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Grundlagen vertrauenswürdiger KI: Tipps, um Ihre Daten KI-fähig zu machen
KI entwickelt sich rasant weiter. Generative KI hat bereits viel geändert und mit der immer häufiger eingesetzten agentenbasierten KI – die autonom planen und handeln kann – nimmt diese Entwicklung weiter an Fahrt auf. Ohne vertrauenswürdige Daten als Fundament sind Unternehmen durch diese Systeme aber Verzerrungen, Halluzinationen, irrelevanten Ergebnissen und teuren Fehlern ausgesetzt.
Zuverlässige Daten erfordern Datenintegrität — also Daten mit Genauigkeit, Konsistenz und Kontextualisierung. Der Data Integrity Trends & Insights Report 2025 zeigt aber:
- 60 % geben an, dass KI einen entscheidenden Einfluss auf ihre Datenprogramme hat
- Nur 12 % geben an, dass ihre Daten KI-fähig sind
- 62 % geben fehlende Governance als größte Herausforderung an
In diesem E-Book geht es um:
- Die neuen Risiken von GenAI and agentenbasierter KI – und warum Datenintegrität kritisch für das Geschäft ist
- Die wichtigsten Herausforderungen wie verzerrte Ergebnisse, Halluzinationen und kontextuell irrelevante Ausgaben – und ihre Lösung
- Drei wichtige Überlegungen zur Datenintegrität, durch die Sie sicherstellen, dass Ihre KI auf vertrauenswürdigen Daten basiert
Ihre zukunftsfähige KI-Strategie. Laden Sie das E-Book herunter, um zu erfahren, wie Sie mit Precisely vertrauenswürdige Daten in vertrauenswürdige KI verwandeln.
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E-BOOKGrundlagen vertrauenswürdiger KI:
Tipps, um Ihre Daten KI-fähig zu machen
Ihre KI-Zukunft ist abhängig von Ihren Daten
Jedes Unternehmen verfolgt das Ziel, das Potenzial von KI zu nutzen – für effizientere Abläufe, personalisierte Customer Experiences und Innovationen, die den Wettbewerb übertreffen.
Doch die KI-Landschaft hat sich grundlegend verändert. Generative KI (GenAI) hat die traditionelle KI überholt und eröffnet damit beispiellose Möglichkeiten – ebenso wie neue, bislang beispiellose Risiken. Diese Systeme können Inhalte generieren und komplexe Fragestellungen beantworten, führen jedoch zugleich neue Herausforderungen ein.
Verborgene Verzerrungen, Halluzinationen und unzuverlässige Ergebnisse sind inzwischen geschäftskritische Risiken. Und die nächste Entwicklungsstufe – agentenbasierte KI, die eigenständig planen und handeln kann – wird diese Effekte weiter verstärken. In dieser neuen Ära ist künstliche Intelligenz nur so vertrauenswürdig wie die Daten, auf denen sie basiert. Das macht Datenintegrität nicht nur zu einer technischen Anforderung, sondern zu einer geschäftlichen Notwendigkeit. Um die Hintergründe zu verstehen, betrachten wir genauer, wie GenAI und agentenbasierte KI die Spielregeln neu definieren.
GenAI-Risiken im Überblick:
Verborgene Verzerrungen
Halluzinationen
Kontextbezogene Irrelevanz
Warum der Wandel zu KI neue Herausforderungen für die Datenintegrität mit sich bringt
GenAI eröffnet außergewöhnliche Möglichkeiten, bringt jedoch auch neue Schwachstellen mit sich, auf die die meisten Unternehmen nicht vorbereitet sind. Diese Modelle können überzeugende, zuverlässig wirkende Antworten erzeugen, die jedoch falsch sind. Sie können Fähigkeiten aufweisen, mit denen sie nicht ausdrücklich programmiert wurden, wodurch ihr Verhalten in Grenzfällen unvorhersehbar wird. Im großen Maßstab werden selbst geringfügige Datenfehler zu systemischen Zuverlässigkeitsproblemen verstärkt.
Die nächste Entwicklungsstufe – agentenbasierte KI – erhöht die Anforderungen nochmals deutlich. Diese Systeme reagieren nicht nur auf Eingaben; sie planen, handeln und schlussfolgern eigenständig. Um wirksam zu sein, müssen sie jede Entscheidung konsequent auf vertrauenswürdige, aktuelle und kontextreiche Daten stützen. Ohne diese werden möglicherweise fehlerhafte Entscheidungen getroffen, bevor ein Fehler erkannt wird.
Deshalb stehen Unternehmen vor einer Krise der Datenintegrität. Allein im vergangenen Jahr wurden die Folgen von Fehlentwicklungen deutlich – etwa durch Chatbots, die markenfremde oder irreführende Kundeninformationen liefern, sowie durch Reputationsschäden infolge voreingenommener Ergebnisse, die zu Klagen führten.
Die Botschaft ist eindeutig – im Zeitalter von GenAI und agentenbasierter KI ist eine vertrauenswürdige Datenbasis unverzichtbar. Sie bildet die Grundlage für wettbewerbsfähige, regelkonforme und sichere Geschäftsabläufe. Und dennoch sind die meisten Unternehmen nicht ausreichend vorbereitet. Die neuesten Forschungsergebnisse zeigen die Diskrepanz deutlich auf.
Die KI-Bereitschaftslücke ist real
Jede KI-Initiative basiert auf derselben Grundlage: vertrauenswürdigen Daten – Daten, die präzise, konsistent und kontextreich sind. Ohne sie sind KI-Ergebnisse bestenfalls unzuverlässig und im schlimmsten Fall schädlich.
Der Data Integrity Trends & Insights Report 2025 verdeutlicht, wie groß der Handlungsbedarf in den meisten Unternehmen noch ist:
- 60 % geben an, dass KI einen entscheidenden Einfluss auf ihre Datenprogramme hat.
- Nur 12 % geben an, dass ihre Daten über ausreichende Qualität und Zugänglichkeit für den Einsatz von KI verfügen.
- 62 % nennen fehlende Data Governance als die größte Herausforderung, die KI-Initiativen ausbremst.
Das bedeutet, dass die meisten Unternehmen die Einführung von KI beschleunigen, ohne über die erforderlichen Datenfundamente zu verfügen – und sich damit höheren Risiken wie Verzerrungen, Halluzinationen, irrelevanten Ergebnissen und Compliance-Verstößen aussetzen.
Kurz gesagt: Das Potenzial von KI ist enorm, doch ohne eine Strategie für Datenintegrität entsteht kein tragfähiges Fundament.
Wie sieht die praktische Umsetzung dieser Lösung aus?
Wichtige Überlegungen
geben an, dass KI einen entscheidenden Einfluss auf ihre Datenprogramme hat
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geben an, dass ihre Daten über ausreichende Qualität und Zugänglichkeit für den Einsatz von KI verfügen
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nennen fehlende Data Governance als die größte Herausforderung, die KI-Initiativen ausbremst
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Bewältigen Sie zentrale KI-Herausforderungen mit Datenintegrität
Die Herausforderungen der KI-Bereitschaftslücke sind vielen Unternehmen vertraut. Die gute Nachricht? Alle Herausforderungen sind lösbar. Durch Investitionen in maßgeschneiderte Datenintegritätsfunktionen lassen sich Risiken minimieren und die Wirkung Ihrer KI maximieren. Und so funktioniert es:
DIE HERAUSFORDERUNG Begrenzte, verzerrte Ergebnisse
Unvollständige Datensätze und unterschiedliche Infrastruktur-Stacks beschränken das Verständnis der KI und führen zu verzerrten, unzuverlässigen Ergebnissen. Da Unternehmensdaten über Legacy-Systeme verteilt sind, steht nicht allen KI-Anwendungen der gesamte kritische Datenbestand zur Verfügung – was zu blinden Flecken und Verzerrungen führt.
DIE LÖSUNG Datenintegration
Um verzerrungsfreie und vertrauenswürdige Ergebnisse zu erhalten, müssen isolierte Daten integriert und in die Umgebung gebracht werden, in der Ihre KI-Anwendungen ausgeführt werden. Moderne Datenpipelines stellen sicher, dass alle relevanten Daten umfassend, vollständig und zeitnah verfügbar sind.
DIE HERAUSFORDERUNG Unzuverlässige Ergebnisse
Ungenaue Vorhersagen und Empfehlungen untergraben das Vertrauen und verlangsamen den Einsatz. Mangelnde Datenqualität ist ein wesentlicher Verursacher, verschärft durch den zunehmenden regulatorischen Druck zur Einhaltung von Datenschutz- und Datensouveränitätsgesetzen.
DIE LÖSUNG Datenqualität und Governance
KI-Initiativen erfordern hochwertige, zweckgerechte Daten. Kernfunktionen für Datenqualität und Geschäftsregeln, automatisierte Validierung und Bereinigung sowie die Integration mit Lösungen für Data Observability und Data Governance gewährleisten Genauigkeit, Konsistenz und Compliance.
Proaktives Monitoring erkennt Anomalien, bevor sie nachgelagerte Systeme erreichen, während Governance-Frameworks Transparenz bei Erfassung, Speicherung und Nutzung gewährleisten. Diese umfassenden Informationen erleichtern Ihnen die Durchsetzung von Richtlinien und Verfahren zum Schutz Ihrer Daten.
DIE HERAUSFORDERUNG Mangelnde kontextuelle Relevanz
Ohne Kontextinformationen zu den Nuancen und Abhängigkeiten eines realen Szenarios basieren die Ableitungen und Empfehlungen der KI nur auf einem kleinen Ausschnitt des Gesamtbildes. Dies kann zu unvollständigen, ungenauen oder kontextuell irrelevanten Ergebnissen mit potenziell schwerwiegenden Auswirkungen in nachgelagerten Prozessen führen.
DIE LÖSUNG Räumliche Analysen und Datenanreicherung
Erweitern Sie KI mit vertrauenswürdigen Drittanbieterdaten und räumlichen Informationen. Die Kombination von Standort-, Geschäfts- und Verbraucherdaten mit räumlichen Beziehungen, Mustern und Trends stellt sicher, dass Modelle auf einer soliden Grundlage basieren und relevantere, geschäftsorientierte Ergebnisse liefern.
Diese Überlegungen verdeutlichen, dass die KI-Bereitschaft nicht nur darauf abzielt, aktuelle Herausforderungen zu beheben. Sie erfordert zudem, neue Anforderungen frühzeitig zu erkennen und ungenutztes Potenzial in den bereits vorhandenen Daten zu erschließen.
Doch diese Herausforderungen sind nur eine Seite der Medaille – die andere ist der richtige Zeitpunkt. KI wird immer schneller eingeführt, sodass durch Abwarten immer höhere Kosten entstehen.
Die wachsende Dringlichkeit
Unternehmen skalieren ihre KI-Initiativen in beispiellosem Tempo – getrieben durch Wettbewerbsdruck und das Potenzial für transformative Ergebnisse. Doch dieser rasante Fortschritt hat eine gefährliche Lücke geschaffen: Während sich die KI-Fähigkeiten rasant weiterentwickeln, bleiben die dafür erforderlichen Datenfundamente fragmentiert, unkontrolliert und anfällig.
Der Einsatz ist hoch. Wenn KI in großem Umfang mit Daten geringer Integrität eingesetzt wird, steigen die Kosten für die Korrektur von Fehlern exponentiell:
- Ein voreingenommener Einstellungsalgorithmus könnte bereits Tausende von Bewerbungen verarbeitet haben, bevor das Problem erkannt wird.
- Ein Kundenservice-Chatbot kann innerhalb weniger Minuten fehlerhafte Richtlinien an Millionen von Nutzern verbreiten.
- Ein agentenbasiertes KI-System kann fehlerhafte autonome Entscheidungen treffen, die nicht mit den Unternehmenszielen übereinstimmen.
Dabei handelt es sich nicht nur um technische Störungen – sondern um existenzielle Risiken mit finanziellen, rechtlichen und reputationsbezogenen Folgen, deren Behebung Jahre und Millionenbeträge erfordern kann.
Organisationen, die jetzt handeln und Datenintegrität als grundlegende Voraussetzung statt als nachgelagerten Aspekt betrachten, sichern sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Sie liefern KI-Systeme, denen Stakeholder vertrauen, die von Aufsichtsbehörden genehmigt und von Kunden angenommen werden. Wer zögert, wird sich mit Verzerrungen, Fehlinterpretationen und Bedeutungsverlust auseinandersetzen müssen.
Die Entscheidung ist eindeutig: Investieren Sie heute proaktiv in Datenintegrität – oder tragen Sie morgen höhere Kosten und größere Risiken.
Wie können Unternehmen dies in die Praxis umsetzen? Letztlich geht es um drei zentrale Aspekte der Datenintegrität.
Was steht auf dem Spiel?
Verzerrte Praktiken
Unpräzise Anleitungen
Fehlerhafte Entscheidungen agentenbasierter KI
Drei Überlegungen zur Datenintegrität für KI mit Precisely
Für zuverlässige Ergebnisse, die zum Erfolg führen, müssen KI-Anwendungen mit genauen, konsistenten und kontextbezogenen Daten trainiert und betrieben werden. Letztlich geht es um drei zentrale Aspekte. Hier erfahren Sie, was Sie wissen müssen und wie Sie mit Lösungen von Precisely Ihre gewünschten Ergebnisse erzielen.
Mit einem umfassenderen Datensatz können Sie besser das volle Potenzial Ihrer KI ausschöpfen.
Was Sie mit Datenintegrität erreichen
Minimieren Sie Verzerrungen (Biases), verbessern Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit sowie die Erkenntnisse für Ihr Unternehmen, indem Sie KI-Modelle mit allen relevanten wichtigen Daten trainieren – lokal, in der Cloud und in Hybridumgebungen. Dazu gehören auch komplexe Daten, die sich auf Ihren Mainframe- oder Midrange-Systemen befinden.
Der Weg zum Ziel
Brechen Sie Datensilos auf und integrieren Sie aktuelle Daten schnell in Ihre KI-Entwicklungsumgebungen – mit den modernen Pipelines von Precisely. Indem Daten „vorausschauend“ bereitgestellt werden, erhalten Ihre Teams die notwendigen Ressourcen, um KI effektiv und zuverlässig zu skalieren.
Speisen Sie Ihre KI-Anwendungen mit vertrauenswürdigen Daten, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten
Was Sie mit Datenintegrität erreichen
Gewährleisten Sie KI-Ergebnisse, auf die Sie sich verlassen können. Für genaue Vorhersagen, Empfehlungen und eine effektive Prozessautomatisierung müssen Modelle mit Daten mit Integrität trainiert werden.
Für zuverlässige KI-Ergebnisse müssen Ihre Daten strenge Qualitätskennzahlen erfüllen. Sie müssen genau, vollständig, vernünftig strukturiert, standardisiert und ohne Duplikate sein. Daten mit hoher Integrität müssen außerdem aktuell sein, einem robusten Framework unterliegen und auf Änderungen und Anomalien überwacht werden.
Der Weg zum Ziel
Sorgen Sie für vollständige Transparenz über die Datenherkunft, um die Datenqualität kontinuierlich zu verbessern und Governance sowohl für Ihre Daten als auch für Ihre KI umzusetzen. Precisely unterstützt diese Prozesse – unabhängig davon, wo sich Ihre Daten befinden, über operative und analytische Systeme hinweg.
Skalieren Sie souverän mit flexiblen, kosteneffizienten Lösungen, die für die Verarbeitung von großen Datenmengen ausgelegt sind, die für das Training der KI erforderlich sind. Automatisierte Überwachung und Anomalieerkennung gewährleisten eine kontinuierliche Transparenz und identifizieren Probleme, bevor sie nachgelagerte Umgebungen erreichen.
Durch das Trainieren, Bereitstellen und Überwachen mit Daten von höchster Integrität schaffen Sie die Vertrauensbasis, auf der die Ergebnisse Ihrer KI aufbauen.
Ergänzen Sie Ihre Daten um Kontext für relevantere und präzisere Ergebnisse
Was Sie mit Data Integrity erreichen
Erhöhen Sie die Genauigkeit und kontextuelle Relevanz Ihrer KI-Anwendungen, indem Sie die Daten mit zuverlässigen Drittanbieter-Daten und Geoinformationen anreichern.
Der Weg zum Ziel
Beschleunigen Sie die Einführung von KI, indem Sie Ihre Daten mit Kontext anreichern, der Modellen hilft, Nuancen zu erfassen, Kohärenz zu wahren und Antworten zu generieren, die mit realen Szenarien übereinstimmen.
Precisely liefert kuratierte, verlässliche Datensätze und Location Intelligence, die Ihr eigenes und das Wissen Ihrer KI erweitern – von Zielgruppen, demografischen Merkmalen und Risikofaktoren bis hin zu Immobilien, Grenzen, Straßen und Orten sowie den Mustern und Zusammenhängen zwischen ihnen.
Durch die direkte Einbindung dieses Kontexts in Ihre KI-Pipelines werden Ergebnisse erzielt, die nicht nur präziser, sondern auch kontextuell relevanter sind und unmittelbar zur Erreichung geschäftlicher Ziele beitragen.
Precisely unterstützt Sie dabei, das Potenzial Ihrer KI-basierten Lösungen voll auszuschöpfen, indem entscheidungsrelevante Daten zusammengeführt werden und optimale Qualität sichergestellt wird. Dies erfolgt in einem robusten Framework, wobei die Daten auf verminderte Qualität überwacht und mit wichtigen Kontextinformationen aus Geoinformationen und Drittanbieter-Datensätzen angereichert werden.
Diese Überlegungen stellen sicher, dass Ihre Daten eine hohe Datenintegrität aufweisen und die resultierenden KI-Anwendungen zuverlässig und vertrauenswürdig sind. Wenn Sie den Fokus auf Datenintegrität legen, beschleunigen Sie sowohl die Entwicklung als auch den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen.
Zusammenfassung
Mit der zunehmenden Verbreitung von GenAI und agentenbasierter KI ist es noch wichtiger als zuvor, der Datenintegrität eine hohe Priorität einzuräumen.
KI bietet enormes Potenzial, doch die Realität ist eindeutig: Die Ergebnisse sind nur so zuverlässig wie die Daten, auf denen sie basieren. Um verlässliche Ergebnisse zu erzielen, müssen Ihre Daten präzise, konsistent und mit dem richtigen Kontext angereichert sein. Fehlt dies, besteht das Risiko von Verzerrungen, Fehlinterpretationen, mangelnder Relevanz und letztlich fehlerhaften strategischen Entscheidungen.
Die gute Nachricht ist: Diese Herausforderungen lassen sich lösen. Durch den Fokus auf Integration, Datenqualität, Governance und Anreicherung schaffen Sie die vertrauenswürdige Datenbasis, die Ihre KI benötigt.
Fazit: Die Zukunftssicherheit Ihrer KI beginnt mit Datenintegrität. Organisationen, die jetzt investieren, beschleunigen Innovation, fördern den Einsatz und schaffen einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Wer zögert, wird später mit höheren Kosten und größeren Risiken konfrontiert.
Was sind Ihre wichtigsten Anwendungsfälle für KI? Was können Sie erreichen, wenn Sie das volle Potenzial von KI ausschöpfen? Was auch immer Ihre Ziele sind – denken Sie daran, dass vertrauenswürdige KI auf vertrauenswürdigen Daten basiert. Starten Sie Ihre Datenintegritätsinitiative mit Precisely – und verwandeln Sie vertrauenswürdige Daten in vertrauenswürdige KI.
