eBook
Grundlagen vertrauenswürdiger KI:
Tipps, um Ihre Daten KI-fähig zu machen
Nur 4 % der Unternehmen verfügen über KI-fähige Daten. In diesem eBook wird deswegen betont, wie wichtig Datenintegrität für den erfolgreichen Einsatz von KI in Unternehmen ist. Die Bedeutung zuverlässiger Daten für eine effektive KI wird hervorgehoben und es werden wichtige KI-Anwendungsfälle erörtert, die von Datenintegrität profitieren. Außerdem wird auf die Zusammenarbeit zwischen Precisely und AWS eingegangen, um zuverlässige KI-Ergebnisse sicherzustellen. Unternehmen wird vor Augen geführt, wie wichtig es ist, Datenintegrität zu priorisieren, um das gesamte Potenzial der KI nutzen zu können.
Erfolgreiche KI-Initiativen erfordern zuverlässige Daten
In Anbetracht des stetig zunehmenden Wettbewerbs ist leicht nachvollziehbar, warum Unternehmen mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ihre Produktivität und Effizienz steigern, Kunden durch personalisierten Service gewinnen und halten sowie neue Ideen entwickeln möchten, die Wettbewerbsvorteile bringen.
Die Nutzung von KI ohne angemessene Vorbereitung ist jedoch mit Risiken verbunden. Im Jahr 2023 kam es zu vielen KI-Fehlern, darunter von KI verfasste Schriftstücke mit gefälschten Zitaten bis zu erfundenen Skandalen, die namhaften Beratungsunternehmen unterstellt wurden.
In jedem dieser Fälle verfügte das Modell, das die gefälschten Ergebnisse erzeugte, nicht über die richtigen Daten für den beabsichtigten Zweck, sodass die Ausgaben verzerrt und fehlerhaft waren. Dies unterstreicht, dass KI zuverlässige Daten erfordert.
Und zuverlässige Daten erfordern Datenintegrität bzw. Daten mit maximaler Genauigkeit, Konsistenz und Kontextualisierung. Anders gesagt: Ihre KI-Ausgaben sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren.
Häufig ist Datenintegrität für Unternehmen jedoch mit Herausforderungen verbunden. Zum Beispiel bereitet es ihnen Schwierigkeiten, Daten ausreichend schnell zu integrieren, ihre verantwortungsvolle Nutzung zu verstehen und zu kontrollieren, ihre Qualität zu überwachen und zu verbessern, sie für umfassenderen Kontext anzureichern sowie Sicherheit und Datenschutz zu gewährleisten.
Wenn KI-Anwendungen mit zuverlässigen, KI-fähigen Daten trainiert werden, ergeben sich zahllose Vorteile. Die Realität ist derzeit jedoch für viele Unternehmen ernüchternd.
Nur 4 % der Teilnehmer in der Schwerpunktgruppe der Untersuchung beim Gartner IT Symposium 2023 gaben an, dass ihre Daten KI-fähig sind.
Sehen wir uns also nützliche KI-Anwendungsfälle und die Grundlagen der Datenintegrität an, die Sie kennen müssen, um erfolgreich zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.
Die ernüchternde Realität:
Nur 4 % sagen, dass ihre Daten KI-fähig sind
KI in der Praxis: Sechs Anwendungsfälle, in denen
Datenintegrität
zum Erfolg führt
Früher waren KI-Anwendungen auf Automatisierung und prädiktive Analysen beschränkt. Generative KI (GenAI) eröffnet neue, kreative Anwendungsmöglichkeiten. Sie können zudem Inhalten, Ideen und Daten erzeugen, die Ihnen erhebliche Wettbewerbsvorteile bringen. In einer Studie von Fortune/Deloitte, vom Oktober 2023 geben 79 % der CEOs an, dass „die Beschleunigung von Innovationen einer der wichtigsten Anwendungsfälle von GenAI“ sei.
Der intuitive, auf natürlicher Sprache basierende Zugriff auf Unternehmensdaten eröffnet zahlreiche neue Möglichkeiten und lässt zuvor nicht realisierbare Anwendungsfälle Realität werden.
Sehen Sie sich die sechs Anwendungsfälle an
Anwendungsfall: KI-Empfehlungen
Die Vorteile
Schnellere, stärker personalisierte Empfehlungen.
Vorgehensweise
KI-basierte Empfehlungssysteme sind hochentwickelte Technologien, die mittels KI und umfangreicher Mengen von Benutzerdaten – z. B. frühere Präferenzen, Verhaltensweisen und Interaktionen – individuelle Empfehlungen zu Produkten, Inhalten oder Services liefern.
Warum Datenintegrität unerlässlich ist
Empfehlungen sind nur korrekt und relevant, wenn die Daten Datenintegrität und insbesondere eine angemessene Qualität aufweisen. Datenintegrität fördert auch ein effektiveres Training der Modelle. Dies führt zu besseren Empfehlungen, höherer Benutzerzufriedenheit und stärkerer Nutzerbindung.
Anwendungsfall: KI-gestützte Workflows
Die Vorteile
Höhere Produktivität, höhere Effizienz und geringere Kosten.
Vorgehensweise
Workflows können mit KI-Modellen automatisiert werden, die Daten in Echtzeit verarbeiten. Die Anwendungsfälle reichen von der Automatisierung von Vertriebs- und Marketingkampagnen und Projektmanagement-Workflows bis zu KI-Codierassistenten, und bei letzteren sind die Vorteile besonders deutlich. Laut einer Umfrage von Stack Overflow, an der mehr 90.000 Entwicklerinnen und Entwickler teilnahmen, verwenden fast 70 % der Befragten KI-Tools oder planen ihre Verwendung.
Warum Datenintegrität unerlässlich ist
Integrierte Systeme nutzen häufig mehrere Datenquellen. Daher müssen Sie wichtige Daten aus allen relevanten Quellen, einschließlich komplexer Transaktionssysteme, kombinieren. Durch die Implementierung von Verfahren für Datenqualität und Data Governance erhöhen Sie die Zuverlässigkeit, reduzieren Fehler und sorgen für genaue Ergebnisse. Dies führt zu effizienten Workflows. Für reibungslose Vorgänge und qualitativ hochwertige Ergebnisse ist Datenintegrität unerlässlich.
Anwendungsfall: ML-Anwendungen (maschinelles Lernen)
Die Vorteile
Schnellere Geschäftsprozesse mit höherer Genauigkeit.
Vorgehensweise
Mithilfe von ML-Anwendungen können Computer aus Daten lernen und autonom Vorhersagen oder Entscheidungen treffen, z. B. schnell Preisangebote generieren und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Voraussetzung ist jedoch, dass Datentechniker Modelle mit Daten trainieren, die eine hohe Integrität aufweisen.
Warum Datenintegrität unerlässlich ist
Um die Datenaufbereitung immens zu beschleunigen und die Genauigkeit zu erhöhen, müssen Sie Daten integrieren, Qualität und Governance sicherstellen und durch Anreicherung und räumliche Analyse Kontextinformationen hinzufügen. Die Gesamtheit dieser Schritte sorgt für aktuelle Daten, die zu zuverlässigen Ausgaben Ihrer ML-Modelle führen.
Anwendungsfall: FM-Training (Foundation Model)
Die Vorteile
Mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung können Foundation Models (FMs) Inhalte und Code generieren, Text zusammenfassen, Standpunkte analysieren, Fragen beantworten u. v. m.
Vorgehensweise
Foundation Models (FM) sind ML-Modelle, die mit großen Datensätzen vortrainiert wurden und allgemeine Muster und Merkmale erfassen.
Eine große Herausforderung bei FMs ist jedoch die mögliche Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen (Bias). Dieses Phänomen kann beispielsweise bei FMs großer Bankgesellschaften auftreten, wenn sie Kreditanträge für Firmen bearbeiten, die im Besitz einer Minderheitengruppe sind oder von zu Hause aus betrieben werden. Es kommt dann zu Bias, wenn die Daten Verzerrungen beinhalten, die gesellschaftliche Vorurteile, Klischeevorstellungen und Ungleichgewichte widerspiegeln.
Wenn FMs Text generieren oder Antworten liefern, reproduzieren sie eventuell unbeabsichtigt Vorurteile bezüglich sozialer Stellung, Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit. Dies führt dann zu diskriminierenden Ausgaben, die Ungleichheiten in verschiedenen Bereichen verschärfen.
Warum Datenintegrität unerlässlich ist
Um Bias zu vermeiden, müssen Sie GenAI-Modelle mit Daten trainieren, die sorgfältig mit relevanten Datensätzen aus verschiedenen Systemen aufbereitet wurden, zum Gewährleisten der Qualität vorverarbeitet und mit Attributen von Drittanbietern angereichert wurden. So können Sie sicherstellen, dass alle Gruppen exakt repräsentiert werden.
Anwendungsfall: Chatbots
Die Vorteile
Effiziente und personalisierte Unterstützung zum Steigern der Nutzerbindung.
Vorgehensweise
Auf Large Language Models (LLMs) basierende Chatbots können an den Kontext angepasste Antworten in natürlicher Sprache auf Benutzer-Prompts liefern. LLMs sind FMs, die mit großen Mengen von Textdaten trainiert wurden, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
Chatbots, die dynamisch Antworten anhand der gleichzeitig erfolgenden Unterhaltung generieren können, verbessern die Nutzerbindung in vielen Branchen und Anwendungsfällen, z. B. bei der Kundenbetreuung.
Die Auswirkungen von GenAI auf den Kundenservice sind bereits spürbar. Das National Bureau of Economic Research führte ein Umfrage unter 5.179 Kundenbetreuerinnen und -betreuern durch und ermittelte eine durchschnittliche Produktivitätssteigerung von 14 % durch den Einsatz von KI-Tools. Bei neu eingestellten Mitarbeitern beträgt diese Zahl 34 %.
Warum Datenintegrität unerlässlich ist
Hochwertige Chatbot-Antworten erfordern LLMs, die mit vollständigen und qualitativ hochwertigen Daten trainiert wurden. Ein FM generiert Antworten mit den Daten, die es erhält – es korrigiert keine Probleme. Datenintegrität ist unerlässlich, um alle relevanten Daten für das GenAI-Modell zusammenzubringen und sicherzustellen, dass sie genau, konsistent und kontextbezogen sind.
Anwendungsfall: KI-Assistenten, die RAG verwenden
Die Vorteile
Verbesserte Kontextkenntnisse für KI-Assistenten.
Vorgehensweise
KI-Assistenten können mit Retrieval Augmented Generation (RAG) erstellt werden. Dabei werden FMs mit vorhandenem externen Wissen kombiniert, um die Leistung des Modells zu verbessern und hilfreichere und relevantere Ergebnisse zu erzeugen. RAG-gestützte Systeme eignen sich besonders für Frage-Antwort-Szenarien, wo sie kontextbezogene und detaillierte Antworten aus vorhandenen Wissensdatenbanken liefern.
Warum Datenintegrität unerlässlich ist
Da die Antwort des Modells auf Daten beruht, ist die Integrität dieser Daten von wesentlicher Bedeutung. Fehlerhafte Daten können zu falschen Antworten führen. Und unvollständige oder mangelhafte Daten können Halluzinationen verursachen.
Für bereichsspezifische Szenarien in Branchen wie der Immobilienwirtschaft oder der Versicherungsbranche bietet die Anreicherung mit Drittanbieter-Daten zusätzlichen Kontext, um die Spezifität und Relevanz der Antworten des KI-Assistenten zu verbessern. Hierfür werden beispielsweise Immobilien-Attributdaten in eine RAG-basierte GenAI-Anwendung integriert, die Beschreibungen von Immobilienanlagen erzeugt.
Führungskräfte im Datenbereich – wir möchten Ihre Meinung erfahren!
Der Link zu unserer Umfrage „2024 Data Integrity Trends and Insights“ ist jetzt live geschaltet. Teilen Sie uns bis zum 30. April Ihre Ansichten zu Datentrends mit, um die Chance zu erhalten, eine Apple Watch Series 9 zu gewinnen.
Die wichtigsten KI-Herausforderungen mit Datenintegrität bewältigen
Unvollständige Daten, Compliance-Probleme, mangelnder Kontext für KI-Ausgaben … kommen Ihnen diese und ähnliche Herausforderungen bekannt vor? Sie lassen sich alle bewältigen.
Um die vielen Vorteile von KI zu nutzen, u. a. die oben genannten, sollten Sie die Initiative ergreifen und in robuste, maßgeschneiderte Funktionen für Datenintegrität investieren. Lassen Sie uns einige häufige Herausforderungen etwas ausführlicher betrachten.
Die Herausforderung
Begrenzte, verzerrte Ergebnisse
Unvollständige Datensätze und unterschiedliche Infrastruktur-Stacks beschränken, wie die KI die an sie gestellten Fragen versteht, und führen zu verzerrten, unzuverlässigen Ergebnissen.
Da Unternehmensdaten in verschiedenen Altsystemen generiert und gespeichert werden, sind möglicherweise nicht alle relevanten und wichtigen Daten auf der (Cloud-)Plattform verfügbar, auf der die KI ausgeführt wird. Mangelnder Zugriff auf eine vollständige Sicht der Daten kann Verzerrungen verursachen.
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. So stellen Sie sicher, dass alle relevanten Daten umfassend, vollständig und zeitnah dort verfügbar sind, wo sie von der KI benötigt werden.
Die Herausforderung
Unzuverlässige Ergebnisse
Fehlerhafte Vorhersagen und Empfehlungen der KI verringern das Vertrauen in diese Technologie und können die weitere Nutzung bremsen. Dies sind einige der Folgen mangelhafter Datenqualität.
Der Bedarf an genauen, konsistenten und zweckgerechten Daten für KI-Anwendungen hat zur Folge, dass Datenqualität neu betrachtet werden muss. Fortschrittliche KI-Modelle sind ohne zuverlässige Daten nicht sehr wertvoll. Es steht viel auf dem Spiel, und es ist inzwischen sehr wichtig, Hürden für die Datenqualität aus dem Weg zu räumen.
Außerdem haben staatliche Stellen weltweit ihre Maßnahmen intensiviert, um die Einhaltung von Datenschutzgesetzen sicherzustellen. Dies erhöht den Druck auf Unternehmen, Gesetze bezüglich der Datenhoheit einzuhalten.
Die Lösung
Datenqualität und Data Governance
KI-Initiativen erfordern eine neue Betrachtungsweise des Bereichs Datenqualität, um sicherzustellen, dass genaue, konsistente und zweckgerechte Daten verwendet werden. Dies erfolgt häufig in Form von grundlegenden Geschäftsregeln und Regeln für die Datenqualität, automatischer Überprüfung und Bereinigung sowie der Integration von Data-Observability- und Data-Governance-Lösungen.
Proaktive Datenqualitätstools können Datenpipelines überwachen, mit fortschrittlichen ML-Verfahren schnell Anomalien und Ausreißer ermitteln und mittels KI Regeln empfehlen oder erstellen, die sicherstellen, dass Probleme behoben werden, bevor sie sich auf nachgelagerte Systeme auswirken.
Data Governance bietet Informationen zu den Eigenschaften der in KI-Anwendungen verwendeten Daten:
- Sammlung: Wie lauten die Datentypen?
- Speicherung: Wo befinden sich die Daten?
- Verwendung: Wer hat Zugriff auf die Daten?
Diese umfassenden Informationen erleichtern Ihnen die Durchsetzung von Richtlinien und Verfahren zum Schutz Ihrer Daten.
Sie benötigen eine proaktive Strategie für Datensicherheit und Data Compliance, um sensible Daten zu schützen, Ihrer Reputation zu wahren und KI-Anwendungen optimal zu nutzen. Das Implementieren robuster Data-Governance-Maßnahmen und die Einhaltung der aktuellen Vorschriften sind von entscheidender Bedeutung.
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, fehlerhaften oder für den Kontext bedeutungslosen Ergebnissen mit potenziell schädlichen Folgen führen.
Die Lösung
Räumliche Analyse und Datenanreicherung
Um genauere und stärker auf den Kontext bezogene KI-Ausgaben zu erhalten, müssen Sie die Daten mit zuverlässigen Drittanbieter-Daten und Geoinformationen anreichern. Sie können beispielsweise Adressinformationen und Umweltrisikofaktoren mit Ihren Immobilienportfolio-Daten kombinieren, um genauere Vorhersagemodelle und Erkenntnisse über Naturkatastrophen zu erhalten.
Dies erfordert eine sorgfältige Strategie für räumliche Analysen und die Datenanreicherung, um Ihre Daten präzise mit realen Szenarien in Einklang bringen zu können. Wenn Ihre KI- und ML-Modelle mit genauen und relevanten Daten trainiert wurden, können Sie umfassendere und bessere Ergebnisse generieren.
Für eine erfolgreiche KI müssen diese Herausforderungen bewältigt werden, um Datenintegrität sicherzustellen. Dies wird im Folgenden untersucht, indem wir drei wichtige Überlegungen zur Datenintegrität für eine zuverlässige KI erörtern.
Drei Überlegungen zur Datenintegrität für KI mit Precisely und AWS
Viele Führungskräfte betrachten die Integration neuer Technologien in ihre Geschäftsmodelle als oberste strategische Priorität. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Transformation ihrer Infrastruktur durch KI.
Auf Wahrscheinlichkeiten basierende KI-Anwendungen neigen jedoch zu Halluzinationen, mit unterschiedlichen Ergebnissen, je nachdem, wie der Prompt entwickelt wurde. Umfassende Datenintegrität kann einen wesentlichen Beitrag zur Vertrauensbildung leisten.
Für zuverlässige Ergebnisse, die zum Erfolg führen, müssen KI-Anwendungen mit genauen, konsistenten und kontextbezogenen Daten trainiert werden. Hierfür sind drei primäre Überlegungen zur Datenintegrität für KI relevant. Folgendes müssen Sie wissen, um die erwünschten Ergebnisse mit den kombinierten Funktionen von Precisely und Amazon Web Services (AWS) zu 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. Dies gilt auch für komplexe Daten in Ihrem Mainframe.
Wie Sie es erreichen
Brechen Sie Datensilos auf, und übermitteln Sie mit modernen Datenpipelines von Precisely schnell aktuelle Daten an AWS. Nutzen Sie mit AWS-Instanzen, die für Training und Ableitung optimiert sind, besonders breit gefächerte und umfassende Funktionen für Computing und skalierbaren Cloud-Speicher. Indem Sie für Ihr Team Cloud-Ressourcen bereitstellen, um aus umfangreichen Datensätzen Wert zu schöpfen, können Sie KI optimal für Ihr Unternehmen einsetzen.
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 trainiert werden, deren Integrität mit cloudnativen Lösungen geschaffen wird.
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.
Wie Sie es erreichen
Wenn die Herkunft der Daten in Ihren Pipelines transparent ist, können Sie die Datenqualität verbessern und überwachen und Ihre Daten und KI-Modelle steuern. Sie können diesen Prozess mit der Precisely Data Integrity Suite optimieren. Die Suite führt Datenintegritätsprozesse über betriebliche Systeme und Analysesysteme wie Amazon Redshift hinweg nativ in AWS aus. Wenn Sie Daten, die Datenintegrität aufweisen, für das Modelltraining, die Bereitstellung, Ableitung und Überwachung nutzen, können Sie leichter vertrauenswürdige KI-Ergebnisse erzielen.
Für das Trainieren und Optimieren Ihrer ML- und GenAI-Modelle in Amazon SageMaker und Amazon Bedrock ist es unerlässlich, dass Sie zuverlässige Daten verwenden. Mit einem automatisierten Datenintegritätsprogramm können Sie Ihre Daten besser auswerten und die zum Verbessern ihrer Qualität erforderlichen Schritte automatisieren. Die Services der Precisely Data Integrity Suite bieten die Werkzeuge, die zum Erreichen dieses Ziels benötigt werden.
Für die große Menge der zum Trainieren von Modellen erforderlichen Daten benötigen Sie einen cloudnativen Ansatz, der eine elastische und kosteneffiziente Skalierung ermöglicht. Und für eine stetig hohe Datenqualität sind Überwachung und proaktive Anomalieerkennung erforderlich, um Einblick in Ihre gesamte Datenpipeline zu erhalten. Zum Beispiel können automatisierte Benachrichtigungen verhindern, dass ungültige Daten für das Training an Amazon Bedrock oder andere Services gesendet werden.
Ergänzen Sie Ihre Daten um Kontextinformationen, um relevantere und differenziertere Antworten zu erhalten.
Was Sie mit Datenintegrität erreichen
Erhöhen Sie die Genauigkeit und kontextuelle Relevanz Ihrer KI-Anwendungen, indem Sie die Daten mit zuverlässigen Drittanbieter-Daten und Geoinformationen anreichern.
Wie Sie es erreichen
Ergänzen Sie Ihre Daten um Kontextinformationen, um die Entwicklung von KI-Anwendungen zu beschleunigen und ihren Einsatz zu fördern. So kann die KI Nuancen erfassen, Kohärenz wahren und kontextuell relevante Antworten generieren.
Sie können dies erreichen, indem Sie Drittanbieter-Daten und Geoinformationen von Precisely in die Amazon Sagemaker- und Amazone-Bedrock-Umgebung importieren. Diese aufbereiteten, zuverlässigen Datensätze liefern weitere Details zu den Informationen, die Sie und Ihre KI bereits über Orte, Personen, Immobilien, Unternehmen und Umweltrisikofaktoren besitzen.
AWS bietet ein umfassendes Sortiment an KI- und ML-Services (maschinelles Lernen) sowie Infrastruktur- und Implementierungsressourcen, die Sie in jeder Phase Ihrer KI-Implementierung unterstützen. Indem Sie KI-Anwendungen anhand von Daten mit hoher Integrität und mithilfe dieser Services entwickeln, können Sie Ihre Nutzung von KI steigern und stellen sicher, dass Ihre Daten genau und relevant sind.
Machen Sie Ihre Daten KI-fähig, und steigern Sie mit der Precisely Data Integrity Suite in Kombination mit den Services von Amazon Web Services (AWS) das Potenzial Ihrer KI-basierten Lösungen.
Precisely und AWS helfen Ihnen, zuverlässige KI-Ergebnisse zu erzielen, indem wichtige Daten kombiniert werden und optimale Datenqualität sichergestellt wird. Dies erfolgt in einem robusten Framework, wobei die Daten auf verminderte Qualität überwacht und mit wichtigen, von Geoinformationen und Drittanbieter-Datensätzen abgeleiteten Kontextinformationen 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 die Optimierung der Datenintegrität legen, beschleunigen Sie die Entwicklung und den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen.
Führungskräfte im Datenbereich – wir möchten Ihre Meinung erfahren!
Der Link zu unserer Umfrage über Datenintegritätstrends und -einblicke 2024 ist jetzt online. Teilen Sie uns Ihre Meinung zu Datentrends bis zum 30. April mit.
Zusammenfassung
Mit der zunehmenden Verbreitung von GenAI-Anwendungen ist es noch wichtiger als zuvor, der Datenintegrität eine hohe Priorität einzuräumen.
Für erfolgreiche und zuverlässige KI-Initiativen, die Ausgaben mit hoher Qualität liefern, müssen Ihre Daten vollständig, genau, vertrauenswürdig, konsistent und kontextbezogen sein. So können Sie Hürden beseitigen, das Vertrauen in KI-Anwendungen und deren Einsatz fördern und die KI-Entwicklung und Innovationen beschleunigen.
Was sind Ihre wichtigsten Anwendungsfälle für KI? Was können Sie erreichen, wenn Sie das volle Potenzial von KI ausschöpfen? Was auch immer Ihre speziellen Ziele sind – denken Sie daran, dass vertrauenswürdige KI auf vertrauenswürdigen Daten basiert. Machen Sie Ihre KI zukunftssicher und beginnen Sie noch heute damit, für Datenintegrität zu sorgen.
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