Die Wertschöpfung für Unternehmen durch Künstliche Intelligenz (KI) basiert auf einer grundlegenden Grundlage, die nicht vernachlässigt werden darf: das, was die KI antreibt. Die Revolution dieser Technologie brachte unvorstellbare Vorteile und veränderte die Art und Weise, wie Unternehmen Daten in ihren Strategien sehen, grundlegend. Dennoch liegt noch ein bedeutender Weg vor uns, damit diese absolut transformative Innovation für die Unternehmen wirklich relevant wird. Viele Künstliche Intelligenzen werden noch immer mit falschen oder von äußerst schlechter Qualität stammenden Informationen gespeist. Und somit liefern sie nur Ergebnisse auf demselben Niveau. Das bekannte Konzept vonMüll rein, Müll raus(kommt Müll rein, geht Müll raus) war noch nie so wahr.
Mit den Fortschritten in der generativen KI und der Zunahme der Rechenleistung erleben wir die Erzeugung von Informationen und Kontexten in einem außergewöhnlichen Umfang. Um das chaves para aproveitar todo esse potencial é usar dados precisos e confiáveis para fundamentar a IA. Schließlich sind sie der Treibstoff, der die KI-Algorithmen nährt, und deshalb können Unternehmen und Organisationen, die nicht in eine solide Datenbasis investieren, länger brauchen, um diese Lösungen umzusetzen. Oder schlimmer. Sie können die Technologie falsch einsetzen und diese Initiative zu einem großen Problem machen.
Damit die KI genaue und nützliche Ergebnisse liefert, müssen die zugrunde liegenden Daten die Realität des Marktes und des Unternehmens ohne Fehler oder Verzerrungen widerspiegeln. Dies erfordert, dass sie vielfältig sind, aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, um Vorurteile zu reduzieren und sicherzustellen, dass die Anwendungen weniger anfällig für ungerechte Entscheidungen sind. Darüber hinaus ist es notwendig, die kontinuierliche Aktualisierung der Informationen und deren Genauigkeit zu berücksichtigen, da veraltete oder falsche Daten zu ungenauen Antworten führen und somit die Zuverlässigkeit beeinträchtigen. Aktualisierte Daten ermöglichen es KI-Modellen, Trends zu verfolgen, sich an multiple Szenarien anzupassen und die bestmöglichen Ergebnisse zu liefern.
Im Finanzmarkt können falsche Grundlagen zu ungenauen Analysen und Vorhersagen des Kreditrisikos führen, was die Genehmigung von Krediten für säumige Kunden oder die Ablehnung für gute Zahler zur Folge hat. Bereits im Logistikbereich führen veraltete und qualitativ schlechte Informationen zu Verteilungsproblemen, mit Verkäufen von ausverkauften Produkten, was zu Lieferverzögerungen führt. Und somit Kundenverlust.
Die Datensicherheit ist ebenfalls von größter Bedeutung. Sie in KI-Anwendungen verwundbar zu machen, ist wie die Tür eines Tresors offen zu lassen, wodurch sie anfällig für den Diebstahl sensibler Informationen oder die Manipulation von Systemen zur Erzeugung von Vorurteilen sind. Nur durch Sicherheit ist es möglich, die Privatsphäre zu schützen, die Integrität des Modells zu wahren und eine verantwortungsvolle Entwicklung zu gewährleisten.
Die für die KI vorbereiteten Daten müssen ebenfalls identifizierbar sein und im System zugänglich sein, sonst sind sie wie eine vollgestopfte, verschlossene Bibliothek. Das Wissen existiert, aber es kann nicht genutzt werden. Aber, es ist hier wichtig, den Zugang zu den richtigen Personen und Bereichen zu gewähren. Die gleichen Daten können vollständig von einem Bereich aus abgerufen werden, das heißt, vollständig und detailliert. In einer anderen kann nur der Zugriff auf die Zusammenfassung der Daten in einer zusammengefassten Form freigegeben werden. Nicht alle Daten sind für alle auf die gleiche Weise zugänglich. Die identifizierbaren Informationen, die mithilfe von Geschäfts- und technischen Metadaten möglich sind, offenbaren das wahre Potenzial des maschinellen Lernens und der generativen KI, damit diese Werkzeuge lernen, sich anpassen und innovative Erkenntnisse produzieren können.
Schließlich müssen die Daten im richtigen Format für maschinelles Lernen oder Anwendungen von Large Language Models (LLM) vorliegen. Die Erleichterung des Informationskonsums trägt dazu bei, das Potenzial dieser KI-Systeme freizusetzen, damit sie in der Lage sind, sie problemlos aufzunehmen und zu verarbeiten sowie in intelligente und kreative Maßnahmen umzusetzen.
Der Weg zur Maximierung des Potenzials Künstlicher Intelligenz in Unternehmen führt unweigerlich über die Qualität der Daten, die sie speisen. Unternehmen und Organisationen, die die Bedeutung einer robusten, sicheren und aktuellen Datenbank erkennen, gehen der Konkurrenz voraus und verwandeln KI in eine strategische Verbündete und einen Marktvorteil. Diese neue Ära der Innovation, die wir erleben, erfordert, dass Unternehmen in die richtige Zutat investieren – ihre Daten – um die KI-Maschine in die richtige Richtung zu lenken und eine neue Perspektive für die Geschäfte zu schaffen.
