Datenqualität – das Fundament jeder KI-Anwendung
KI ist überall
Egal, wohin man schaut, auf LinkedIn, Xing, Facebook - überall wird KI-getriebene Software für alle möglichen Belange angepriesen. Das ist nicht verwerflich - aber allzu oft lassen diese viel gepriesenen Analysesysteme eine wesentliche Frage aus: Hat mein Unternehmen überhaupt die Daten in der nötigen Qualität? Denn ohne gute Daten liefert keine Software - und erst recht nicht eine KI-getriebene - einen guten Output. Doch warum ist das eigentlich so?
KI-Modelle basieren auf Daten:
KI-Modelle werden trainiert, um Muster in Daten zu erkennen und zu generalisieren. Wenn die Datenqualität schlecht ist, d.h. wenn es fehlerhafte, unvollständige oder unzureichende Daten gibt, wird das Modell auch fehlerhaft sein. Dies kann zu falschen Vorhersagen, schlechter Leistung und unvorhersehbaren Ergebnissen führen.
KI-Modelle sind komplex:
KI-Modelle sind in der Regel komplexer als herkömmliche Software, da sie auf neuronalen Netzwerken oder anderen Machine-Learning-Methoden basieren. Dadurch werden sie anfälliger für Fehler und Probleme bei der Verarbeitung von Daten. Die Eingabe von schlechten Daten in einen KI-Algorithmus kann zu noch schwerwiegenderen Fehlern führen als bei herkömmlicher Software.
KI-Modelle haben direkte Auswirkungen in der echten Welt:
Sie unterstützen Entscheidungen. Wenn zugrundeliegende Daten schlecht sind, dann kann das in der Geschäftswelt bis hin zur Insolvenz eines Unternehmens führen.
KI-Modelle sind schwer zu debuggen:
Wir haben oben schon konstatiert: KI-Modelle sind komplex. Aufgrund dieser Komplexität sind sie schwer zu debuggen. Wurde eine KI mit schlechten Daten trainiert, kann es extrem aufwendig und schwierig werden, die Fehler aus dem System zu bekommen, wenn sie aufgefallen sind.
Model Autophagy Disorder (MAD)
“Fünf Trainingsiterationen reichen schon aus, um generative KI „mad“ (dt. „wahnsinnig“) werden zu lassen. „MAD“ steht in diesem Fall für „Model Autophagy Disorder“: Diesen Begriff in Anlehnung an die Mad Cow Disease (Rinderwahnsinn) verwenden die Wissenschaftler:innen, um zu beschreiben, wie KI-Modelle und ihre Ausgabequalität zusammenbrechen, wenn sie wiederholt mit KI-generierten Daten trainiert werden.” (Zitat aus dem t3n-Beitrag: Mad: Wenn Bild-KI von Bild-KI lernt, wird es richtig sonderbar
Was bedeuten diese Erkenntnisse für mich und KI-Projekte in meinem Unternehmen?
Datenherkunft und Datenschutz
Während die Qualität der Daten wichtig ist, spielt auch ihre Herkunft eine entscheidende Rolle, insbesondere, wenn es um personenbezogene Daten geht. Woher kommen die Daten? Wie wurden sie gesammelt? Wurden die Daten ethisch und im Einklang mit Datenschutzrichtlinien gewonnen? Dies sind alles Fragen, die Sie vor Einsatz eines KI-Systems berücksichtigen müssen. Datenprobleme können nicht nur zu schlechten Modellvorhersagen führen, sondern auch zu rechtlichen und ethischen Herausforderungen. Gute und zuverlässige Quellen wie unserer B2B Data Platform sind Grundlage für gute Datenqualität!
Kosteneffizienz und Unternehmenswachstum
Ein weiterer, extrem wichtiger Punkt ist die Kosteneffizienz. Das Sammeln, Bereinigen und Vorverarbeiten von Daten ist oft teuer und zeitaufwändig - keine Frage. Unternehmen, die in der Anfangsphase an qualitativ hochwertige Daten sparen, entstehen dafür später deutlich höhere Kosten - Fehler aus einer angelernten KI zu bekommen ist nicht trivial. Das Unternehmen verliert Geld, Zeit und eventuell einen entscheidenden Wettbewerbsvorsprung. Investionen in gute Datenqualität sind nicht nur funktionial notwendig, sondern wirtschaftlich absolut sinnvoll.
Kontinuierliche Verbesserung
Datenqualität ist kein einmaliges Problem. Selbst wenn Sie zu Beginn eines KI-Projekts auf hochwertige Daten zugreifen - die Daten müssen im Laufe der Zeit weiterhin von hoher Qualität bleiben! Dies erfordert kontinuierliche Überwachung und Verbesserung der Datenquellen. Warum das gerade im B2B-Bereich eine Herausforderung ist, können Sie z.B. hier nachlesen. Kontinuierlich gute Datenqualität stellt sicher, dass KI-Modelle an neue Bedingungen und Veränderungen angepasst werden können. Aber keine Angst: wenn Sie eine gute Datenstrategie aufgestellt haben und die Prozesse laufen, dann ist diese Herausforderung gemeistert!
Vertrauen und Reputation
Ein Unternehmen, das aufgrund schlechter Datenqualität in seinen KI-Systemen schlechte Entscheidungen trifft, riskiert nicht nur finanzielle Verluste, sondern auch seinen Ruf. Kunden sind genervt, wenn sie z.B. als Duplikat sowohl als prosperierender Neukunde beworben werden als auch nur schlechtere Angebote als schlecht eingestufter Altkunde bekommen, weil das KI-System die beiden Datensätze entsprechend eingeschätzt hat, statt korrekt einen guten Altkunden zu identifizieren.
Generell: mit Fehlentscheidungen trifft man oft nicht die Erwartungen von Kunden. Solche nicht getroffenen Erwartungen finden in heutiger Zeit oft den Weg in die öffentliche Wahrnehmung. Egal ob Kunden, Geschäftspartner oder Investoren: Es kommt zum Vertrauensverlust.
Fazit
Die Bedeutung von Datenqualität in der KI kann nicht genug betont werden. Es ist weit mehr als eine technische Notwendigkeit. Die Auswirkungen sind weitreichend: Wirtschaftlichkeit, Reputation und Anpassungsfähigkeit eines Unternehmens hängen unmittelbar von der Datengrundlage ab. Investitionen in Datenqualität sind Investitionen in die Zukunft eines Unternehmens. Als Entscheidungsträger:in in einem KI-Projekt dürfen Sie nicht nur auf den versprochenen Output schauen, sondern ein solides Fundament für Ihr datengetriebenes System schaffen.
