Ein neuer Tag, eine neue Schlagzeile über KI! Von Finanzierungsankündigungen bis hin zu neuen Anwendungsfällen werden wir ständig mit Berichten über die schnellen Fortschritte der KI bombardiert. Die Möglichkeiten scheinen endlos zu sein, und wir beginnen gerade erst an der Oberfläche zu kratzen.
Sich 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 sollte ich anfangen? Die Antwort ist nicht auffällig oder revolutionär - sie lautet: Daten.
Daten standen schon immer im Mittelpunkt der Entscheidungsfindung, vom Tagesgeschäft bis zur langfristigen Strategie. Die meisten Unternehmen haben Jahre damit verbracht, ihre Datenverwaltungsprozesse zu verfeinern, um die Effizienz dieser Entscheidungen zu verbessern. Aber KI erhöht den Einsatz. Daten werden der Treibstoff sein, der die Leistung 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 alle unsere Daten in ein KI-Modell wie ChatGPT oder Gemini einspeisen würden, würden wir den Ergebnissen dann voll vertrauen?
- Wäre es für uns in Ordnung, Entscheidungen ausschließlich auf der Grundlage von KI-Empfehlungen zu treffen?
Für die meisten von uns lautet die ehrliche Antwort wahrscheinlich nein - oder ich sollte sagen, noch nicht.
KI-fähig werden: Zuerst die Daten in Ordnung bringen
Deep Learning und große Sprachmodelle (LLMs) zeichnen sich durch die Verarbeitung von zwei Arten von Daten aus:
- Strukturierte Daten - Klar beschriftete und organisierte Datensätze, z. B. CRM-Datensätze oder Fakturierungsdaten. KI kann effizient Trends analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen.
- Unstrukturierte Daten - Textdokumente, Richtlinien, E-Mails - KI kann in Sekundenschnelle Bedeutung, Kontext und Beziehungen aus Tausenden von Seiten lesen und extrahieren.
Die eigentliche Herausforderung liegt dazwischen - dort, wo strukturierte Daten inkonsistent oder unvollständig sind oder Fehler enthalten.
Wir alle haben uns schon einmal einen Datensatz angesehen, eine Anomalie entdeckt und gedacht: "Das scheint nicht richtig zu sein - das müssen wir ändern." Moderne KI-Tools können bei der Datenbereinigung helfen, indem sie Anomalien erkennen, Duplikate identifizieren und eine Datenstandardisierung vorschlagen. Die menschliche Aufsicht ist jedoch immer noch entscheidend, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
Stellen Sie sich KI als einen sehr wortgetreuen Assistenten vor: Sie hinterfragt keine Daten - sie glaubt sie. Sagen Sie ihr, dass "der Tee von Barry besser ist als der von Lyon", und sie wird Sie nicht in Frage stellen. An dieser Stelle wird die Datenintegrität zum entscheidenden Faktor.
Wichtige Datenherausforderungen, die vor der Skalierung von KI angegangen werden müssen
"Garbage in, garbage out" (GIGO) ist kein neues Konzept, aber KI macht die Risiken exponentiell größer. Amazon hat diese Lektion auf die harte Tour gelernt, als das Unternehmen KI-Modelle zur Unterstützung seines Einstellungsprozesses einsetzte. Einige Zeit später wurde festgestellt, dass das Modell männliche Bewerber bevorzugte, woraufhin das Projekt 2018 eingestellt wurde. Anstatt die gewünschten Vorteile zu erzielen, hatte sich der Einstellungsprozess rückwärts entwickelt.
Neben fehlerhaften Daten können auch andere versteckte Probleme zu großen Hindernissen führen:
- Manuell erstellte Daten - Viele Unternehmen verlassen sich auf Excel-Tabellen, die oft aus verschiedenen Quellen zusammengestellt werden. Diese mögen zwar strukturiert erscheinen, sind aber nicht für KI optimiert, was zu Verwirrung führt, wenn Modelle sie verarbeiten.
- Datenhierarchie - Wenn dieselben Daten an mehreren Stellen vorhanden sind, was ist dann die "Quelle der Wahrheit"? KI braucht Klarheit darüber, welcher Datensatz Vorrang haben sollte.
- Datendefinitionen - Haben Sie einen zentralen Leitfaden, in dem die wichtigsten Begriffe und Bezeichnungen definiert sind? Wenn ein System einen "Kunden" als Einzelperson und ein anderes als Unternehmen definiert, kann die KI nur schwer einen Sinn darin erkennen.
Der Weg nach vorn: Von schnellen Erfolgen zur echten Transformation
Es ist verlockend, sich gleich auf die lustigen Dinge zu stürzen - auffällige KI-Anwendungen, Produktivitätssteigerungen und Automatisierung. Aber der wirkliche, langfristige Wert von KI wird nur dann entstehen, wenn wir zuerst unsere Daten in Ordnung bringen. Bei Circit lautet unser Mantra: "Repariere die Daten, nicht den Bericht".
Wo soll man also anfangen?
- Prüfen Sie Ihre Datenqualität - Identifizieren Sie Inkonsistenzen und Lücken in strukturierten Daten.
- Definieren Sie eine klare Datenhierarchie - Schaffen Sie eine einzige Quelle der Wahrheit für wichtige Datensätze.
- Standardisierung der Datendefinitionen - Sicherstellung der Konsistenz in allen Repositories.
- Vorbereiten von Daten für KI-Modelle - 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 richtigen Daten sind die Grundlage - ohne sie wird auch die fortschrittlichste KI keinen sinnvollen Wert liefern.
Das Potenzial ist enorm, und wer heute die Weichen stellt, wird von den Vorteilen profitieren.
