Die technologische Entwicklung schreitet mit unverminderter Dynamik voran mitunter führt sie zu gesteigerter Produktivität und Flexibilität, zugleich eröffnet sie jedoch auch neue, bislang wenig beachtete Fragestellungen. Eine dieser Entwicklungen markiert die neue Datenfrontier: Daten aus KI Systemen, Chatbots und Chat Anwendungen.
Welche Daten sind damit gemeint?
Datenströme aus nicht traditionellen Quellen nehmen einen stetig wachsenden Anteil am gesamten Datenvolumen von Unternehmen ein. Lange Zeit wurden diese Daten kaum berücksichtigt; sie wurden nicht mit derselben Relevanz behandelt wie klassische Datenquellen, etwa E-Mails, Arbeitsdokumente oder strukturierte Geschäftsdaten.
Der derzeit bedeutendste Treiber dieser Entwicklung sind KI Systeme insbesondere Chatbots, Large Language Models (LLMs) sowie KI gestützte Anwendungen. Selbst Unternehmen, die KI bislang skeptisch gegenüberstanden, verzeichnen mittlerweile eine zunehmende wenn auch teilweise zurückhaltende Nutzung. Innovationsfreudige Organisationen hingegen erweitern kontinuierlich die Einsatzgrenzen automatisierter Werkzeuge.
Bereits vor dem Durchbruch generativer KI war eine vergleichbare Entwicklung bei Kommunikationsplattformen zu beobachten , etwa bei Microsoft Teams, Skype for Business, Slack oder WhatsApp. Auch diese Systeme wurden zunächst, und teilweise noch immer getrennt von klassischen „professionellen“ IT-Systemen betrachtet, obwohl sie geschäftskritische Kommunikation beherbergen.
Warum ist das relevant?
Mit zunehmender Reife dieser Technologien verändert sich auch die Wahrnehmung in den Unternehmen. Organisationen, die KI breit einsetzen, erkennen zunehmend, dass KI-Systeme selbst geschäftskritische Assets darstellen , und dass deren Outputs einen erheblichen wirtschaftlichen Wert besitzen.
Ähnliches gilt für Chat und Kollaborationssysteme: Geschäftskommunikation über Plattformen wie Teams oder Slack ist längst integraler Bestandteil der betrieblichen Wertschöpfung. Diese Kommunikationsdaten sind somit eigenständige Geschäftsdaten, die erfasst, archiviert und strukturiert verwaltet werden sollten.
Parallel dazu ist absehbar, dass auch regulatorische Rahmenbedingungen diese Entwicklungen aufgreifen werden. Derzeit adressieren viele Vorschriften , etwa im Kontext von eDiscovery oder dem „Recht auf Vergessenwerden“ diese Datenquellen noch nicht explizit. Doch es ist nur eine Frage der Zeit, bis regulatorische Anforderungen entsprechend erweitert werden.
Was bedeutet das für die Zukunft?
Die Herausforderung besteht darin, dass bestehende Archivierungs- und Backup-Strukturen häufig nicht darauf ausgelegt sind, KI-generierte Inhalte systematisch zu erfassen. Wie unter anderem Forbes in einem aktuellen Beitrag hervorhebt, erschwert dies die nachhaltige Speicherung, Wiederherstellbarkeit und langfristige Verfügbarkeit dieser Daten, ganz zu schweigen von zukünftigen Compliance Anforderungen.
Es ist davon auszugehen, dass Archivierungs, Backup und Datenmanagementlösungen technologisch zeitnah nachziehen werden. Eine weiterführende Fragestellung betrifft jedoch die künftige Nutzung dieser Daten. Insbesondere KI Chatbots verfügen über die Fähigkeit, umfangreiche Informationen und Nutzerprofile abzuleiten weit über das hinaus, was traditionelle Systeme leisten konnten. Dies eröffnet eine fortlaufende Debatte über Datenschutz, Transparenz und ethische Leitlinien bei Speicherung, Kategorisierung und geschäftlicher Nutzung dieser Datenbestände.
Die Zukunft hat bereits begonnen, und Organisationen weltweit sind gefordert, ihre Datenstrategien zeitnah an diese neue Realität anzupassen.
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