Schon wieder eine Schlagzeile über KI! Von Finanzierungsankündigungen bis hin zu neuen Anwendungsfällen werden wir ständig mit Geschichten über die rasanten Fortschritte der KI bombardiert. Die Möglichkeiten scheinen grenzenlos, und wir kratzen gerade erst an der Oberfläche.
Die Zukunft der KI vorzustellen, ist spannend. Die schwierigere Frage ist jedoch: Was kann ich jetzt tun, um mich auf die Einführung von KI vorzubereiten? Wo soll ich anfangen? Die Antwort ist weder spektakulär noch revolutionär – es sind Daten.
Daten waren schon immer das Herzstück der Entscheidungsfindung, vom Tagesgeschäft bis zur langfristigen Strategie. Die meisten Organisationen haben Jahre damit verbracht, Datenmanagementprozesse zu verfeinern, um die Wirksamkeit dieser Entscheidungen zu verbessern. Doch KI erhöht den Einsatz. Daten werden der Treibstoff sein, der die Leistungsfähigkeit und Qualität der in unseren Unternehmen eingesetzten KI-Modelle antreibt. Sind wir bereit? Eine gute Möglichkeit, diese Frage zu beantworten, ist zu fragen:
- Wenn wir all unsere Daten in ein KI-Modell wie ChatGPT oder Gemini einspeisen würden, würden wir den Ergebnissen voll und ganz vertrauen?
- Würden wir uns wohl dabei fühlen, Entscheidungen ausschließlich auf Basis von KI-Empfehlungen zu treffen?
Für die meisten von uns lautet die ehrliche Antwort wahrscheinlich nein – oder ich sollte sagen: noch nicht.
KI-Bereit werden: Zuerst die Daten in Ordnung bringen
Deep Learning und große Sprachmodelle (LLMs) sind besonders leistungsfähig im Umgang mit zwei Arten von Daten:
- Strukturierte Daten – Klar gekennzeichnete und organisierte Datensätze, wie z. B. CRM-Datensätze oder Rechnungsdaten. KI kann Trends effizient analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen.
- Unstrukturierte Daten – Textdokumente, Richtlinien, E-Mails – KI kann Bedeutung, Kontext und Beziehungen aus Tausenden von Seiten in Sekundenschnelle lesen und extrahieren.
Die eigentliche Herausforderung liegt dazwischen – dort, wo strukturierte Daten inkonsistent, unvollständig oder fehlerhaft sind.
Wir alle haben schon einmal einen Datensatz betrachtet, eine Anomalie entdeckt und gedacht: „Das stimmt doch nicht – das müssen wir korrigieren.“ Moderne KI-Tools können bei der Datenbereinigung helfen, indem sie Anomalien erkennen, Duplikate identifizieren und Datenstandardisierung vorschlagen. Menschliche Aufsicht ist jedoch weiterhin entscheidend, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
Stellen Sie sich KI als einen überaus wörtlichen Assistenten vor: Sie hinterfragt Daten nicht – sie glaubt ihnen. Sagen Sie ihr, dass „Barry’s Tee besser ist als Lyon’s“, und sie wird Sie nicht infrage stellen. Hier wird die Datenintegrität geschäftskritisch.
Wichtige Datenherausforderungen, die vor der KI-Skalierung angegangen werden müssen
„Garbage in, garbage out“ (GIGO) ist kein neues Konzept, aber KI erhöht die Risiken exponentiell. Amazon musste diese Lektion in den Anfängen auf die harte Tour lernen, als das Unternehmen KI-Modelle zur Unterstützung seines Einstellungsprozesses einsetzte. Einige Zeit später wurde festgestellt, dass das Modell männliche Kandidaten bevorzugte, was dazu führte, dass das Projekt 2018 eingestellt wurde. Anstatt die gewünschten Vorteile zu erzielen, hatte sich ihr Einstellungsprozess rückwärts entwickelt.
Über fehlerhafte Daten hinaus können weitere versteckte Herausforderungen große Hindernisse darstellen
- Manuell erstellte Daten – Viele Unternehmen verlassen sich auf Excel-Tabellen, die oft aus mehreren Quellen zusammengestellt werden. Obwohl diese strukturiert erscheinen mögen, sind sie nicht für KI optimiert, was bei der Verarbeitung durch Modelle zu Verwirrung führt
- Datenhierarchie – Wenn dieselben Daten an mehreren Stellen existieren, was ist die „Quelle der Wahrheit“? KI benötigt Klarheit darüber, welcher Datensatz Vorrang haben sollte.
- Datendefinitionen – Gibt es einen zentralen Leitfaden, der Schlüsselbegriffe und Bezeichnungen definiert? Wenn ein System einen „Kunden“ als Einzelperson und ein anderes als Unternehmen definiert, könnte KI Schwierigkeiten haben, dies zu verstehen.
Der Weg nach vorn: Von schnellen Erfolgen zur echten Transformation
Es ist verlockend, direkt zu den spannenden Dingen überzugehen – auffällige KI-Anwendungen, Produktivitätssteigerungen und Automatisierung. Doch der wahre, langfristige Wert von KI wird sich erst einstellen, wenn wir unsere Daten zuerst in Ordnung bringen. Bei Circit lautet unser Mantra seit jeher: „Bereinige die Daten, nicht den Bericht“.
Wo also anfangen?
- Auditieren Sie Ihre Datenqualität – Identifizieren Sie Inkonsistenzen und Lücken in strukturierten Daten
- Definieren Sie eine klare Datenhierarchie – Etablieren Sie eine einzige Quelle der Wahrheit für wichtige Datensätze
- Standardisieren Sie Datendefinitionen – Gewährleisten Sie Konsistenz über alle Repositories hinweg.
- Bereiten Sie Daten für KI-Modelle vor – Optimieren Sie strukturierte und unstrukturierte Daten für die KI-Verarbeitung.
KI wird unsere Arbeitsweise revolutionieren, aber nur, wenn wir sie mit den richtigen Informationen füttern. Die Daten richtig aufzubereiten, ist die Grundlage – ohne sie wird selbst die fortschrittlichste KI keinen sinnvollen Wert liefern.
Das Potenzial ist enorm, und für diejenigen, die heute die Grundlagen legen, werden die Belohnungen transformativ sein.
