„CIOs müssen sich bewusst sein, dass ‚KI-Magie‘ nicht der Schlüssel zu messbaren Geschäftsergebnissen ist“, so der Vice President für „AI First Transformation“ bei IBM

CLEVELAND, OH – 22. Juli 2026 – In der ersten Folge des Podcasts „The Savvy CIO“ widerlegt Dr. Radha Plumb, Vice President of AI First Transformation bei IBM, die Vorstellung, dass CIOs „einfach ein wenig KI-Magie in einen Prozess einbringen können, der vielleicht zu komplex oder vielleicht nicht genau genug definiert ist, und dass dies dann zu wirklich messbaren Geschäftsergebnissen führt – das funktioniert einfach nicht.“

In dem von Park Place Technologies gesponserten Podcast sprechen Plumb und Moderator Bradd Busick darüber, wie CIOs den Spagat zwischen dem raschen Einsatz von KI einerseits und Budgetzwängen, Audits, Sicherheitsanforderungen sowie den alltäglichen Aufgaben zur Aufrechterhaltung des Betriebs andererseits meistern können.

„Ich nehme eine Menge Daten aus einer Flatfile, zum Beispiel einer Tabellenkalkulation, wende eine bekannte statistische Formel wie den Mittelwert an, gebe die Daten ein – und heraus kommt der Mittelwert. Das kann ich so oft wiederholen, um eine Verteilung zu erhalten, oder ich kann die Daten über einen bestimmten Zeitraum betrachten, um eine Zeitreihe zu erhalten“, sagte Plumb. „Das sind alles deterministische Ergebnisse. Was LLMs beitragen, ist, diese Unmenge an Daten und Zusammenhängen, die wir sowohl kennen als auch nicht kennen, mit einer Inferenzschicht zu überlagern, um Kombinationen von Informationen zu generieren, die wir nicht kennen und nicht hätten vorhersagen können – um so ein inferentielles Ergebnis anstelle eines deterministischen zu erhalten. Das ist die Black Box. Das ist sozusagen die geheime Zutat.“

Plumb fügt hinzu, dass der Vorteil dieses Prozesses darin besteht, dass dabei viele Dinge entstehen, an die die Nutzer zuvor vielleicht noch gar nicht gedacht haben; der Nachteil ist jedoch, dass die Nutzer nicht genau wissen, welche einzelnen Elemente zu diesem Ergebnis geführt haben, und auch nicht immer wissen, wie sie es nachbilden können.

In der Folge, die auf Apple, Spotify und Amazon verfügbar ist, spricht Plumb über den Ansatz von IBM im Bereich Data Governance, den Spagat zwischen Geschwindigkeit und Sicherheit sowie über Workflow-Praktiken in Zusammenarbeit mit Banken und Behörden.
Bevor sie zu IBM kam, war Dr. Radha Plumb drei Jahre lang in den höchsten Ebenen des US-Verteidigungsministeriums tätig, wo sie als Chief Digital and Artificial Intelligence Officer des Pentagons fungierte. In dieser Funktion leitete sie die Bemühungen des Ministeriums zur Einführung von KI, Daten und Analytik und schuf neue Wege zur Beschaffung und Skalierung digitaler Technologien in einer der größten und am stärksten regulierten Organisationen der Welt. Sie hat einen Doktortitel der Princeton University, einen Bachelor of Science des MIT und war in leitenden Positionen bei Google, Facebook, der Rand Corporation sowie am Perry World House der London School of Economics tätig. In ihrer Funktion bei IBM ist sie dafür zuständig, KI-Technologien und -Konzepte intern zu operationalisieren, um sie zu testen, bevor sie bei Kunden eingesetzt werden.

Kommende Folgen
• 5. August – Flüssigkeitskühlung: Wann, wo und warum? – Zach Smith, Mitbegründer und CEO bei Datum
• 19. August – Warum KI-Implementierungen scheitern – Sklyar Roebuck, CTO bei Solved
• 2. September – Die versteckten Kosten der KI-Bereitschaft – Roy Illsley, Chefanalyst bei Omdia
• 16. September – Die unsichtbaren Ausgaben im Griff behalten – Mark Dunkerly, CISO/VP IT bei Coca-Cola Bottlers
• 30. September – Nach Ablauf der Garantie – Rob Brothers, Branchenanalyst bei IDC
• 14. Oktober – Überwachung: Selbst entwickeln oder kaufen? – TBD
• 28. Oktober – Die Qualifikationslücke im Blick – Jason Elrod, CISO bei MultiCare Health
• 11. November – Globale IT, lokale Vorschriften – TBD
• 25. November – Gedächtnisverlust – TBD

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