Das Thema künstliche Intelligenz (KI) ist in nahezu allen Vorstandsetagen der Welt angekommen. Und die Diskussion dreht sich nicht mehr darum, ob KI eingeführt werden soll, sondern wie schnell sie in den Geschäftsbetrieb integriert werden kann. Diese Dringlichkeit ist zwar verständlich, übersieht jedoch oft eine weniger glamouröse, aber dennoch wichtige Voraussetzung: ein robustes Datenmanagement, das die Qualität und Integrität der Daten gewährleistet, die diese intelligenten Systeme antreiben. Dies ist die wahre Grundlage für eine erfolgreiche, verantwortungsvolle KI-Integration.
Die Herausforderung von Darkish Information
Im Mittelpunkt dieses Issues stehen „Darkish Information“ – unstrukturierte, unmarkierte und ungenutzte Informationen, die sich unbemerkt in der digitalen Infrastruktur eines Unternehmens ansammeln. Diese Daten sind alles andere als ein kleines Downside, denn im Durchschnitt machen sie mehr als 50 % der Daten eines Unternehmens aus. Gesamtdatenvolumen. Da Unternehmen auf große Sprachmodelle zurückgreifen, um generative KI und andere KI-gestützte Technologien voranzutreiben, werden die Auswirkungen dieser Darkish Information sowohl tiefgreifend als auch potenziell gefährlich.
Wenn diese nicht verwalteten Daten von KI-Systemen für maschinelles Lernen verwendet werden, können sie zu beeinträchtigten Entscheidungen, verzerrten Ergebnissen und sogar rechtlichen Konsequenzen führen. Stellen Sie sich ein KI-Modell vor, das versehentlich mit geschütztem geistigem Eigentum oder veralteten und unvollständigen Daten trainiert wurde. Vielleicht noch besorgniserregender ist das Risiko unbekannter, möglicherweise sensibler persönlicher Informationen.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI verschärfen sich auch die Vorschriften zur Nutzung und zum Schutz personenbezogener Daten. Von der Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union bis hin zu zahlreichen Gesetzen auf Landesebene wie dem California Shopper Privateness Act und branchenspezifischen Vorschriften wie dem Well being Insurance coverage Portability and Accountability Act stehen Organisationen vor einem komplexen Netz von Datenschutz-Compliance-Anforderungen. Wenn KI-Systemen unwissentlich der Zugriff auf potenziell smart personenbezogene Daten gestattet wird, kann dies zu einem Verstoß gegen diese Gesetze führen.
Verantwortungsvolle KI durch den Umgang mit Darkish Information
Um diese Risiken zu minimieren und das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, müssen Unternehmen ihre Daten proaktiv verwalten. Dieser Ansatz beginnt mit einem umfassenden Verständnis aller Daten im Unternehmen – nicht nur der strukturierten, leicht zu kategorisierenden Informationen, sondern auch der schwer fassbaren Protokolldateien, Sensordaten, Entwurfsdokumente und anderer Arten von Darkish Information, die in vergessenen Ecken ihrer digitalen Infrastruktur lauern. Dazu gehört auch die Feststellung einer eindeutigen Datenherkunft und die Verfolgung der Ursprünge, Bewegungen und Transformationen von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus.
Die Implementierung robuster Instruments zur Datenüberwachung, -klassifizierung und -analyse ist von entscheidender Bedeutung. Diese Technologien können Unternehmen dabei helfen, Einblick in ihren gesamten Datenbestand zu gewinnen. Wenn Unternehmen wissen, über welche Daten sie verfügen und wo diese gespeichert sind, können sie fundiertere Entscheidungen darüber treffen, wie sie diese in KI-Anwendungen verwenden, um sicherzustellen, dass ihre KI-Modelle anhand hochwertiger Datensätze trainiert werden.
Es ist wichtig, der Identifizierung und Klassifizierung potenziell sensibler persönlicher Informationen besondere Aufmerksamkeit zu widmen. Eine wichtige bewährte Methode besteht darin, die Datenverwaltungsrichtlinien einer Organisation an die strengsten Compliance-Anforderungen anzupassen, die für das Unternehmen gelten. Dieser Ansatz stellt sicher, dass aktuelle Beschwerdeanforderungen erfüllt werden und die Organisation intestine aufgestellt ist, um sich schnell an sich ändernde Vorschriften anzupassen. Durch die Implementierung umfassender Datenverwaltungsstrategien, die strengste Datenschutz- und Sicherheitsstandards berücksichtigen, können Organisationen eine Vertrauensbasis bei Kunden und Stakeholdern aufbauen und gleichzeitig kostspielige Compliance-Verstöße vermeiden.
Abschließend
Zu Beginn dieses neuen Zeitalters ist die Notwendigkeit klar: Unternehmen müssen dem Verständnis und der Verwaltung ihrer Daten höchste Priorität einräumen, um KI in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Das bedeutet, dass sie sich der Herausforderung von Darkish Information stellen und im gesamten Unternehmen eine Kultur des Datenbewusstseins und der Datenverantwortung fördern müssen.
Investitionen in Datenkompetenzprogramme für Mitarbeiter, die Festlegung klarer Richtlinien zur Datenverwaltung und die Nutzung fortschrittlicher Datenmanagementtechnologien sind wichtige Schritte auf diesem Weg. Durch diese Maßnahmen können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, Innovationen durch KI vorantreiben und gleichzeitig Qualität und Compliance aufrechterhalten.
Über den Autor
Soniya Bopache, Vice President und Common Supervisor, Datenkonformität und -verwaltung bei Veritas Applied sciences. Soniya leitet die Imaginative and prescient, Strategie und Bereitstellung des Veritas-Datenkonformitätsportfolios und verfügt über umfangreiche Erfahrung in Cloudmigration, Cloudbereitstellung und Verwaltung von SaaS-gehosteten Angeboten. Soniya hat einen Grasp-Abschluss in Softwareentwicklung vom Birla Institute of Expertise and Science in Pilani, Indien.
Melden Sie sich für die kostenlosen insideAI Information an Publication.
Folgen Sie uns auf Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Folgen Sie uns auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/firm/insideainews/
Folgen Sie uns auf Fb: https://www.fb.com/insideAINEWSNOW