Vishu Singhal, Data & Consulting Managing Partner bei Artefact, erläutert, wie vertrauenswürdige data, verantwortungsvolle KI und eine starke Governance es Regierungen im gesamten Golf-Kooperationsrat (GCC) ermöglichen, messbare wirtschaftliche Auswirkungen, widerstandsfähige öffentliche Dienstleistungen und langfristige Wettbewerbsfähigkeit zu erzielen.
Künstliche Intelligenz und data spielen mittlerweile eine zentrale Rolle bei der langfristigen wirtschaftlichen Transformation der GCC-Staaten und ermöglichen es den Regierungen, die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken, digitale Innovationen voranzutreiben und bürgernahe öffentliche Dienstleistungen bereitzustellen. In der gesamten Region hat sich der Schwerpunkt von der Entwicklung von KI-Strategien hin zur Umsetzung groß angelegter Programme verlagert, die auf vertrauenswürdiger data, einer soliden Steuerung und messbaren Ergebnissen basieren.
In diesem Interview, Vishu Singhal, Data und Beratung Managing Partner bei Artefact, gibt Einblicke darin, wie Regierungen ehrgeizige digitale Strategien in greifbare wirtschaftliche und politische Ergebnisse umsetzen. Auf der Grundlage seiner Erfahrungen als Berater für Staatsfonds, Ministerien, Kanzlerämter und Großprojekte erläutert er, warum ein starkes „data foundations“-Konzept, eine verantwortungsvolle KI-Governance, bürgerorientierte digitale Dienste und Investitionen in Talente entscheidend für den Aufbau widerstandsfähiger, zukunftsfähiger öffentlicher Institutionen sind.
Auszüge aus dem Interview
Inwiefern integrieren die Regierungen der GCC-Staaten data und KI in ihre nationalen Strategien, um die wirtschaftliche Widerstandsfähigkeit und die langfristige Wettbewerbsfähigkeit zu stärken?
Die Regierungen der GCC-Staaten haben die Phase der Festlegung von KI-Strategien hinter sich gelassen und konzentrieren sich nun auf deren Umsetzung in großem Maßstab. Erhebliche Investitionen in den Vereinigten Arabischen Emiraten, Saudi-Arabien und Katar zeigen, dass KI nicht mehr ausschließlich als technologische Initiative betrachtet wird, sondern als nationale wirtschaftliche Priorität, die Diversifizierung, Produktivität und globale Wettbewerbsfähigkeit fördert.
Eine der wichtigsten Erkenntnisse aus diesen Programmen ist, dass der Erfolg der KI von einem soliden data foundations abhängt. Die Einrichtung eines einheitlichen data platform oder einer vertrauenswürdigen zentralen Datenquelle ermöglicht es KI-Anwendungen, über verschiedene staatliche Stellen hinweg skaliert zu werden und langfristigen Nutzen zu erzielen.
Ein weiterer prägender Trend ist die zunehmende Fokussierung auf eine souveräne digitale Infrastruktur. Investitionen in souveräne cloud-, inländische data-Zentren und nationale KI-Ökosysteme spiegeln das übergeordnete Ziel wider, sicherzustellen, dass kritische data-, Rechenkapazitäten und KI-Fähigkeiten sicher innerhalb der Landesgrenzen verbleiben und gleichzeitig die wirtschaftliche Widerstandsfähigkeit gestärkt wird.
Wie lassen sich bei groß angelegten Umstrukturierungen im öffentlichen Sektor komplexe data-Initiativen in messbare wirtschaftliche Auswirkungen und politische Ergebnisse umsetzen?
Erfolgreiche Transformationsprogramme beginnen damit, jede Initiative mit klar definierten politischen Zielen und messbaren Ergebnissen zu verknüpfen. Ganz gleich, ob der Schwerpunkt auf der Verbesserung der betrieblichen Effizienz, der Stärkung öffentlicher Dienstleistungen oder der Optimierung der Ressourcenzuweisung liegt – jeder Anwendungsfall sollte von Anfang an einen greifbaren Mehrwert aufzeigen.
Transparenz ist ebenso wichtig. KI-Systeme, die im öffentlichen Sektor eingesetzt werden, müssen nachvollziehbar und überprüfbar sein und Ergebnisse liefern, für die sich Regulierungsbehörden und politische Entscheidungsträger mit Überzeugung einsetzen können. Ebenso entscheidend sind Investitionen in die zugrunde liegende data foundation.
Eine solide Unternehmensführung, data-Qualität, Nachvollziehbarkeit und die Einhaltung von Vorschriften entscheiden oft darüber, ob ein KI-Programm erfolgreich ist.
Das Erreichen messbarer Ergebnisse durch schrittweise Meilensteine über einen Zeitraum von sechs bis zwölf Monaten trägt zudem dazu bei, die Dynamik aufrechtzuerhalten und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Programme weiterhin mit den sich wandelnden politischen Prioritäten im Einklang stehen.
Welche Rolle spielen fortschrittliche Analysemethoden und künstliche Intelligenz bei der Stärkung der Entscheidungsfindung und der Geschäftskontinuität in staatlichen Einrichtungen und bei Großprojekten?
Fortgeschrittene Analysen und künstliche Intelligenz verändern die Entscheidungsfindung von einer rückblickenden Berichterstattung hin zu vorausschauender Intelligenz. Anstatt lediglich zu verstehen, was geschehen ist, können Unternehmen nun aufkommende Risiken antizipieren, potenzielle Störungen erkennen und proaktive Entscheidungen treffen, bevor Probleme eskalieren.
Einheitliche data platforms-Lösungen verringern zudem die Abhängigkeit von fragmentierten Systemen und institutionellem Wissen, indem sie operative, finanzielle und risikobezogene data-Prozesse in einer einzigen vertrauenswürdigen Umgebung zusammenführen. Dies ermöglicht eine einheitlichere und fundiertere Entscheidungsfindung in komplexen Organisationen.
KI stärkt zudem die Geschäftskontinuität durch schnelle Szenario-Modellierung. Führungskräfte können verschiedene wirtschaftliche, betriebliche oder geopolitische Szenarien in Echtzeit bewerten, wodurch sie in einem zunehmend unsicheren Umfeld schneller reagieren und widerstandsfähigere Entscheidungen treffen können.
Inwiefern verändern neue Technologien wie generative KI und data platforms Governance-Modelle und bürgerorientierte digitale Dienste?
Generative KI verändert die Bürgerdienste grundlegend, indem sie personalisiertere, mehrsprachige und kontextbezogene Interaktionen über alle behördlichen Plattformen hinweg ermöglicht. Die Bürger erwarten zunehmend digitale Dienste, die intuitiv und reaktionsschnell sind und ihre Bedürfnisse erfüllen, ohne dass sie sich durch mehrere Behörden navigieren müssen.
Um dieses Erlebnis zu ermöglichen, ist ein integriertes data platforms-System erforderlich, das Informationen zwischen den verschiedenen staatlichen Stellen vernetzt und eine einheitliche Sicht auf Bürger und Dienstleistungen schafft. Dies ermöglicht eine KI-gestützte Automatisierung von Prozessen wie Fallmanagement, Anspruchsprüfung, Dokumentenbearbeitung und Genehmigungsverfahren.
Regierungen nutzen data in Echtzeit zunehmend dazu, die Ergebnisse ihrer Politik zu verbessern, anstatt lediglich die Einhaltung von Vorschriften zu messen.
Integrierte Governance, Erklärbarkeit, Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sind ebenfalls zu unverzichtbaren Anforderungen geworden, um sicherzustellen, dass Innovationen verantwortungsvoll umgesetzt werden und gleichzeitig das Vertrauen der Öffentlichkeit gewahrt bleibt.
Welche organisatorischen und personellen Veränderungen sind entscheidend für den Aufbau einer data-driven-Kultur, die Innovation mit Vertrauen, Sicherheit und langfristiger Nachhaltigkeit in Einklang bringt?
Der Aufbau einer nachhaltigen data-driven-Organisation erfordert mehr als nur Investitionen in Technologie. Die Förderung qualifizierter Fachkräfte, die Fachwissen in den Bereichen data, KI, Regulierung und Branchenkenntnisse vereinen, hat sich in der gesamten Region zu einem der wichtigsten Erfolgsfaktoren entwickelt.
Unternehmen erkennen data zudem zunehmend als strategischen Unternehmenswert an. Klare Zuständigkeiten, die Rechenschaftspflicht der Führungskräfte und eigens dafür eingerichtete data governance-Funktionen schaffen die erforderliche Struktur, um eine skalierbare Einführung von KI zu unterstützen und gleichzeitig einheitliche Standards abteilungsübergreifend zu gewährleisten.
Innovation muss von Anfang an mit einer soliden Unternehmensführung in Einklang gebracht werden. Durch die Einbettung von Datenschutz, Sicherheit, Erklärbarkeit und Compliance in jede Initiative können Unternehmen selbstbewusst innovativ sein und gleichzeitig Risiken bewältigen. Ebenso wichtig ist die Einführung langfristiger Betriebsmodelle, die auf Produktteams, kontinuierlicher Kompetenzentwicklung und der Unterstützung durch die Führungsspitze basieren, um sicherzustellen, dass sich KI-Programme auch weit über ihre anfängliche Einführung hinaus weiterentwickeln.
