpassung von Darstellungen. Ab Minute 7 frage ich ausdrücklich nach der Aktualität: Wie verhindern wir, dass ein alter Datenstand zu einer falschen Interpretation führt?
Im Gespräch unterscheiden wir Kontextdaten, Zustandsdaten und Handlungsdaten. Für die praktische Arbeit hilft diese Trennung: Eine allgemeine Regel, der heutige Zustand eines Projekts und eine erzeugte Auswertung sind verschiedene Arten von Information. Sie brauchen nicht dieselbe Behandlung.
Eine Frage an einen Assistenten übergeben
Ab Minute 10 geht es um die Übergabe einer Frage an die Plattform. Später vergleichen wir diese Übergabe mit der an eine menschliche Person. Ich finde diese Perspektive hilfreich, weil sie die Erwartung an die Technik konkret macht.
Was soll am Ende vorliegen? Welche Informationen dürfen verwendet werden? Wer prüft das Ergebnis? Wenn diese Fragen offenbleiben, wird auch aus einer technisch funktionierenden Antwort noch kein verlässlicher Arbeitsablauf.
Marketing möchte erzählen. Entwicklung möchte schützen.
Gegen Ende wird es bei den Zugriffsrechten sehr konkret: Das Marketing möchte über Neuentwicklungen sprechen, während die Entwicklungsabteilung Informationen zurückhalten muss. Wer darf was sehen, und wie verhindert man, dass ein Assistent diese Grenze unbeabsichtigt verschiebt?
Es reicht nicht, vertrauliche Dateien in einen getrennten Ordner zu legen und danach auf die richtige Antwort zu hoffen. Die Freigaben müssen beim Zugriff berücksichtigt werden. Ob ein System das leistet, zeigt sich an der konkreten Konfiguration und an nachvollziehbaren Tests.
Heutiger Praxisbezug: Nova und Atlas
Die Aufnahme wurde am 26. Februar 2025 veröffentlicht. Heute ordnen wir solche Fragen bei Nova und Atlas ein: Nova als Zugang zum Unternehmenswissen, Atlas für die Diskussion über Strategie, Zuständigkeit und Governance.
Das ist eine aktuelle redaktionelle Verbindung, keine Aussage darüber, dass unsere Produkte damals Gegenstand des Interviews waren. Ebenso wenig belegt das Gespräch eine bestimmte Implementierung in Nova. Die Anforderungen müssen für das jeweilige Projekt konkret beschrieben und geprüft werden.
Welche Aufgabe würdet Ihr wirklich übergeben?
Ich würde die Frage bewusst klein beginnen: Welche wiederkehrende Recherche darf ein Assistent vorbereiten, und wo soll zwingend ein Mensch entscheiden? Daraus lässt sich ein prüfbarer erster Anwendungsfall entwickeln.
Welche Information wäre in Eurem Alltag besonders hilfreich – vorausgesetzt, Ihr könnt ihre Quelle, ihren Stand und die Zugriffsberechtigung nachvollziehen?
Kapitel der Originalfolge
Die Zeitmarken stammen aus den veröffentlichten Episodenbeschreibungen.
- 00:00 – Intro: Folge 2/2, wir starten weiter ins Thema.
- 00:44 – Ein Blick unter die Motorhaube der ValueMiner Plattform.
- 01:44 – Maschinendaten im Kontext: Graph-Daten, die live im System reagieren.
- 02:34 – Anpassung der Visualisierung auch im Kontext, z.B. Veränderung von juristischen Grundlagen (z.B. Zoll-Regulation).
- 04:10 – Eine schöne Visualisierung alleine lässt die Mitarbeitenden noch nicht gut damit arbeiten. Was kann man in der Praxis mit der ValueMiner Plattform machen? Eisenhower-Matrix, Timelines (GANTT-Charts), etc.
- 05:18 – Ein entscheidender Punkt: von der strategischen Ebene bis zur operativen Ebene.
- 06:31 – Von Bummerln und Kanten: Kausalketten können stringent nachvollzogen werden. Vom Management-Ergebnis (z.B. Werksöffnung ist noch nicht möglich) bis zur kausalen Ursache (es fehlt ein Tor zur Fertigstellung).
- 07:23 – Wie wird sichergestellt, dass die Kausalketten auf Basis aktueller Daten gebildet werden und mir nicht veraltete Daten einen falschen Zustand und damit eine inkorrekte Interpretation liefern?
- 08:12 – Drei Arten von Daten: Kontext-Daten, aktuelle Zustandsdaten, Handlungs-Daten wie z.B. KI-Auswertungen, Vergleich mit dem Zustand vor zwei Jahren, etc.
- 10:15 – Eine neue Fragestellung: wie kann ich diese statt an eine Person an die ValueMiner Plattform delegieren?
- 11:34 – Übergabe der Frage an den Assistenten.
- 12:14 – Worüber man mit Robert J. Schiermeier nicht streiten kann.
- 15:09 – Was unterscheidet die Übergabe an die ValueMiner Plattform von der Übergabe an eine menschliche Person?
- 18:02 – Wie funktioniert die Integration von LLMs an der Stelle? Wie wird die Organizational Governance beachtet? Wie sperre ich die KI von Dokumenten aus, welche rollenspezifisch nur für menschliche Personen gedacht sind?
- 21:38 – Rollenspezifische Zugriffe noch einmal näher definiert, ganz konkret nachgefragt. Marketing will mit Neuentwicklungen trommeln. R&D will die Entwicklungen aber zurückhalten. Wie verhindern wir Spannungen im System?
- 25:30 – Was möchtest Du unseren Zuhörer*innen mitgeben, wenn sie sich um Organizational Governance kümmern möchten?
- 27:17 – Last Words und Concluding Remarks. 🔗
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Autor
Prof. Dr. Alexander Lutz, Professor für Big Data und KI an der FOM München, Doktor der Humangenetik und Anthropologie, ehemaliger Onlinespiele-Designer und natürlich Gründer und Inhaber der Agentur Die NEOs. Neben den Themen der künstlichen Intelligenz und deren Einsatzmöglichkeiten in der Praxis konzentriert sich Alexander auf die Kundenkommunikation. Neue Problemfelder oder technische Innovationen bereitet er so auf, dass der Nutzen für unsere Kunden deutlich wird. Er schläft zeitverantwortlich und agiert schnell, sein Motto: »Tue es, oder tue es nicht. Es gibt kein Versuchen.«
