Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind mehr als nur Trendthemen, sie beeinflussen unsere täglichen Interaktionen schon seit vielen Jahren. KI ist bereits tief in unserem digitalen Leben verankert und diese Technologien schaffen keine futuristische Welt, sondern verbessern unsere aktuelle. Bei richtiger Anwendung macht KI Unternehmen effizienter, fördert bessere Entscheidungen und sorgt für personalisiertere Kundenerlebnisse.
Den Kern jedes KI-Techniques bilden Daten. Diese Daten trainieren die KI und helfen ihr, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Allerdings heißt es auch hier: „Rubbish in, rubbish out“, was uns intestine an die Auswirkungen verzerrter Daten im Allgemeinen erinnert und warum es wichtig ist, dies aus der Perspektive von KI und ML zu erkennen.
Verstehen Sie mich nicht falsch. Durch die Verwendung von KI-Instruments zur Verarbeitung großer Datenmengen lassen sich Erkenntnisse gewinnen, die nicht sofort ersichtlich sind. So können Entscheidungen gesteuert und Ineffizienzen im Arbeitsablauf oder sich wiederholende Aufgaben identifiziert werden. Automatisierung wird empfohlen, wo sie sinnvoll ist. Dies führt zu besseren Entscheidungen und rationalisierteren Abläufen.
Doch die Folgen einer Datenverzerrung können für jedes Unternehmen, das sich bei der Entscheidungsfindung auf Daten stützt, erhebliche Konsequenzen haben. Diese reichen von den ethischen Problemen, die mit der Aufrechterhaltung systemischer Ungleichheiten verbunden sind, bis hin zu den Kosten und kommerziellen Risiken verzerrter Geschäftseinblicke, die die Entscheidungsfindung verfälschen könnten.
Ethik
Der am häufigsten diskutierte Aspekt der Datenverzerrung betrifft ihre ethischen und sozialen Auswirkungen. Beispielsweise könnte ein KI-Personalbeschaffungstool, das mit historischen Daten trainiert wurde, historische Verzerrungen aufrechterhalten und Kandidaten eines bestimmten Geschlechts, einer bestimmten Rasse oder eines bestimmten sozioökonomischen Hintergrunds bevorzugen. Ebenso könnten Kreditscoring-Algorithmen, die auf verzerrten Datensätzen basieren, bestimmte demografische Gruppen zu Unrecht bevorzugen oder benachteiligen, was zu unfairen Praktiken und möglichen rechtlichen Konsequenzen führen könnte.
Auswirkungen auf Geschäftsentscheidungen und Rentabilität
Aus geschäftlicher Sicht können verzerrte Daten zu fehlgeleiteten Strategien und finanziellen Verlusten führen. Stellen Sie sich ein Einzelhandelsunternehmen vor, das KI zur Analyse des Kaufverhaltens seiner Kunden nutzt. Wenn sein Datensatz hauptsächlich Transaktionen aus städtischen, einkommensstarken Gebieten enthält, kann das KI-Modell die Präferenzen von Kunden in ländlichen oder einkommensschwächeren Regionen falsch vorhersagen. Diese Fehlausrichtung kann zu schlechten Bestandsentscheidungen, ineffektiven Marketingstrategien und letztlich zu Umsatzeinbußen führen.
Ein weiteres Beispiel ist zielgerichtete Werbung. Wenn ein KI-Modell anhand verzerrter Benutzerinteraktionsdaten trainiert wird, könnte es zu dem Schluss kommen, dass bestimmte Produkte unbeliebt sind, was zu geringeren Werbemaßnahmen für diese Produkte führt. Der Mangel an Interaktion könnte jedoch darauf zurückzuführen sein, dass das Produkt zunächst nicht ausreichend beworben wurde, und nicht auf mangelndes Interesse. Dieser Zyklus kann dazu führen, dass potenziell worthwhile Produkte übersehen werden.
Versehentliche Voreingenommenheit
Verzerrungen in Datensätzen können oft unbeabsichtigt sein und auf scheinbar harmlose Entscheidungen oder Versehen zurückzuführen sein. Ein Unternehmen, das beispielsweise ein Spracherkennungssystem entwickelt, sammelt Stimmproben seiner überwiegend jungen, in der Stadt lebenden Mitarbeiter. Diese unbeabsichtigte Stichprobenmethode führt zu einer Verzerrung zugunsten einer bestimmten Altersgruppe und möglicherweise eines bestimmten Akzents oder Sprachmusters. Bei der Implementierung könnte das System Schwierigkeiten haben, Stimmen älterer Bevölkerungsgruppen oder aus anderen Regionen genau zu erkennen, was seine Wirksamkeit und Marktattraktivität einschränkt.
Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das Kundenfeedback ausschließlich über seine On-line-Plattform sammelt. Diese Methode verzerrt den Datensatz unbeabsichtigt zugunsten einer technisch versierten, möglicherweise jüngeren und digital versierteren Zielgruppe. Auf Grundlage dieses Feedbacks könnte das Unternehmen Entscheidungen treffen, die vorwiegend auf die Vorlieben dieser Gruppe eingehen.
Dies könnte akzeptabel sein, wenn dies auch die Zielgruppe ist, auf die sich das Unternehmen konzentrieren sollte. Es kann jedoch sein, dass die demografische Gruppe, aus der die Daten stammen, nicht mit der Gesamtdemografie der Kundenbasis übereinstimmt. Diese Datenverzerrung kann zu einer falschen Produktentwicklung, Marketingstrategie und Verbesserung des Kundendienstes führen, was sich letztlich auf das Geschäftsergebnis des Unternehmens auswirkt und die Marktreichweite einschränkt.
Letztlich kommt es darauf an, dass sich die Organisationen darüber im Klaren sind, dass ihre Methoden zur Erhebung und Verwendung von Daten zu einer Verzerrung führen können, und dass sie wissen, auf wen sich die Verwendung dieser Daten auswirkt, und entsprechend handeln.
KI-Projekte erfordern robuste und relevante Daten
Ausreichend Zeit für die Datenaufbereitung stellt die Effizienz und Genauigkeit von KI-Modellen sicher. Durch die Implementierung robuster Maßnahmen zur Erkennung, Eindämmung und Vermeidung von Verzerrungen können Unternehmen die Zuverlässigkeit und Equity ihrer datengesteuerten Initiativen verbessern. Auf diese Weise erfüllen sie nicht nur ihre ethische Verantwortung, sondern eröffnen auch neue Möglichkeiten für Innovation, Wachstum und sozialen Einfluss in einer zunehmend datengesteuerten Welt.
Die Put up Datenverzerrung beim Einsatz von KI- oder ML-Modellen verstehen erschien zuerst auf Datenfloq.