Datendschungel: Herausforderung für generative KI

Unternehmen in Deutschland verfügen über große Datenmengen, haben jedoch Schwierigkeiten, diese effektiv zu nutzen. 215 Prozent der Unternehmen schöpfen das Potenzial ihrer Daten kaum oder gar nicht aus. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie des Digitalverbands Bitkom.

Paweł Ekk-Cierniakowski, Senior Manager Artificial Intelligence & Machine Learning bei dem IT-Unternehmen SoftwareOne, empfiehlt einige Handlungsfelder für Unternehmen, um die Weichen für den Erfolg zu stellen:

Der Datendschungel: Herausforderung und Chance

Ein agiler Ansatz im Datenmanagement ist essenziell, um ethische Überlegungen und neue Verarbeitungstechniken zu flexibel einzubinden. Experten müssen ihre Strategien kontinuierlich die Anforderungen der Datenquellen und die Projektziele anpassen. Besonders bei unstrukturierten Daten ist ein tiefes Verständnis für die Relevanz und den Kontext der Daten unerlässlich. Dabei gilt es, komplexe Datensätze effektiv zu verwalten und gleichzeitig Speicher- und Verarbeitungskosten im Blick zu behalten.

Ein zentrales Problem bei der Implementierung von KI-Lösungen ist der so genannte „Daten-Drift“. Dieses Phänomen beschreibt die Veränderung der Datenverteilung nach der ursprünglichen Modellentwicklung, wodurch die Modellgenauigkeit sinkt und die Ergebnisse beeinträchtigt werden können. Um dem entgegenzuwirken, sollten Unternehmen kontinuierliche Überwachungssysteme einrichten, die Abweichungen in der Datenverteilung frühzeitig erkennen. Ein regelmäßiges Neutraining der KI-Modelle mit aktuellen Daten ist entscheidend, um langfristig genaue Ergebnisse zu gewährleisten.

Bessere KI-Modellen durch moderne Datenverarbeitung

Datenverarbeitung ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung leistungsfähiger maschineller Lernmodelle ist – und dies gilt auch für KI-Modelle. KI sollte nicht als „magisches Werkzeug“ betrachtet werden, sondern als eine Technologie, die auf soliden Datenanalysen beruht. Ein umfassendes Verständnis der Unternehmensdaten und eine explorative Datenanalyse ermöglichen es, die richtigen Schritte zur Datenverarbeitung und -bereinigung abzuleiten, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Abwägung zwischen Vorverarbeitung und Rechenaufwand

Ein gut durchdachter strategischer Ansatz ist entscheidend, um eine robuste Datenbereinigung und -vorverarbeitung zu gewährleisten und gleichzeitig die mit der Verarbeitung großer Datensätze verbundenen Rechenanforderungen zu bewältigen. Da es in den meisten Fällen schwierig ist, die effektivsten Techniken im Voraus zu bestimmen, ist es wichtig, verschiedene Methoden zu testen. Diese sollten in jeder Phase im Hinblick auf Genauigkeit, Kosten und Zeitaufwand sorgfältig überwacht und bewertet werden, um das optimale Gleichgewicht zwischen Effizienz und Ergebnisqualität zu finden.

Die Zukunft: Einfacher und intelligenter

Wer in der KI-Ära erfolgreich sein will, muss sein Datenmanagement in den Griff bekommen. Es ist der Schlüssel, der die Tür zu ungeahnten Möglichkeiten öffnet – von besseren Kundenbeziehungen bis hin zu revolutionären Produktinnovationen.