Was sind die kritischsten Fehler bei der Datenaufbereitung in GenAI-Projekten?
Zu den kritischsten Fehlern bei der GenAI-Datenaufbereitung gehören unzureichende Datenbereinigung, schlechte Struktur, unzureichende Beschriftung und falsch ausgerichtete Formate. Diese Fehler wirken sich erheblich auf die Modellleistung aus und führen zu ungenauen Ergebnissen, erhöhter Verarbeitungszeit und unzuverlässigen Ergebnissen. Das Verständnis dieser Fehler hilft Unternehmen, ihre bestehenden Prozesse zu verbessern, ohne ihr System komplett zu überholen.
Unzureichende Datenbereinigung ist nach wie vor das am häufigsten auftretende Problem. Wenn Unternehmen unbearbeitete Daten in GenAI-Modelle einspeisen, stoßen sie auf Probleme wie doppelte Einträge, fehlende Werte und inkonsistente Formatierung. Diese Probleme verstärken sich in der gesamten KI-Pipeline und verursachen kaskadenartige Fehler, die sich auf jeden nachfolgenden Prozess auswirken. So führen beispielsweise Kundendaten mit inkonsistenten Namenskonventionen zu fragmentierten Insights und schlechter Personalisierung.
Eine mangelhafte Datenstruktur ist eine weitere große Herausforderung. GenAI-Modelle benötigen gut organisierte Informationen, um Muster zu erkennen und sinnvolle Ergebnisse zu erzeugen. Wenn es den Daten an klaren Hierarchien oder Beziehungen mangelt, haben die Modelle Schwierigkeiten, den Kontext zu verstehen. Dies geschieht häufig, wenn Unternehmen Altsysteme mit veralteten Datenbankstrukturen verwenden, die nicht für KI-Anwendungen konzipiert wurden.
Eine unzureichende Kennzeichnung hindert GenAI-Modelle daran, effektiv zu lernen. Ohne angemessene Kategorisierung und Kennzeichnung können Modelle nicht zwischen verschiedenen Datentypen unterscheiden oder deren Bedeutung verstehen. Dieser Fehler tritt häufig auf, wenn Unternehmen die Bedeutung von Metadaten unterschätzen oder sich auf eine automatische Kennzeichnung ohne menschliche Überprüfung verlassen.
Nicht abgestimmte Datenformate führen zu Kompatibilitätsproblemen, die die Leistung des Modells beeinträchtigen. Wenn verschiedene Abteilungen unterschiedliche Formate für ähnliche Informationen verwenden, können GenAI-Modelle die Daten nicht einheitlich verarbeiten. Managed AI lösen diese Abstimmungsprobleme durch die Implementierung intelligenter Mapping-Systeme, die Formate standardisieren, ohne bestehende Arbeitsabläufe zu unterbrechen.
Wie wirkt sich eine schlechte Datenqualität auf Ihre bestehenden KI-Prozesse aus?
Schlechte Datenqualität führt zu Kaskadeneffekten in allen KI-Prozessen, die die Genauigkeit um bis zu 40 % verringern und die Verarbeitungszeit erheblich verlängern. Diese KI-Datenfehler führen zu unzuverlässigen Ergebnissen, höheren Betriebskosten und einem geringeren Vertrauen in KI-Systeme. Die Auswirkungen gehen über technische Probleme hinaus und wirken sich auf Geschäftsentscheidungen und Kundenerfahrungen aus.
Eine geringere Genauigkeit ist die unmittelbarste Folge. Wenn KI-Modelle minderwertige Daten verarbeiten, erstellen sie Vorhersagen und Insights auf der Grundlage fehlerhafter Informationen. Dies führt zu falschen Empfehlungen, falsch klassifizierten Objekten und unzuverlässigen Prognosen. So führen beispielsweise ungenaue Kundendaten zu schlecht ausgerichteten Marketingkampagnen und verschwendeten Ressourcen.
Die Verarbeitungszeit erhöht sich, wenn Modelle mit inkonsistenten oder unvollständigen Daten zu kämpfen haben. Die Systeme verbrauchen zusätzliche Rechenressourcen, um problematische Informationen zu analysieren, wodurch ganze Arbeitsabläufe verlangsamt werden. Diese Ineffizienz verstärkt sich, wenn mehrere KI-Prozesse von denselben fehlerhaften Datensätzen abhängen.
Höhere Kosten ergeben sich sowohl aus technischer als auch aus geschäftlicher Sicht. Technisch gesehen erfordert eine schlechte Datenqualität mehr Rechenleistung und Speicherplatz. Aus geschäftlicher Sicht führen falsche KI-Ergebnisse zu schlechten Entscheidungen, Kundenunzufriedenheit und verpassten Chancen. Diese Kosten übersteigen oft die für eine ordnungsgemäße Datenaufbereitung erforderlichen Investitionen.
Durch den Verbundeffekt in der gesamten KI-Pipeline werden diese Probleme noch verstärkt. Wenn die anfängliche Datenaufbereitung fehlschlägt, erbt und vergrößert jeder nachfolgende Prozess die Probleme. Ein kleiner Fehler in der Datenformatierung kann zu völlig unbrauchbaren Ergebnissen führen, wenn die Informationen die Entscheidungsträger erreichen. Dieser Multiplikationseffekt macht ein frühzeitiges Eingreifen durch die Verbesserung von KI-Prozessen für die Aufrechterhaltung der Systemzuverlässigkeit unerlässlich.
Warum übersehen Unternehmen die Datenvalidierung in ihren GenAI-Workflows?
Unternehmen übersehen die Datenvalidierung aufgrund von Zeitdruck, mangelndem Fachwissen, übermäßigem Vertrauen in die vorhandenen Daten und einem falschen Verständnis der KI-Anforderungen. Diese organisatorischen blinden Flecken schaffen Schwachstellen, die den Erfolg der GenAI-Implementierung gefährden. Managed AI beheben diese Versäumnisse, indem sie die Validierung nahtlos in den laufenden Betrieb integrieren.
Der Zeitdruck treibt viele Unternehmen dazu, gründliche Validierungsprozesse zu überspringen. Unter Termindruck geben die Teams sichtbaren Ergebnissen den Vorrang vor der grundlegenden Datenqualität. Dieses kurzfristige Denken führt zu langfristigen Problemen, wenn mangelhafte Daten unzuverlässige KI-Ergebnisse liefern. Die vermeintliche Zeitersparnis verpufft, wenn die Teams später Fehler beheben und Probleme korrigieren müssen.
Mangelndes Fachwissen verhindert die ordnungsgemäße Durchführung der Validierung. In vielen Unternehmen fehlt es an Mitarbeitern, die sowohl die Grundsätze der Datenqualität als auch die KI-Anforderungen verstehen. Ohne dieses kombinierte Wissen sind die Teams nicht in der Lage, potenzielle Probleme zu erkennen oder geeignete Validierungsmaßnahmen durchzuführen. Diese Kompetenzlücke wird besonders problematisch, wenn es um komplexe GenAI-Modelle geht.
Übermäßiges Vertrauen in vorhandene Daten führt zu gefährlichen Annahmen. Unternehmen glauben oft, dass ihre aktuellen Daten ausreichen, weil sie traditionelle Analysen unterstützen. GenAI-Modelle haben jedoch andere Anforderungen und Empfindlichkeiten. Daten, die für grundlegende Berichte funktionieren, können bei generativen KI-Anwendungen katastrophal versagen.
Ein falsches Verständnis der KI-Anforderungen führt zu unzureichenden Validierungskriterien. Teams, die mit herkömmlicher Software vertraut sind, erkennen möglicherweise nicht, dass GenAI-Modelle andere Datenmerkmale benötigen. Diese Fehlanpassung führt zu Validierungsprozessen, die die falschen Eigenschaften prüfen oder kritische Probleme ganz übersehen. Managed AI schließen diese Lücke, indem sie Fachwissen und eine automatisierte Validierung bereitstellen, die Probleme aufgreift, die bestehende Prozesse übersehen.
Was ist der Unterschied zwischen dem Wiederaufbau und der Verbesserung von KI-Datenprozessen?
Der Wiederaufbau erfordert einen kompletten Systemaustausch, während die Verbesserung die bestehenden Arbeitsabläufe durch gezielte Eingriffe verbessert. Die Verbesserung bestehender Prozesse spart Zeit, senkt die Kosten und erhält die betriebliche Kontinuität. Managed AI konzentriert sich auf spezifische Verbesserungen anstelle von störenden Überholungen und liefert schnellere Ergebnisse bei minimaler Geschäftsunterbrechung.
Komplette Neuentwicklungen erfordern erhebliche Investitionen in Ressourcen. Unternehmen müssen Budget, Zeit und Personal bereitstellen, um völlig neue Systeme zu entwerfen, zu implementieren und zu testen. Dieser Prozess dauert in der Regel Monate oder Jahre, in denen der bestehende Betrieb beeinträchtigt werden kann. Das Risiko eines Fehlschlags steigt mit der Komplexität des Umbaus und kann dazu führen, dass Unternehmen schlechter dastehen als zuvor.
Inkrementelle Verbesserungen durch managed AI bieten praktische Alternativen. Anstatt funktionale Elemente zu verwerfen, identifiziert dieser Ansatz spezifische Schwachstellen und behebt sie individuell. So kann beispielsweise durch das Hinzufügen automatischer Datenqualitätsprüfungen zu bestehenden Pipelines die Genauigkeit verbessert werden, ohne dass ganze Systeme ersetzt werden müssen.
Die Auswirkungen auf die Kosten sind je nach Ansatz sehr unterschiedlich. Der Wiederaufbau erfordert oft erhebliche Vorabinvestitionen mit ungewissem Ertrag. Bei Verbesserungsstrategien werden die Kosten über einen längeren Zeitraum verteilt, so dass die Organisationen die Vorteile schnell erkennen und die Ansätze auf der Grundlage der Ergebnisse anpassen können. Durch diese Flexibilität wird das finanzielle Risiko verringert, während gleichzeitig Fortschritte bei der Verbesserung der Datenqualität erzielt werden.
Der Zeit- und Ressourcenbedarf gibt einer Verbesserung den Vorzug vor einem Neuaufbau. Managed AI zeigen in der Regel innerhalb von Wochen Ergebnisse, im Vergleich zu Monaten oder Jahren für eine komplette Überholung. Die Mitarbeiter können weiterhin die vertrauten Systeme nutzen und gleichzeitig von den verbesserten Funktionen profitieren. Durch diese Kontinuität wird die Produktivität aufrechterhalten und der Schulungsbedarf verringert, so dass die Korrektur von Fehlern bei der Datenaufbereitung für Unternehmen mit begrenzten Ressourcen leichter zu bewerkstelligen ist.
Wie können Fehler bei der Datenaufbereitung managed AI behoben werden, ohne von vorne anzufangen?
Managed AI behebt Fehler bei der Datenaufbereitung durch automatische Qualitätsprüfungen, intelligentes Mapping, adaptive Bereinigung und kontinuierliche Verbesserungsmechanismen. Diese Lösungen lassen sich in bestehende Systeme integrieren, um Fehler zu erkennen und zu korrigieren, ohne das System zu ersetzen. Die KI-Datenqualität verbessert sich schrittweise, während die betriebliche Kontinuität erhalten bleibt.
Automatisierte Datenqualitätsprüfungen durchsuchen vorhandene Datensätze nach häufigen Aufbereitungsfehlern. Diese Systeme erkennen automatisch Duplikate, fehlende Werte, Formatinkonsistenzen und strukturelle Probleme. Im Gegensatz zu manuellen Überprüfungen laufen die automatisierten Prüfungen kontinuierlich und erkennen Probleme, sobald sie auftreten, und nicht erst, wenn sie sich verschlimmern.
Intelligente Datenzuordnung löst Format- und Strukturabweichungen auf. Anstatt Daten in starre Vorlagen zu zwingen, versteht managed AI die Beziehungen zwischen verschiedenen Formaten und übersetzt sie automatisch. Diese Fähigkeit erweist sich als besonders wertvoll bei der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen oder Altsystemen.
Adaptive Bereinigungsprozesse lernen aus Ihren spezifischen Datenmustern. Anstatt generische Regeln anzuwenden, erkennen diese Systeme organisationsspezifische Anforderungen und passen sich entsprechend an. Sie lernen zum Beispiel, welche Datenabweichungen akzeptabel sind und welche auf Fehler hindeuten, und verbessern so im Laufe der Zeit die Genauigkeit.
Kontinuierliche Verbesserungsmechanismen sorgen für eine ständige Verbesserung. Managed AI überwacht Leistungsmetriken, identifiziert aufkommende Probleme und schlägt Optimierungen vor. Dieser proaktive Ansatz verhindert neue Probleme und verbessert gleichzeitig schrittweise die bestehenden Prozesse. Das Ergebnis ist eine stetig steigende Datenqualität ohne Unterbrechungen.
Die Integration in bestehende Systeme erfolgt über APIs und Konnektoren, die mit der vorhandenen Infrastruktur zusammenarbeiten. Die Teams verwenden weiterhin die vertrauten Tools und profitieren gleichzeitig von der verbesserten Datenqualität. Diese nahtlose Integration bedeutet, dass Unternehmen sofort mit Verbesserungen beginnen können und die Ergebnisse innerhalb von Wochen statt Monaten sichtbar werden. Unsere GenAI Professional Services helfen Unternehmen dabei, diese Verbesserungen schnell umzusetzen und vom Konzept zur Produktion überzugehen, wobei Sicherheit und Compliance auf Unternehmensniveau integriert werden.
