Datenmüll vermeiden: So verbessern Sie Ihre KI-Ergebnisse

Trotz des großen technischen Fortschritts, den die Künstliche Intelligenz in den vergangenen Monaten gemacht hat, unterlaufen ihr nach wie vor Fehler. Wie Tommy Tang, Berater für Daten- und Technologietransformation, zutreffend auf LinkedIn betont: "Die Effizienz der generativen KI ist untrennbar mit der Qualität der Trainingsdaten verbunden. Und genau darin liegt die Herausforderung, die mit dem englischen Sprichwort 'Garbage In, Garbage Out' (Zu Deutsch: 'Wo man Müll hineinsteckt, kommt auch Müll heraus') treffend zusammengefasst ist."

Unternehmen sollten daher genau prüfen, wie potenzielle Datenlieferanten ihre Daten aggregieren und anreichern. Die Herkunft und Aufbereitung entscheidet darüber, ob die KI vertrauenswürdige Resultate liefern kann.

Schlechter Input, schlechter Output: Der Dominoeffekt von minderwertigen Daten

Minderwertige Daten bergen große Risiken: Sie können die Algorithmen verzerren und KI-Anwendungen unbrauchbar machen. Je mehr Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzen, desto gravierender werden solche "Bad Data"-Dominoeffekte. Gerade bei der Auswahl von Datenanbietern sollte höchste Sorgfalt geboten sein, denn nur sauber aufbereitete und qualitativ hochwertige Daten bilden eine solide Grundlage für vertrauenswürdige Ergebnisse. Die Datenqualität ist einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren für den Einsatz generativer KI. Wer in puncto Datenqualität Kompromisse eingeht, muss mit zahlreichen negativen Folgen rechnen:

• KI-Vorurteile und kulturelle Stereotypen: Fehlerhafte Daten, insbesondere solche mit versteckten Vorurteilen, vermitteln der KI eine verzerrte Sichtweise. Infolgedessen kann die KI Inhalte generieren, die Stereotype verstärken und das Vertrauen der Kunden beeinträchtigt.
• Imageschaden: Wenn die KI aufgrund mangelhafter Daten ungenaue, voreingenommene oder irreführende Inhalte produziert, kann dies zu einem Imageschaden und öffentlichen Vertrauensverlust für das Unternehmen führen.
• Verbreitung von Falschinformationen: Ohne Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten fehlt der KI die Fähigkeit, Informationen zu validieren und Falschnachrichten einzudämmen. Dies untergräbt das Vertrauen in die Technologie.
• Fehlgeleitete Strategie: Irreführende oder unvollständige Daten können dazu führen, dass die KI Erkenntnisse oder Inhalte generiert, die die strategische Planung fehlleitet und Entscheidungen begünstigen, die nicht mit den Marktgegebenheiten und den Unternehmenszielen übereinstimmen.
• Schlechte Kundenbindung: Ein Mangel an relevanten und präzisen Daten kann dazu führen, dass die KI im Kundenkontakt unpassende Inhalte und Antworten generiert, was die Beziehungen belastet und die Kundenerfahrung mindert.
• Verschwendete Ressourcen: Ungenaue Daten können KI-Prozesse fehlsteuern, was zu Fehlallokation, verpassten Chancen und finanziellen Einbußen führt.
• Gehemmte Innovation: Veraltete Daten vermitteln der KI ein unzureichendes Bild aktueller Trends, was Innovationen hemmt und die Wettbewerbsfähigkeit gefährdet.

Alle diese Risiken verdeutlichen, wie wichtig die sorgfältige Auswahl der externen Datenquellen für den Einsatz von KI ist. Die Datenlieferanten sollten einer gründlichen Prüfung unterzogen und kontinuierlich überwacht werden, um solche Probleme von vornherein zu verhindern.

Worauf ist bei Drittanbieterdaten zu achten?

Die Auswahl und Integration externer Daten für KI-Anwendungen ist ein komplexer Prozess. Er erfordert ein klares Verständnis der eigenen Datenanforderungen. Folgende Leitfragen helfen bei der Orientierung: Decken die Daten das relevante Themengebiet umfassend ab? Ist das Datenvolumen ausreichend für die Trainingszwecke? Erfüllen die Daten höchste Qualitätsstandards? Nur wenn die Datenquellen in Bezug auf Relevanz, Umfang und Qualität den Zielen der KI-Nutzung entsprechen, ist eine solide Grundlage für erfolgreiche Anwendungen gegeben. Eine sorgfältige Analyse der eigenen Anforderungen ist daher unerlässlich.

• Globale Quellen: Die Einbindung von Daten aus einer Vielzahl glaubwürdiger internationaler Quellen verhindert, dass die KI einseitige Sichtweisen übernimmt und Fehler repliziert.
• Umfangreiche Datenhistorie: Große Datenpools mit historischen und aktuellen Daten ermöglichen fundierte retrospektive Analysen und zukunftsorientierte Modellierung.
• Angereicherte Daten: In der heutigen Datenfülle kommt es entscheidend auf die Nutzbarkeit an. Mit Metadaten wie Themen- und Branchentags sowie Stimmungsindikatoren lassen sich Daten gezielt aufbereiten, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen.

Vertrauenswürdige Datenpartner als Grundlage für erfolgreiche KI

Die Zusammenarbeit mit einem etablierten und kompetenten externen Datenanbieter ist die Basis für eine KI, die durch Genauigkeit, Relevanz und aufschlussreiche Datenerzeugung überzeugt. Entscheidend ist dabei die Glaubwürdigkeit des Partners, insbesondere wenn dieser nicht nur über umfangreiche Datenquellen verfügt, sondern die Daten auch nach strengen Verfahren semistrukturiert aufbereitet und anreichert. Die Wahl des richtigen Datenpartners schafft so von Anfang an Vertrauen in die KI-Anwendung und ihre Ergebnisse. Sie ist eine der wichtigsten Weichenstellungen für den langfristigen Projekterfolg.

Nutzen Sie einen reichen Fundus an Daten von Drittanbietern – darunter Nachrichten, Firmen- und Finanzdaten sowie biografische, juristische und regulatorische Informationen zu diversen Branchen und Regionen. Wenn Sie sicherstellen, dass die von Ihnen aufgenommenen Daten gut strukturiert, angereichert und aufschlussreich sind, ebnen Sie den Weg zur Entfaltung des wahren Potenzials der KI.

Nächste Schritte:

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¹ The Vital Role of Data Quality in Generative AI: Insights and Actions for Data Leaders, linkedin.com, 16.09.2023