Datenqualität ist entscheidend für erfolgreiche KI-Initiativen In Unternehmen fehlt die Datenbasis

Von Bernhard Lück 2 min Lesedauer

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Viele Unternehmen sind nicht auf den Einsatz von generativer KI vorbereitet. Oft liegt es an einer unzureichenden Datenbasis. Ein Bericht von Syniti und HFS Research zeigt, wie Unternehmen mit einem Data-First-Ansatz das volle Potenzial von generativer KI ausschöpfen können.

Es ist alarmierend, wie viele Unternehmen ihre Daten nicht richtig aufbereiten.(Bild:  © – Celt Studio – stock.adobe.com)
Es ist alarmierend, wie viele Unternehmen ihre Daten nicht richtig aufbereiten.
(Bild: © – Celt Studio – stock.adobe.com)

Mit ihrer gemeinsam durchgeführten Studie möchten Syniti und HFS Research Unternehmen wertvolle Erkenntnisse darüber liefern, welchen Mehrwert sie aus ihren Investitionen in generative KI (GenAI) ziehen können. Der Bericht „Don’t let your GenAI project fail before it begins“ (Lassen Sie Ihr GenAI-Projekt nicht scheitern, bevor es begonnen hat) enthält vier Leitlinien, wie Unternehmen mit einem Data-First-Ansatz bessere Geschäftsergebnisse erzielen. Er basiert auf praktischen Anwendungsfällen.

Obwohl KI bereits seit Jahrzehnten bekannt ist, haben erst generative KI-Lösungen wie ChatGPT den Zugang zu dieser Technologie revolutioniert und vereinfacht. ChatGPT hat die Welt im Sturm erobert und innerhalb von nur zwei Monaten die beeindruckende Zahl von 100 Millionen monatlich aktiven Nutzern erreicht. Seither treiben Unternehmen die Einführung von generativer KI mit Hochdruck voran, um von den zahlreichen Vorteilen dieser Technologie zu profitieren. Sie stellen jedoch rasch fest, dass mangelnde Datenqualität und unzureichendes Datenmanagement den Nutzen ihrer Daten erheblich einschränken. Eine kürzlich von HFS durchgeführte Studie zeigt, dass ein Drittel der Führungskräfte weniger als die Hälfte der Daten ihres Unternehmens als wirklich nutzbar erachtet. Das verdeutlicht, dass viele Unternehmen noch nicht ausreichend auf den Einsatz von generativer KI vorbereitet sind.

Eine unzureichende Datenbasis hat unter Umständen weit reichende geschäftliche Konsequenzen, die über reine Datenqualitätsprobleme hinausgehen. Wenn die Daten, die in die Modelle eingespeist werden, Verzerrungen aufweisen, wie Ungleichbehandlung von Geschlechtern oder Ethnien, können sich diese Vorurteile schnell auf breiter Basis in einem Unternehmen reproduzieren. Das birgt erhebliche Risiken: Imageschäden, rechtliche Konsequenzen und Verunsicherung von Investoren. Syniti unterstützt Unternehmen mit einem Data-First-Ansatz, der sicherstellen soll, dass sie über die richtige Infrastruktur verfügen, um Silos aufzubrechen und vertrauenswürdige, verwertbare Daten als Grundlage für GenAI-Modelle bereitzustellen.

Phil Fersht, CEO & Chief Analyst bei HFS Research, erläutert: „Datenqualität ist der Eckpfeiler für erfolgreiche KI-Initiativen, insbesondere im Bereich der generativen KI. Unser gemeinsamer Bericht mit Syniti beleuchtet ein kritisches Problem, dem Unternehmen heute gegenüberstehen: die Unzulänglichkeit ihrer Datenbasis. Ohne ein solides Datenmanagement kann das volle Potenzial von GenAI nicht ausgeschöpft werden. Unternehmen müssen der Datenqualität und -zuverlässigkeit höchste Priorität einräumen, um die transformative Kraft von KI freizusetzen.“

Kevin Campbell, CEO von Syniti, ergänzt: „Das Potenzial von GenAI kann nicht hoch genug eingeschätzt werden, allerdings müssen sich Unternehmen dieser Technologie mit der gebotenen Vorsicht und dem nötigen Respekt nähern. Die Datenqualität ist für jede Businesstransformation entscheidend, auch für den erfolgreichen Einsatz von generativer KI. Es ist alarmierend, wie viele Unternehmen ihre Daten im Vorfeld dieser Initiativen bislang nicht richtig aufbereitet haben. Unternehmen haben noch einen langen Weg in puncto Datenqualität und Datenmanagement vor sich, doch ein Data-First-Ansatz wird ihnen den Weg zum Erfolg ebnen.“

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