Zuverlässige Daten, leistungsstarke KI: Mit Datenqualität und Data Governance zu besseren Ergebnissen

Künstliche Intelligenz (KI) kann umfangreiche Datensätze analysieren und komplexe Prozesse verschlanken. Dadurch kann sie Unternehmen in allen Branchen
transformieren. Wie effektiv die KI-Ergebnisse sind, hängt jedoch von der Qualität der verarbeiteten Daten ab. Auch hier gilt das GIGO-Konzept (Garbage In, Garbage
Out): Wenn qualitativ hochwertige Daten in KI-Trainingsmodelle eingespeist werden, können sie fundierte Entscheidungen generieren. Wenn die Daten jedoch von
schlechter Qualität sind, wenn sie ungenau, unvollständig, inkonsistent, irrelevant, verzerrt oder redundant sind, entstehen fehlerhafte KI -Ergebnisse. Die Folgen sind
enttäuschte Kunden und Geschäftspartner, verzögerte Maßnahmen, reduzierte Umsätze, höhere Risiken und höhere Kosten.

In der Vergangenheit wurde bei mangelhafter Datenqualität ein reaktiver Ansatz verfolgt: Bei einem Problem führt jemand eine Ursachenanalyse durch, behebt die ermittelte Ursache und implementiert Prozesse oder Regeln, um das Problem in Zukunft zu verhindern. Bei KI ist der Schaden bereits dann garantiert, wenn mangelhafte Daten für das Modell verwendet werden. Wenn also GenAI mit mangelhaften Daten verwendet wird, bekommen Sie die falsche Antwort einfach nur schneller. Der Schaden lässt sich aber schwieriger beheben.

Qualitativ hochwertige Daten in KI-Modellen sorgen wiederum dafür, dass Unternehmen eine höhere Effizienz und Kosteneinsparungen erzielen, gesetzliche Bestimmungen einhalten, die Kundenbindung und Kundenzufriedenheit verbessern und verzerrte Ergebnisse reduzieren.

Obwohl KI jeden geschäftlichen Aspekt erheblich optimieren kann, sagen nur 4 % der Unternehmen, dass ihre Daten KI-fähig sind. Sehen wir uns die Grundsätze von Datenqualität an. Anhand dieser Grundsätze können Sie überprüfen, ob Ihre Daten KI-Initiativen unterstützen können.

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