Wenn es um KI geht, verdienen Daten unsere fortlaufende Beachtung. Wir dürfen weder selbstgefällig sein noch uns an ihnen satt sehen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) trifft das Sprichwort „Garbage in, garbage out“ zu. Ohne qualitativ hochwertige Daten werden selbst die fortschrittlichsten KI-Systeme Schluckauf haben und ungenaue, verzerrte oder bedeutungslose Ergebnisse liefern.
Während die KI mit nahezu blitzartiger Geschwindigkeit das früher Unerreichbare möglich macht, bleibt sie unendlich an die Daten gebunden, die sie verbraucht. Aus diesem Grund verdienen Daten unser unendliches Interesse. Wir dürfen uns nicht mit ihnen zufrieden geben und nicht ihrer überdrüssig werden.
KI hängt von Daten ab, und Daten hängen von einer Menge ab
Im Kern geht es bei der KI darum, riesige Datenmengen sinnvoll zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu automatisieren und Vorhersagen zu treffen. In gewissem Sinne ist es fast magisch, aber im Moment sind maschinelle Lernmodelle (ML), die auf Daten trainiert werden, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, das Rückgrat der KI. Und die Effizienz dieser Modelle hängt von der Qualität, der Vielfalt und dem Umfang der Daten ab, mit denen sie gefüttert werden.
Große Datensätze sind zwar von Vorteil, doch die Qualität der Daten ist von größter Bedeutung. Saubere, genaue und relevante Daten gewährleisten, dass KI-Modelle effektiv lernen und zuverlässige Vorhersagen treffen können. Daten von schlechter Qualität hingegen können zu fehlerhaften Schlussfolgerungen und Entscheidungen führen.
Vielfältige Datensätze, die die Zielpopulation genau repräsentieren, sind entscheidend für die Entwicklung unvoreingenommener KI-Systeme. Verzerrungen in Daten können gesellschaftliche Vorurteile aufrechterhalten und sogar verstärken, was zu ungerechten und potenziell schädlichen Ergebnissen führt.
Wenn beispielsweise eine Bank überwiegend Kredite an Kunden mit höherem sozioökonomischen Hintergrund vergibt, wird ein KI-Modell, das auf diesen Daten trainiert wird, dasselbe tun und denjenigen mit niedrigerem sozioökonomischen Hintergrund Kredite verweigern. Regelmäßige Audits und Überprüfungen von KI-Systemen können dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen die Umsetzung ethischer Richtlinien für die Entwicklung und den Einsatz von KI Voreingenommenheit abmildern und Fairness gewährleisten könnte.
Große Datenmengen sind für KI-Systeme von entscheidender Bedeutung, da sie das Lernen komplexer Muster erleichtern, Verzerrungen verringern und die Bereitstellung personalisierter Lösungen ermöglichen. In der blitzschnellen digitalen Welt von heute kann die Relevanz von Daten schnell abnehmen. Daher müssen die Datensätze immer auf dem neuesten Stand sein, um genaue und effektive KI-gestützte Vorhersagen und Erkenntnisse zu gewährleisten. Dies erfordert eine gesunde Infrastruktur.
Im Einzelhandel zum Beispiel sind Echtzeit- oder echtzeitnahe Daten entscheidend. Wenn Produkte im Geschäft oder online gekauft werden, müssen diese Daten sofort erfasst werden, damit der aktuelle Produktbestand auf dem neuesten Stand ist und die Kunden nicht auf Artikel warten müssen, die nie vorrätig waren, oder versuchen, etwas im Geschäft zu kaufen, das nur online verkauft wurde.
Am Anfang steht die Datenverarbeitung
Es ist nicht ungewöhnlich, dass Daten über verschiedene Abteilungen und Systeme innerhalb einer Organisation verstreut sind. Diese Silos können die Nutzung von Daten erschweren und KI-Initiativen behindern. Unternehmen können dieses Problem lösen, indem sie Tools und Plattformen zur Datenintegration implementieren, die einen nahtlosen Datenfluss und -zugriff ermöglichen.
Inkonsistente, unvollständige und ungenaue Daten können die Integrität von KI-Modellen gefährden. Die Sicherstellung der Datenqualität durch robuste Validierungs- und Bereinigungsprozesse ist eine ständige Herausforderung. Ein Beispiel für schlechte Datenqualität sind so banale Dinge wie unterschiedliche Datumsformate. Ob es nun 01/10/2024 oder 1. Oktober 2024 ist, diese Art von Inkonsistenz kann zu erheblichen Fehlern bei der Datenanalyse führen.
Datenschutzvorschriften wie die Allgemeine Datenschutzverordnung der EU (DSGVO), der Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA), der California Consumer Privacy Act (CCPA) und der bevorstehende Digital Operational Resiliency Act (DORA), um nur einige zu nennen, nehmen Unternehmen in die Pflicht, was den Umgang mit personenbezogenen Daten (PII) sowie den allgemeinen Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften angeht. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass die Praktiken der Datenerfassung, -aufbewahrung und -verwendung mit diesen Vorschriften übereinstimmen.
Unternehmen benötigen skalierbare Lösungen zur effizienten Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten. Die Modernisierung der Dateninfrastruktur zur Bewältigung des Umfangs und der Komplexität von Big Data ist von entscheidender Bedeutung. Diese Infrastruktur kann sowohl vor Ort als auch in der Cloud oder in einer Mischung aus beidem angesiedelt sein und muss Rechenleistung, Sicherheit und Wiederherstellung berücksichtigen.
Menschen sind ebenfalls ein wichtiger Teil der Datengleichung, und Unternehmen sollten eine Kultur pflegen, die Daten wertschätzt und die Macht der datengesteuerten Entscheidungsfindung versteht. Führungskräfte sollten die Bereitschaft ihrer Teams ermitteln, eine datengesteuerte Kultur zu übernehmen, und die Übernahme dieser Kultur durch Schulungen fördern, die die Vorteile von Datenkompetenz, Datenaustausch und die Integration von Datenanalysen in alltägliche Geschäftsprozesse vermitteln.
Während wir weiterhin die Möglichkeiten der KI erforschen, muss der Fokus auf den Daten liegen. Qualitativ hochwertige, vielfältige und gut verwaltete Daten sind der Grundstein für effektive KI-Systeme – sie halten das Geschäft in Gang. Durch die Bewältigung der Herausforderungen bei der Datenverwaltung und die Annahme strategischer Ansätze können Unternehmen die wahre Kraft der KI freisetzen und Innovation, Effizienz und Wachstum fördern.
In diesem datengesteuerten Zeitalter sollten wir nicht vergessen, dass der Erfolg von KI untrennbar mit der Qualität der Daten verbunden ist, auf die sie sich stützt. Wenn wir dem Priorität einräumen, ebnen wir den Weg dafür, dass KI die Erwartungen übertrifft.
Von Ayman Sayed, Präsident und CEO bei BMC Software
