Aufräumen unserer unübersichtlichen Daten: Wie KI das Spiel verändert

Wir ertrinken in Daten. Jede Plattform, jede Smartwatch und jedes Smartphone zerstückelt unser Leben in quantifizierbare Datenmengen, doch der größte Teil davon bleibt unzusammenhängend und unbrauchbar. 

Unternehmen wissen das, weshalb der Technologiekonzern Meta investiert Im vergangenen Sommer investierte Scale AI 14 Milliarden US-Dollar, um eine 49-prozentige Beteiligung an dem Datenkennzeichnungs-Startup zu erwerben. Dies war ein kalkulierter und strategischer Schritt, um sich hochwertige Trainingsdaten für seine KI-Modelle zu sichern.

Die Zuverlässigkeit großer Sprachmodelle hängt vollständig von der Qualität der ihnen zugeführten Daten ab – kurz gesagt: „Müll rein, Müll raus“. Die eigentliche Herausforderung für Unternehmen besteht heute jedoch darin, aus einer Flut von Rohinformationen verwertbare Daten zu gewinnen. 

Die Lösung liegt vielleicht direkt vor unseren Augen: Künstliche Intelligenz selbst kann helfen, indem sie Strategien generiert, um die mühsame Aufgabe der Kennzeichnung riesiger Datensätze oder des Durchforstens endloser Tabellenkalkulationen zu umgehen und Chaos in nutzbare, menschliche Intelligenz zu verwandeln. 

Wenn Daten unübersichtlich werden: Die versteckten Kosten für Unternehmen

Gemäß Gartner-Forschung Ab 2020 kostet mangelhafte Datenqualität Unternehmen jährlich mindestens 12.9 Millionen US-Dollar, was sich negativ auf die Produktivität auswirkt und zu schlecht informierten Entscheidungen und ungenauen Berichten führt. 

Die Folgen fehlerhafter Daten werden in Branchen wie dem Gesundheitswesen besonders deutlich. Unvollständige Patientenakten, Abrechnungsdetails und nicht übereinstimmende Daten aus verschiedenen Systemen können zu Fehldiagnosen, Behandlungsfehlern und ineffizienter Ressourcenverteilung führen. Langfristig treibt dies die Kosten in die Höhe und untergräbt das Vertrauen in diese Systeme.

In der Logistik können abweichende Daten zwischen Lieferanten und Händlern zu Verzögerungen oder Warenengpässen führen. Eine falsche Lieferadresse oder ein veralteter Lagerbestand können sich auf die gesamte Lieferkette auswirken und zu verpassten Lieferterminen und unzufriedenen Kunden führen. 

„Indem man anhand kombinierter Vergangenheitsdaten vorhersehen oder verstehen kann, was [entlang der Strecke] passieren könnte, lassen sich diese Ineffizienzen wirklich reduzieren.“ Asparuh KoevCEO eines Logistik-KI-Unternehmens Transmetrikbemerkte ich im Gespräch mit KI vereinen.

Konkret bedeutet das: Unsaubere Daten sind teuer. Die 1-10-100-Regel verdeutlicht das: Die Überprüfung der Daten bei der Eingabe kostet 1 Dollar, die anschließende Bereinigung 10 Dollar und das Nichtstun 100 Dollar.

Was KI-gestützte Plattformen zu bieten haben

Da Unternehmen mit immer größeren Mengen fehlerhafter Daten zu kämpfen haben, setzen sie verstärkt auf KI-gestützte Lösungen. Neue KI-gestützte Plattformen automatisieren den Datenbereinigungsprozess und gewährleisten so Kosteneffizienz und höhere Genauigkeit.

Robert Giardin, Gründer von ClaritypeEine dieser Plattformen erklärte den Prozess der KI: 

„Dabei werden Daten in ein gemeinsames Format zusammengeführt: Teil des Prozesses ist es, jedes Datum in ein kanonisches Format umzuwandeln, das für das Unternehmen geeignet ist.“ 

Die KI von Claritype geht jedoch über die einfache Standardisierung hinaus. Die überwachte Reparaturfunktion der Plattform ermöglicht es Organisationen, Systemgrenzen zu überschreiten, um Antworten auf ihre dringendsten Fragen zu finden und Silos aufzubrechen. 

„Systeme, die zuvor getrennt voneinander geführt wurden, enthalten jeweils einen Teil der Antwort auf Fragen, die das gesamte Unternehmen betreffen“, sagte Giardina. KI vereinen. 

Wenn beispielsweise ein wichtiger Lieferant von einer Lieferverzögerung betroffen ist, kann ein Unternehmen nur dann feststellen, welcher seiner wichtigsten Kunden zuerst über die Verzögerung informiert werden sollte, wenn es die Lieferanten mit Bestellungen und der Kundenhistorie verknüpft.

„Unser oberstes Ziel ist es, dieses vernetzte Denken auszuweiten, um jedes einzelne Datenfragment im Unternehmen zu vereinen, damit wir jede Frage einfach und unmittelbar beantworten können“, sagte Giardina. 

Diese Art von vernetztem Denken ist beispielhaft für den umfassenderen Mentalitätswandel, der sich heute in Unternehmen vollzieht, während sie den Übergang von ad hoc Von der Datenbereinigung hin zu systematischer Datenverwaltung. Anstatt Datenqualität als einmalige Angelegenheit zu betrachten, entwickeln Unternehmen strukturierte Prozesse, um Konsistenz und Zuverlässigkeit über alle Systeme hinweg zu gewährleisten.

Data Governance gilt heute als wertvoller Geschäftsprozess und nicht mehr nur als lästige IT-Aufgabe. Durch die Integration des Datenmanagements in ihre Gesamtstrategien können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen und aussagekräftigere Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen.

Wie KI Daten bereinigt und welche Herausforderungen sie dabei bewältigen muss

Eine übermäßige Abhängigkeit von KI kann gefährlich sein. Für Giardina sind „die besorgniserregenden automatisierten Datenkonvertierungen diejenigen, die über die Standardisierung hinausgehen und auf Spekulationen basieren“. 

Beispielsweise können manche Abkürzungen leicht falsch interpretiert werden. „International Business Machines, Inc.“ oder „IBM“ würde beispielsweise normalerweise in „IBM“ umgewandelt, aber wenn die Umwandlung automatisiert wäre und „IB“ versehentlich in „IBM“ umgewandelt würde, könnte dies erhebliche Probleme für beide Unternehmen verursachen.

Fehlende und fehlerhafte Daten zählen zu den häufigsten Problemen, und sich allein auf KI zu verlassen, um die Lücken kontextbezogen zu füllen, kann leicht kontraproduktiv sein. Wie Giardina betont: „Wenn die Auswirkungen auch nur ansatzweise signifikant sind, benötigen wir die menschliche Bestätigung jeder einzelnen Annahme.“ 

Automatisierung mit menschlichen Erkenntnissen in Einklang bringen

Unstrukturierte Daten offenbaren gravierende Mängel im Umgang von Organisationen mit Informationen. Um Fortschritte zu erzielen und die Entscheidungsfindung zu verbessern, müssen Unternehmen aufhören, Daten als rein technisches Problem zu betrachten, und sich stattdessen Governance-Modellen zuwenden, die menschliche Expertise, ethisches Bewusstsein und eine langfristige strategische Vision vereinen. 

Sauberere Daten ermöglichen effektivere KI, was wiederum die Datenqualität verbessert. Dieser sich gegenseitig verstärkende Kreislauf ist vielversprechend, mahnt aber gleichzeitig, dass Automatisierung allein unser Problem mit unstrukturierten Daten nicht lösen wird. Dieses Potenzial lässt sich nur ausschöpfen, indem algorithmische Präzision mit menschlichem Urteilsvermögen und dem Bewusstsein für mögliche Verzerrungen kombiniert wird. So gewährleisten wir Transparenz und mehr Vertrauen in die von uns entwickelten Systeme.

Alex SandovalCEO eines Unternehmens für künstliche Intelligenz in der Fertigungsindustrie, Allie AIEr betonte außerdem, dass generative KI-Copiloten nicht allein auf Algorithmen basieren, sondern vielmehr auf der menschlichen Vertrautheit mit der Fabriklogik. 

„Bei den erfolgreichsten Implementierungen von heute geht es nicht mehr nur darum, Modelle mit riesigen Datenmengen speicherprogrammierbarer Steuerungen (SPS), Bedienerhinweisen und Konformitätsprotokollen zu füttern. Sie hängen von einer neuen Art von Mitarbeiter an vorderster Front ab: jemandem, der zwischen Maschinenverhalten und digitaler Intuition übersetzen kann“, schloss er.