Viele Unternehmen nutzen diverse KI-Tools, um ihre geschäftlichen Abläufe zu optimieren und die Mitarbeitenden zu unterstützen. Doch nicht jedes Tool wird wirklich benötigt und führt zum gewünschten Erfolg. Ein strategischer KI-Einsatz verspricht da mehr. Was Unternehmen heute tun können, um die Weichen für den Erfolg zu stellen, legt Pawel Ekk-Cierniakowski, Senior Manager Artificial Intelligence & Machine Learning bei SoftwareOne, dar.
Das letzte Jahr gilt als Wendepunkt für die generative KI. Chat GPT und viele weitere Akteure haben sich zu schnell wachsenden Plattformen etabliert. Doch die sehr aufregende KI-Revolution übersieht oftmals einen nicht unerheblichen Aspekt: das Datenmanagement. Denn ein starkes und durchdachtes Datenmanagement kann durchaus der Schlüssel sein, um das volle Potenzial von KI-Lösungen zu entfalten. Doch obwohl deutsche Unternehmen über große Datenmengen verfügen, haben sie offensichtlich Schwierigkeiten diese entsprechend effektiv zu nutzen. Wie eine aktuelle Studie des Digitalverbandes Bitkom belegt, sind es 60 Prozent der deutschen Unternehmen, die das Potenzial ihrer Daten gar nicht oder nur in geringem Maß ausschöpfen.
Daten-Dschungel – Herausforderung und Chance
Um ethische Überlegungen und neue Verarbeitungstechniken flexibel einbinden zu können, ist ein agiler Ansatz im Datenmanagement ist unabdingbar. Experten sind dazu angehalten, ihre Strategien stets an die Anforderungen der Datenquellen sowie an die Ziele des Projektes anzupassen. Vor allem bei unstrukturierten Daten ist ein tiefgehendes Verständnis für die Datenrelevanz und den Datenkontext unerlässlich. Dabei müssen die effektive Verwaltung komplexer Datensätze und zeitgleich die Speicher- und Verarbeitungskosten im Blick behalten werden.
Eine typische Herausforderung bei der Implementierung von KI-Lösungen, ist der sogenannte „Daten-Drift“. Dieser bezeichnet die Veränderung der Datenverteilung nach der ursprünglichen Modellentwicklung, wodurch zum einen die Genauigkeit des Modells abnimmt und zum anderen die Ergebnisse beeinträchtigt werden können. Für Unternehmen ist es daher sinnvoll, kontinuierliche Überwachungssysteme einzurichten, welche Abweichungen innerhalb der Datenverteilung frühzeitig erkennen. Überdies ist ein regelmäßiges Neutraining der KI-Modelle mit aktuellen Daten ebenso entscheidend. Dadurch ist gewährleistet, dass die Ergebnisse auch langfristig genau ausfallen.
Bessere KI-Modelle durch moderne Datenverarbeitung
Die Verarbeitung von Daten ist ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung von leistungsfähigen maschinellen Lernmodellen. Dies gilt gleichermaßen für KI-Modelle. Deshalb ist es notwendig, die KI nicht als „magisches Werkzeug“ zu betrachten, sondern sie als eine Technologie zu sehen, die auf soliden Datenanalysen beruht. Ein umfassendes Verständnis der Unternehmensdaten und eine explorative Datenanalyse ermöglichen es, die richtigen Schritte zur Datenverarbeitung und -bereinigung abzuleiten, sodass optimale Ergebnisse erzielt werden.
Abwägung zwischen Vorverarbeitung und Rechenaufwand
Ein gut durchdachter strategischer Ansatz ist für die Gewährleistung einer robusten Datenbereinigung und -vorverarbeitung enorm wichtig. Gleichermaßen auch um die mit der Verarbeitung großer Datensätze einhergehenden Rechenanforderungen zu bewältigen. Die effektivste Technik dafür bereits im Voraus zu bestimmen, gestaltet sich in den meisten Fällen schwierig. Deswegen sollten zunächst verschiedene Methoden getestet werden, bevor eine Entscheidung getroffen wird. Während der Testung sollten dann vor allem Genauigkeit, Kosten und Zeitaufwand sorgfältig überwacht und bewertet werden, um das optimale Gleichgewicht zwischen Effizienz und Ergebnisqualität zu finden.
Fazit
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.