eBook

Grundlagen vertrauenswürdiger KI:
Tipps, um Ihre Daten KI-fähig zu machen

Nur 4 % der Unternehmen verfügen über KI-fähige Daten. In diesem eBook wird deswegen betont, wie wichtig Datenintegrität für den erfolgreichen Einsatz von KI in Unternehmen ist. Die Bedeutung zuverlässiger Daten für eine effektive KI wird hervorgehoben und es werden wichtige KI-Anwendungsfälle erörtert, die von Datenintegrität profitieren. Außerdem wird auf die Zusammenarbeit zwischen Precisely und AWS eingegangen, um zuverlässige KI-Ergebnisse sicherzustellen. Unternehmen wird vor Augen geführt, wie wichtig es ist, Datenintegrität zu priorisieren, um das gesamte Potenzial der KI nutzen zu können.

Erfolgreiche KI-Initiativen erfordern zuverlässige Daten

In Anbetracht des stetig zunehmenden Wettbewerbs ist leicht nachvollziehbar, warum Unternehmen mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ihre Produktivität und Effizienz steigern, Kunden durch personalisierten Service gewinnen und halten sowie neue Ideen entwickeln möchten, die Wettbewerbsvorteile bringen.

Die Nutzung von KI ohne angemessene Vorbereitung ist jedoch mit Risiken verbunden. Im Jahr 2023 kam es zu vielen KI-Fehlern, darunter von KI verfasste Schriftstücke mit gefälschten Zitaten bis zu erfundenen Skandalen, die namhaften Beratungsunternehmen unterstellt wurden.

In jedem dieser Fälle verfügte das Modell, das die gefälschten Ergebnisse erzeugte, nicht über die richtigen Daten für den beabsichtigten Zweck, sodass die Ausgaben verzerrt und fehlerhaft waren. Dies unterstreicht, dass KI zuverlässige Daten erfordert.

Und zuverlässige Daten erfordern Datenintegrität bzw. Daten mit maximaler Genauigkeit, Konsistenz und Kontextualisierung. Anders gesagt: Ihre KI-Ausgaben sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren.

Häufig ist Datenintegrität für Unternehmen jedoch mit Herausforderungen verbunden. Zum Beispiel bereitet es ihnen Schwierigkeiten, Daten ausreichend schnell zu integrieren, ihre verantwortungsvolle Nutzung zu verstehen und zu kontrollieren, ihre Qualität zu überwachen und zu verbessern, sie für umfassenderen Kontext anzureichern sowie Sicherheit und Datenschutz zu gewährleisten.

Wenn KI-Anwendungen mit zuverlässigen, KI-fähigen Daten trainiert werden, ergeben sich zahllose Vorteile. Die Realität ist derzeit jedoch für viele Unternehmen ernüchternd.

Nur 4 % der Teilnehmer in der Schwerpunktgruppe der Untersuchung beim Gartner IT Symposium 2023 gaben an, dass ihre Daten KI-fähig sind.

Sehen wir uns also nützliche KI-Anwendungsfälle und die Grundlagen der Datenintegrität an, die Sie kennen müssen, um erfolgreich zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.

KI-Daten zu Gebäuden

Kreisdiagramm – 4 %

Die ernüchternde Realität:

Nur 4 % sagen, dass ihre Daten KI-fähig sind

Wenn KI-Anwendungen mit zuverlässigen, KI-fähigen Daten trainiert werden, ergeben sich zahllose Vorteile. Die Realität ist derzeit jedoch für viele Unternehmen ernüchternd.

In der Schwerpunktgruppe der Untersuchung beim Gartner IT Symposium 2023:

  • 4 % der Teilnehmer gaben an, dass ihre Daten KI-fähig sind.
  • 37 % sagten, dass sie für KI-fähige Daten gut aufgestellt sind.
  • 55 % sagen, dass es schwierig sein wird, Daten KI-fähig zu machen.

Sehen wir uns also nützliche KI-Anwendungsfälle und die Grundlagen der Datenintegrität an, die Sie kennen müssen, um erfolgreich zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.

Die ernüchternde Realität

Kreisdiagramm – 4 %

sagen, dass ihre Daten
KI-fähig sind

Kreisdiagramm –37 %

sagten, dass sie für KI-fähige Daten
gut aufgestellt sind

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sagen, dass es schwierig
sein wird, Daten KI-fähig zu machen

Kreisdiagramm – 4 %

sagen, dass ihre Daten KI-fähig sind

Kreisdiagramm – 37 %

sagten, dass sie für KI-fähige Daten gut aufgestellt sind

Kreisdiagramm – 55 %

sagen, dass es schwierig sein wird, Daten KI-fähig zu machen

Sehen wir uns also nützliche KI-Anwendungsfälle und die Grundlagen der Datenintegrität an, die Sie kennen müssen, um erfolgreich zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.

KI in der Praxis: Sechs Anwendungsfälle, in denen
Datenintegrität

zum Erfolg führt
Früher waren KI-Anwendungen auf Automatisierung und prädiktive Analysen beschränkt. Generative KI (GenAI) eröffnet neue, kreative Anwendungsmöglichkeiten. Sie können zudem Inhalten, Ideen und Daten erzeugen, die Ihnen erhebliche Wettbewerbsvorteile bringen. In einer Studie von Fortune/Deloitte, vom Oktober 2023 geben 79 % der CEOs an, dass „die Beschleunigung von Innovationen einer der wichtigsten Anwendungsfälle von GenAI“ sei.

Der intuitive, auf natürlicher Sprache basierende Zugriff auf Unternehmensdaten eröffnet zahlreiche neue Möglichkeiten und lässt zuvor nicht realisierbare Anwendungsfälle Realität werden.

Sehen Sie sich die sechs Anwendungsfälle an

KI-Chatbots

Die wichtigsten KI-Herausforderungen mit Datenintegrität bewältigen

Unvollständige Daten, Compliance-Probleme, mangelnder Kontext für KI-Ausgaben … kommen Ihnen diese und ähnliche Herausforderungen bekannt vor? Sie lassen sich alle bewältigen.

Um die vielen Vorteile von KI zu nutzen, u. a. die oben genannten, sollten Sie die Initiative ergreifen und in robuste, maßgeschneiderte Funktionen für Datenintegrität investieren. Lassen Sie uns einige häufige Herausforderungen etwas ausführlicher betrachten.

Bild von Desktop-Chatbot


Die Herausforderung

Begrenzte, verzerrte Ergebnisse

Unvollständige Datensätze und unterschiedliche Infrastruktur-Stacks beschränken, wie die KI die an sie gestellten Fragen versteht, und führen zu verzerrten, unzuverlässigen Ergebnissen.

Da Unternehmensdaten in verschiedenen Altsystemen generiert und gespeichert werden, sind möglicherweise nicht alle relevanten und wichtigen Daten auf der (Cloud-)Plattform verfügbar, auf der die KI ausgeführt wird. Mangelnder Zugriff auf eine vollständige Sicht der Daten kann Verzerrungen verursachen.

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Die Lösung

Datenintegration

Um verzerrungsfreie und vertrauenswürdige Ergebnisse zu erhalten, müssen isolierte Daten integriert und in die Umgebung gebracht werden, in der Ihre KI-Anwendungen ausgeführt werden. So stellen Sie sicher, dass alle relevanten Daten umfassend, vollständig und zeitnah dort verfügbar sind, wo sie von der KI benötigt werden.

Binärbild


Die Herausforderung

Unzuverlässige Ergebnisse

Fehlerhafte Vorhersagen und Empfehlungen der KI verringern das Vertrauen in diese Technologie und können die weitere Nutzung bremsen. Dies sind einige der Folgen mangelhafter Datenqualität.

Der Bedarf an genauen, konsistenten und zweckgerechten Daten für KI-Anwendungen hat zur Folge, dass Datenqualität neu betrachtet werden muss. Fortschrittliche KI-Modelle sind ohne zuverlässige Daten nicht sehr wertvoll. Es steht viel auf dem Spiel, und es ist inzwischen sehr wichtig, Hürden für die Datenqualität aus dem Weg zu räumen.

Außerdem haben staatliche Stellen weltweit ihre Maßnahmen intensiviert, um die Einhaltung von Datenschutzgesetzen sicherzustellen. Dies erhöht den Druck auf Unternehmen, Gesetze bezüglich der Datenhoheit einzuhalten.

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Die Lösung

Datenqualität und Data Governance

KI-Initiativen erfordern eine neue Betrachtungsweise des Bereichs Datenqualität, um sicherzustellen, dass genaue, konsistente und zweckgerechte Daten verwendet werden. Dies erfolgt häufig in Form von grundlegenden Geschäftsregeln und Regeln für die Datenqualität, automatischer Überprüfung und Bereinigung sowie der Integration von Data-Observability- und Data-Governance-Lösungen.

Proaktive Datenqualitätstools können Datenpipelines überwachen, mit fortschrittlichen ML-Verfahren schnell Anomalien und Ausreißer ermitteln und mittels KI Regeln empfehlen oder erstellen, die sicherstellen, dass Probleme behoben werden, bevor sie sich auf nachgelagerte Systeme auswirken.

Data Governance bietet Informationen zu den Eigenschaften der in KI-Anwendungen verwendeten Daten:

  • Sammlung: Wie lauten die Datentypen?
  • Speicherung: Wo befinden sich die Daten?
  • Verwendung: Wer hat Zugriff auf die Daten?

Diese umfassenden Informationen erleichtern Ihnen die Durchsetzung von Richtlinien und Verfahren zum Schutz Ihrer Daten.

Sie benötigen eine proaktive Strategie für Datensicherheit und Data Compliance, um sensible Daten zu schützen, Ihrer Reputation zu wahren und KI-Anwendungen optimal zu nutzen. Das Implementieren robuster Data-Governance-Maßnahmen und die Einhaltung der aktuellen Vorschriften sind von entscheidender Bedeutung.


Die Herausforderung

Mangelnde kontextuelle Relevanz

Ohne Kontextinformationen zu den Nuancen und Abhängigkeiten eines realen Szenarios basieren die Ableitungen und Empfehlungen der KI nur auf einem kleinen Ausschnitt des Gesamtbildes. Dies kann zu unvollständigen, fehlerhaften oder für den Kontext bedeutungslosen Ergebnissen mit potenziell schädlichen Folgen führen.

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Die Lösung

Räumliche Analyse und Datenanreicherung

Um genauere und stärker auf den Kontext bezogene KI-Ausgaben zu erhalten, müssen Sie die Daten mit zuverlässigen Drittanbieter-Daten und Geoinformationen anreichern. Sie können beispielsweise Adressinformationen und Umweltrisikofaktoren mit Ihren Immobilienportfolio-Daten kombinieren, um genauere Vorhersagemodelle und Erkenntnisse über Naturkatastrophen zu erhalten.

Dies erfordert eine sorgfältige Strategie für räumliche Analysen und die Datenanreicherung, um Ihre Daten präzise mit realen Szenarien in Einklang bringen zu können. Wenn Ihre KI- und ML-Modelle mit genauen und relevanten Daten trainiert wurden, können Sie umfassendere und bessere Ergebnisse generieren.


Für eine erfolgreiche KI müssen diese Herausforderungen bewältigt werden, um Datenintegrität sicherzustellen. Dies wird im Folgenden untersucht, indem wir drei wichtige Überlegungen zur Datenintegrität für eine zuverlässige KI erörtern.

Drei Überlegungen zur Datenintegrität für KI mit Precisely und AWS

Viele Führungskräfte betrachten die Integration neuer Technologien in ihre Geschäftsmodelle als oberste strategische Priorität. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Transformation ihrer Infrastruktur durch KI.

Auf Wahrscheinlichkeiten basierende KI-Anwendungen neigen jedoch zu Halluzinationen, mit unterschiedlichen Ergebnissen, je nachdem, wie der Prompt entwickelt wurde. Umfassende Datenintegrität kann einen wesentlichen Beitrag zur Vertrauensbildung leisten.

Für zuverlässige Ergebnisse, die zum Erfolg führen, müssen KI-Anwendungen mit genauen, konsistenten und kontextbezogenen Daten trainiert werden. Hierfür sind drei primäre Überlegungen zur Datenintegrität für KI relevant. Folgendes müssen Sie wissen, um die erwünschten Ergebnisse mit den kombinierten Funktionen von Precisely und Amazon Web Services (AWS) zu erzielen.

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Mit einem umfassenderen Datensatz können Sie besser das volle Potenzial Ihrer KI ausschöpfen.

Was Sie mit Datenintegrität erreichen

Minimieren Sie Verzerrungen (Biases), verbessern Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit sowie die Erkenntnisse für Ihr Unternehmen, indem Sie KI-Modelle mit allen relevanten wichtigen Daten trainieren – lokal, in der Cloud und in Hybridumgebungen. Dies gilt auch für komplexe Daten in Ihrem Mainframe.

Wie Sie es erreichen

Brechen Sie Datensilos auf, und übermitteln Sie mit modernen Datenpipelines von Precisely schnell aktuelle Daten an AWS. Nutzen Sie mit AWS-Instanzen, die für Training und Ableitung optimiert sind, besonders breit gefächerte und umfassende Funktionen für Computing und skalierbaren Cloud-Speicher. Indem Sie für Ihr Team Cloud-Ressourcen bereitstellen, um aus umfangreichen Datensätzen Wert zu schöpfen, können Sie KI optimal für Ihr Unternehmen einsetzen.


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Speisen Sie Ihre KI-Anwendungen mit vertrauenswürdigen Daten, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten

Was Sie mit Datenintegrität erreichen

Gewährleisten Sie KI-Ergebnisse, auf die Sie sich verlassen können. Für genaue Vorhersagen, Empfehlungen und eine effektive Prozessautomatisierung müssen Modelle mit Daten trainiert werden, deren Integrität mit cloudnativen Lösungen geschaffen wird.

Für zuverlässige KI-Ergebnisse müssen Ihre Daten strenge Qualitätskennzahlen erfüllen. Sie müssen genau, vollständig, vernünftig strukturiert, standardisiert und ohne Duplikate sein. Daten mit hoher Integrität müssen außerdem aktuell sein, einem robusten Framework unterliegen und auf Änderungen und Anomalien überwacht werden.

Wie Sie es erreichen

Wenn die Herkunft der Daten in Ihren Pipelines transparent ist, können Sie die Datenqualität verbessern und überwachen und Ihre Daten und KI-Modelle steuern. Sie können diesen Prozess mit der Precisely Data Integrity Suite optimieren. Die Suite führt Datenintegritätsprozesse über betriebliche Systeme und Analysesysteme wie Amazon Redshift hinweg nativ in AWS aus. Wenn Sie Daten, die Datenintegrität aufweisen, für das Modelltraining, die Bereitstellung, Ableitung und Überwachung nutzen, können Sie leichter vertrauenswürdige KI-Ergebnisse erzielen.

Für das Trainieren und Optimieren Ihrer ML- und GenAI-Modelle in Amazon SageMaker und Amazon Bedrock ist es unerlässlich, dass Sie zuverlässige Daten verwenden. Mit einem automatisierten Datenintegritätsprogramm können Sie Ihre Daten besser auswerten und die zum Verbessern ihrer Qualität erforderlichen Schritte automatisieren. Die Services der Precisely Data Integrity Suite bieten die Werkzeuge, die zum Erreichen dieses Ziels benötigt werden.

Für die große Menge der zum Trainieren von Modellen erforderlichen Daten benötigen Sie einen cloudnativen Ansatz, der eine elastische und kosteneffiziente Skalierung ermöglicht. Und für eine stetig hohe Datenqualität sind Überwachung und proaktive Anomalieerkennung erforderlich, um Einblick in Ihre gesamte Datenpipeline zu erhalten. Zum Beispiel können automatisierte Benachrichtigungen verhindern, dass ungültige Daten für das Training an Amazon Bedrock oder andere Services gesendet werden.


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Ergänzen Sie Ihre Daten um Kontextinformationen, um relevantere und differenziertere Antworten zu erhalten.

Was Sie mit Datenintegrität erreichen

Erhöhen Sie die Genauigkeit und kontextuelle Relevanz Ihrer KI-Anwendungen, indem Sie die Daten mit zuverlässigen Drittanbieter-Daten und Geoinformationen anreichern.

Wie Sie es erreichen

Ergänzen Sie Ihre Daten um Kontextinformationen, um die Entwicklung von KI-Anwendungen zu beschleunigen und ihren Einsatz zu fördern. So kann die KI Nuancen erfassen, Kohärenz wahren und kontextuell relevante Antworten generieren.

Sie können dies erreichen, indem Sie Drittanbieter-Daten und Geoinformationen von Precisely in die Amazon Sagemaker- und Amazone-Bedrock-Umgebung importieren. Diese aufbereiteten, zuverlässigen Datensätze liefern weitere Details zu den Informationen, die Sie und Ihre KI bereits über Orte, Personen, Immobilien, Unternehmen und Umweltrisikofaktoren besitzen.

AWS bietet ein umfassendes Sortiment an KI- und ML-Services (maschinelles Lernen) sowie Infrastruktur- und Implementierungsressourcen, die Sie in jeder Phase Ihrer KI-Implementierung unterstützen. Indem Sie KI-Anwendungen anhand von Daten mit hoher Integrität und mithilfe dieser Services entwickeln, können Sie Ihre Nutzung von KI steigern und stellen sicher, dass Ihre Daten genau und relevant sind.

Machen Sie Ihre Daten KI-fähig, und steigern Sie mit der Precisely Data Integrity Suite in Kombination mit den Services von Amazon Web Services (AWS) das Potenzial Ihrer KI-basierten Lösungen.

Precisely und AWS helfen Ihnen, zuverlässige KI-Ergebnisse zu erzielen, indem wichtige Daten kombiniert werden und optimale Datenqualität sichergestellt wird. Dies erfolgt in einem robusten Framework, wobei die Daten auf verminderte Qualität überwacht und mit wichtigen, von Geoinformationen und Drittanbieter-Datensätzen abgeleiteten Kontextinformationen angereichert werden.

Diese Überlegungen stellen sicher, dass Ihre Daten eine hohe Datenintegrität aufweisen und die resultierenden KI-Anwendungen zuverlässig und vertrauenswürdig sind. Wenn Sie den Fokus auf die Optimierung der Datenintegrität legen, beschleunigen Sie die Entwicklung und den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen.

Führungskräfte im Datenbereich – wir möchten Ihre Meinung erfahren!

Der Link zu unserer Umfrage über Datenintegritätstrends und -einblicke 2024 ist jetzt online. Teilen Sie uns Ihre Meinung zu Datentrends bis zum 30. April mit.

Zusammenfassung

Mit der zunehmenden Verbreitung von GenAI-Anwendungen ist es noch wichtiger als zuvor, der Datenintegrität eine hohe Priorität einzuräumen.

Für erfolgreiche und zuverlässige KI-Initiativen, die Ausgaben mit hoher Qualität liefern, müssen Ihre Daten vollständig, genau, vertrauenswürdig, konsistent und kontextbezogen sein. So können Sie Hürden beseitigen, das Vertrauen in KI-Anwendungen und deren Einsatz fördern und die KI-Entwicklung und Innovationen beschleunigen.

Was sind Ihre wichtigsten Anwendungsfälle für KI? Was können Sie erreichen, wenn Sie das volle Potenzial von KI ausschöpfen? Was auch immer Ihre speziellen Ziele sind – denken Sie daran, dass vertrauenswürdige KI auf vertrauenswürdigen Daten basiert. Machen Sie Ihre KI zukunftssicher und beginnen Sie noch heute damit, für Datenintegrität zu sorgen.

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