Datenstrategien im digitalen Zeitalter: Eine kritische Betrachtung

In einem gemeinsamen Artikel mit Paul von Bünau, Gründer von IdaLab, hinterfragen wir die weit verbreitete Annahme, dass Daten das „neue Öl“ seien. Wir kritisieren die simplizistische Sichtweise, die besagt, dass mehr Daten automatisch zu besseren Services, mehr Kunden und somit zu einem sich selbst verstärkenden Wachstum des Unternehmenswertes führen.

Wir argumentieren, dass diese Analogie irreführend ist, da sie die ökonomische Logik von Daten missversteht. Anders als Öl, das relativ einheitlich und vielseitig einsetzbar ist, sind Daten heterogen und ihr Wert ist ohne spezifische Anwendung nicht denkbar. Zudem gibt es keinen einheitlichen Qualitätsbegriff für Daten und die Übertragbarkeit von Daten für unterschiedliche Zwecke ist nicht garantiert.

Ein weiterer kritischer Punkt ist, dass bei Daten im Gegensatz zu Öl negative Skaleneffekte auftreten: Speicherung und Verarbeitung von Daten werden mit zunehmender Menge teurer und komplexer. Daten verlieren oft schnell an Wert und der Grenznutzen zusätzlicher Datenmengen nimmt ab, da die Verbesserung von algorithmischen Systemen nur bis zu einem bestimmten Punkt mit mehr Daten steigt und der Long-Tail-Effekt auftritt, bei dem seltene Fälle nur schwer automatisierbar sind.

Wir stellen auch die Annahme infrage, dass Daten einen Schutzwall gegen Wettbewerber darstellen könnten. Daten sind nicht so leicht monopolisierbar, und politische Initiativen zur Verhinderung von Datenmonopolen in Europa sind aus gesellschaftlicher Sicht zu begrüßen und können den Wirtschaftsstandort verbessern.

Für eine tragfähige Datenstrategie empfehlen wir, sich von irreführenden Metaphern zu lösen und einen realistischen Blick auf die Rolle von Daten und KI zu werfen. Statt einer reinen Datensammlung sollten Unternehmen ihre übergeordnete Strategie, Kunden und den Markt in den Fokus nehmen und überlegen, welchen Mehrwert sie erzeugen wollen und wie Daten und Algorithmen dabei unterstützen können.

Abschließend warnen wir davor, aus kurzfristigen Enttäuschungen über die Geschwindigkeit von Erfolgen mit Daten und KI vorschnelle Schlüsse zu ziehen. Wir erinnern an die Worte des Zukunftsforschers Roy Amara, dass die Auswirkungen von Technologien kurzfristig oft überschätzt, langfristig jedoch unterschätzt werden. Wir betonen, dass die langfristigen Auswirkungen der Automatisierung und Skalierung kognitiver Arbeit durch KI-Technologie dramatisch sein werden.

Den Original-Artikel kann man hier lesen: https://background.tagesspiegel.de/gesundheit/daten-sind-nicht-das-neue-oel