Die Daten eines Unternehmens können entweder eine Quelle von Schwäche oder ungenutzte Stärke sein. Die aufkeimende Ära der generativen KI verändert rasant die Artwork und Weise, wie Unternehmen mit ihren sensiblen Informationen umgehen müssen. Wenn ein Unternehmen in einer solchen Zeit seine Daten nicht ordnungsgemäß aufbereitet und verwaltet, wird es höchstwahrscheinlich auf Herausforderungen stoßen, bei seinen KI-Fähigkeiten ins Hintertreffen geraten und Gefahr laufen, Wettbewerbsvorteile zu verlieren. Durch die Bewältigung des grundlegenden ersten Schritts der Datenaufbereitung können Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erlangen.

Dieser Wettbewerbsvorteil ergibt sich aus dem inhärenten Wert, Unternehmensdaten zu finden, anzureichern, zu organisieren und das Risiko zu verringern, bevor sie für generative KI-Dienste verwendet werden. Beispielsweise können GenAI-Plattformen jetzt verwendet werden, um sofort eine vollständige Ausschreibung (RFP) zu erstellen, die auf den früheren RFP-Antworten eines Unternehmens in einem bestimmten Dienstleistungsbereich basiert. Durch diese Effizienzsteigerung wird die Zeit der Mitarbeiter entlastet, die andernfalls frühere Verträge und Angebote manuell durcharbeiten müsste.

Generative KI macht dies möglich, aber eine solche Geschwindigkeit und Effizienz kann nur durch eine ordnungsgemäße Datenaufbereitung erreicht werden, bei der Verträge, Angebote und andere wichtige Dokumente ordnungsgemäß erkannt, klassifiziert und verwaltet werden. Dadurch entsteht eine normalisierte Datenqualitätsgrundlage, die für die Kuratierung durch GenAI-Dienste bereit ist und genaue, qualitativ hochwertige RFP-Ergebnisse gewährleistet, die Zeit und Ressourcen sparen.

Ohne angemessenes Informationsmanagement wird die generative KI in diesem Szenario eine Ausschreibung voller Halluzinationen erzeugen, die zusätzliche Aufmerksamkeit des Führungspersonals erfordert und zu einem Mangel an Vertrauen in die Ergebnisse der generativen KI führt.

Die Anwendungsfälle für generative KI, bei denen ein Unternehmen hochwertige Daten nutzen kann, sind scheinbar endlos. Die meisten Branchen, viele davon mit riesigen Datenmengen, lehnen sich an, darunter Versicherungen, Pharmazeutika, der Finanzsektor und sogar Regierungsbehörden.

Was sind additionally die ersten Schritte für ein Unternehmen, das den inhärenten Wert seiner Daten nutzen und den KI-Erfolg vervielfachen möchte?

Basierend auf unserer Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Kunden stellen wir fest, dass ein effektives Informationsmanagement in vier Säulen unterteilt werden kann: Entdecken, verstehen, steuern und nutzen. Jede Säule zeigt, wie ein Unternehmen seine Daten ordnungsgemäß verwalten, verstehen und Risiken reduzieren kann, um auf „KI-Brillanz“ vorbereitet zu sein. Dabei handelt es sich um die Demonstration bemerkenswerter KI-Fähigkeiten, die in einem Unternehmen zu unerwartet intelligenten Ergebnissen führen.

Entdecken Relevante Daten in einem Unternehmen sind von entscheidender Bedeutung, insbesondere da die Datenmenge innerhalb von Organisationen beispiellos zugenommen hat und kein Stopp in Sicht ist. Da diese Daten in der Regel weit über eine Vielzahl von Repositorys verteilt sind – denken Sie an SharePoint und Groups, Salesforce, Unternehmensdatenbanken, Dateifreigaben usw. – ist es wichtig, Informationen und Inhalte lokalisieren und identifizieren zu können. Unstrukturierte Daten wie Dokumente, E-Mails und Social-Media-Beiträge stellen eine weitere Herausforderung für die Datenverwaltung dar, da auch diese Informationen berücksichtigt werden müssen. Ohne Kenntnis der Informationen über Repositorys hinweg und der Inhalte Ihrer unstrukturierten Daten ist es unmöglich, Informationen effektiv und verantwortungsvoll zu klassifizieren und zu verwalten.

Als nächstes kommt Verständnis welche Daten in den Repositorys einer Organisation entdeckt wurden. Dazu gehört die Kategorisierung und Klassifizierung der Daten, um ihren Geschäftszweck und ihre Relevanz zu erfassen. Hier werden Daten voneinander unterschieden, etwa RFPs aus Versicherungspolicen oder Rechtsverträgen.

Hier beginnt die Verwaltung der Daten. Sobald es lokalisiert und identifiziert ist, können Organisationen es erfolgreich durchführen regieren Ihre Daten, die Aufbewahrung und Sicherung wichtiger und sensibler Informationen und die Verwaltung ihres Aufbewahrungslebenszyklus bis hin zur Entsorgung. Durch diesen Schritt werden die Daten gemäß den gesetzlichen Compliance- und Datenschutzanforderungen der Organisation organisiert und strukturiert.

Die Daten, die jetzt richtig strukturiert und organisiert sind, können echte Ergebnisse liefern verwenden Fälle für eine Organisation. Ob es darum geht, ein Kundenangebot zu erstellen, kritische Metadaten aus Verträgen zu extrahieren oder smart Informationen zu schützen – ein Unternehmen kann seine Daten nutzen und die unzähligen neuen verfügbaren KI-Dienste nutzen, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu schaffen.

Sobald diese vier Säulen des Informationsmanagements und eine solide Datenqualitätsgrundlage in einem Unternehmen etabliert sind, können Unternehmen die Kraft der KI vervielfachen und die KI-Brillanz freisetzen, die Unternehmen in einer Zeit, in der Unternehmen sich an die kontinuierlichen Auswirkungen der KI anpassen müssen, auszeichnet quer durch alle Branchen.

Das Potenzial von KI, den Umgang von Unternehmen mit ihren Daten völlig zu revolutionieren, ist unbestreitbar. Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt für Unternehmen, ihren Erfolg zu vervielfachen und ihre Mengen an äußerst wertvollen Daten zu nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Über den Autor

Mit einem soliden Hintergrund in den Bereichen Finanzen und IT treibt Jesse als CEO von Innovationen im Informationsmanagement voran EncompaaS. Er ist ein erfahrener SaaS- und Skilled-Companies-Supervisor, der sich auf Innovationen im Informationsmanagement und Risikominderung für Fortune-500-Unternehmen spezialisiert hat. Seine Bemühungen haben nationale und internationale Aktivitäten vorangetrieben und strategische Partnerschaften mit erstklassigen Technologieberatungsunternehmen geschmiedet.

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In der heutigen, sich schnell entwickelnden Welt der KI kann die Bedeutung der Datenqualität nicht genug betont werden. Da KI-Systeme zum Coaching, zur Validierung und zum Testen stark auf Daten angewiesen sind, gilt das alte Sprichwort „Müll rein, Müll raus“. bleibt related. Daten von schlechter Qualität führen unweigerlich zu schlechten Modellergebnissen.

Die Grundlagen der Datenqualität in der KI

Mehrere Faktoren bestimmen die Datenqualität, darunter Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualisierungshäufigkeit und Relevanz. Alle diese Attribute tragen zur Gestaltung der Eingabedaten für KI-Algorithmen bei. Stellen Sie sich zum Beispiel ein Szenario vor, in dem Zahlen falsch erfasst werden (z. B. 43 wird fälschlicherweise als 50 geschrieben) oder wenn veraltete Technologie einen veralteten Datensatz erzeugt. Solche Diskrepanzen verzerren die von KI-Modellen generierten Ergebnisse und führen zu ungenauen Schlussfolgerungen könnte kostspielig sein. Auch die Vollständigkeit der Daten ist unerlässlich. Das Fehlen kritischer Datenvariablen kann den Lernprozess eines Modells verlangsamen oder sogar dazu führen, dass das Modell über- oder unterpasst. Das Einbeziehen zu vieler irrelevanter Informationen kann jedoch dazu führen, dass das Modell durch Rauschen überladen wird und wertvolle Erkenntnisse verborgen bleiben. Um eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten, ist es wichtig, sicherzustellen, dass das richtige Datengleichgewicht enthalten ist.

Die Konsistenz zwischen Datensätzen ist ein weiterer wichtiger Faktor. Inkonsistente Datenformate oder Einheiten können während der Modellierungsphase zu erheblichen Problemen führen. Inferenzforschung zeigt, dass gemischte Datenformate zu einer schlechten Vorhersagegenauigkeit führen, was sich auf die Entscheidungsfähigkeit des Modells auswirkt. Inkonsistente Daten führen nicht nur zu falschen Werten, sondern verringern auch die in einem KI-Modell erfasste „Wahrheit“, was es schwieriger macht, seinen Ergebnissen zu vertrauen, und ethische Bedenken aufwirft.

Ebenso wichtig ist die Aktualität der Daten. In sich schnell verändernden Umgebungen können veraltete Daten die Fähigkeit eines Modells, aktuelle Tendencies zu erkennen, beeinträchtigen und zu ungenauen Empfehlungen führen. Beispielsweise müssen KI-Modelle, die das Verbraucherverhalten analysieren, mit den aktuellsten Daten arbeiten, um related zu bleiben; andernfalls laufen sie Gefahr, Erkenntnisse zu gewinnen, die das Benutzererlebnis beeinträchtigen könnten.

Die Kosten minderwertiger Daten

Die negativen Auswirkungen einer schlechten Datenqualität werden am deutlichsten beim überwachten Lernen sichtbar, bei dem das Modell für seine Genauigkeit auf Trainingsdaten angewiesen ist. Falsch gekennzeichnete oder widersprüchliche Daten führen zu falsch positiven und negativen Ergebnissen, was bei sensiblen Anwendungen katastrophale Folgen haben kann wie Medizin oder Aautonomes Fahren. Die Gewährleistung hochwertiger und präziser Daten ist der Schlüssel zur Vermeidung solch kritischer Ausfälle.

Als zweite Säule der Datenqualität kann auch die Relevanz genannt werden. Wenn Modelle mit unnötigen Daten trainiert werden, kann es zu Störungen beim Verständnis wichtiger Muster kommen. Eine Überfülle an Daten macht das Lernen jedoch schwieriger, und wenn es darum geht, all diese Daten zu kombinieren, gehen möglicherweise nützliche Signale verloren. Dies ist ein eher unglücklicher Vorfall, der oft mit dem Namen „Fluch der Dimensionalität“ bezeichnet wird und darauf abzielt, die Merkmalsauswahl und die Dimensionsreduktionsmethoden als sehr wichtige Werkzeuge beim Aufbau der Datenmodelle hervorzuheben.

Der Finanzsektor ist ein klares Beispiel dafür, wie sich eine schlechte Datenqualität negativ auf KI-Modelle auswirken kann. Kreditbewertungsalgorithmen stützen sich auf genaue und umfassende Informationen, um die Kreditwürdigkeit einer Particular person zu beurteilen. Wenn diese Daten fehlerhaft sind, sei es durch menschliches Versagen oder durch Unterlassung, kann dies dazu führen, dass jemandem die Kreditwürdigkeit zu Unrecht verweigert wird und die wirtschaftliche Ungleichheit fortbesteht.

Umgekehrt sehen Unternehmen mit einer starken Datenverwaltung einen größeren Erfolg mit KI. Durch die Implementierung robuster Datenerfassungsmethoden, die Durchführung regelmäßiger Datenprüfungen und die Kennzeichnung von Unstimmigkeiten vor der Einspeisung von Daten in Modelle können Unternehmen die Qualität ihrer KI-Ergebnisse erheblich verbessern

Um Probleme mit der Datenqualität anzugehen, sollten Unternehmen Information-Governance-Programme implementieren, die regeln, wie Daten erfasst, gespeichert und weitergegeben werden. Durch die Ernennung spezieller Datenverwalter innerhalb der Abteilungen kann sichergestellt werden, dass diese Praktiken eingehalten werden. Automatisierte Datenbereinigungstools können ebenfalls hilfreich sein, indem sie doppelte oder inkonsistente Einträge identifizieren, menschliche Fehler reduzieren und den Datenvorbereitungsprozess beschleunigen. Ebenso wichtig ist die Pflege einer Datenmanagementkultur innerhalb der Organisation. Indem Unternehmen ihre Mitarbeiter über die Bedeutung der Datenqualität aufklären, können sie sicherstellen, dass potenzielle Datenprobleme frühzeitig angegangen werden, lange bevor sie KI-Modelle gefährden.

Die Zukunft der Datenqualität und KI-Ethik

Da die KI immer weiter voranschreitet, müssen ethische Überlegungen zur Datenqualität im Mittelpunkt stehen. Wenn sichergestellt wird, dass KI-Modelle auf qualitativ hochwertigen, unvoreingenommenen Daten basieren, können diskriminierende Ergebnisse verhindert werden. Mit Blick auf die Zukunft werden Tendencies wie Blockchain und föderiertes Lernen die Bedeutung einer makellosen Datenqualität noch weiter unterstreichen. Die dezentrale Struktur der Blockchain kann die Verbreitung von Ungenauigkeiten verhindern, während föderiertes Lernen, das auf Daten aus mehreren Quellen basiert, je nach Qualität dieser Daten erfolgreich sein oder scheitern wird.

Die Auswirkungen der Datenqualität reichen weit über die reine Datenreinheit hinaus. Sie haben tiefgreifende wirtschaftliche Folgen. Daten von schlechter Qualität führen direkt zur Verschwendung von Ressourcen, Zeit und Mühe sowie zu verpassten Chancen. Für Unternehmen sind die Kosten für die Korrektur ihrer ineffektiven Datenpraktiken recht hoch.

Politisch werden sich mit dem Fortschreiten der KI auch die Methoden und Technologien ändern, die zur Aufrechterhaltung der Datenqualität eingesetzt werden. Automatisierung dürfte ein zentraler Development werden, ebenso wie der Einsatz der Blockchain-Technologie zur Datensicherheit. Darüber hinaus hat die zunehmende Nutzung des föderierten Lernens, bei dem die Deep-Studying-Modelle von vielen Kunden unter Verwendung ihrer lokalen Datensätze kooperativ trainiert werden, jedoch in einem Prozess, der keinen Austausch von Daten mit anderen Kunden erfordert, die Bedeutung einer einwandfreien Datenqualität noch weiter hervorgehoben. Auch wenn föderiertes Lernen auf Daten aus mehreren Quellen angewiesen ist, kann die Qualität der Daten den Erfolg des Prozesses bestimmen, weshalb die Datenqualität Vorrang haben muss.

Datenqualität ist nicht nur eine technische Voraussetzung für KI, sie ist die Grundlage für verantwortungsvolle und vertrauenswürdige KI-Systeme. Da Unternehmen weiterhin KI nutzen, werden Datenverwaltung und die Einführung neuer Technologien von entscheidender Bedeutung sein, um den ethischen, genauen und effektiven Einsatz von KI in der Gesellschaft sicherzustellen. Investitionen in die Datenqualität sind eine Investition in die Zukunft der KI und ihre Fähigkeit, sinnvolle, constructive Veränderungen herbeizuführen.

Über den Autor

Uma Uppin ist ein wachstumsorientierter technischer Leiter mit einer herausragenden mehr als 16-jährigen Karriere in der Förderung des Projekterfolgs und der Förderung leistungsstarker Groups. Sie ist für ihre strategische Imaginative and prescient und Führungsqualitäten bekannt und hat bei kritischen Initiativen stets eine 100-prozentige Projektabwicklungs- und Bindungsrate erreicht. Mit einem soliden Hintergrund im Datenbereich, sowohl als praktischer Mitarbeiter als auch als Teamleiter, zeichnet sich Uma durch Führungsaufgaben im Datenbereich aus, die eine Mischung aus Geschäftskenntnissen und analytischem Fachwissen erfordern.

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