Illustration Absmeier foto freepik
Die Anwendung von KI in Unternehmen wird immer populärer. Diese Entwicklung deutet darauf hin, dass Führungskräfte von Unternehmen mehr denn je die Daten, die in ihrem Unternehmen fließen, bewerten müssen, da sich dies direkt auf den Erfolg von KI-Tools auswirkt. Dabei ist es wichtig, die entscheidende Rolle der Datenintegrität – und damit auch der Datenanreicherung – für den Betrieb dieser innovativen Systeme zu verstehen und zu wissen, wie reale Anwendungen dazu beitragen können, KI nutzbar zu machen.
Eine Form der KI, die die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen Informationen beschaffen, neue Produkte schaffen, neue Inhalte entwickeln und in Echtzeit auf neue Ereignisse reagieren, ist die generative KI. Generative KI treibt den Fortschritt voran und konzentriert sich auf die Fähigkeit von Maschinen, sinnvolle und neuartige Entwicklungen zu generieren. Angetrieben von leistungsstarken Modellen des maschinellen Lernens (ML), den Basismodellen (Foundation Models/FMs), nutzt die generative KI riesige Datensätze und Muster, um Ergebnisse zu erzeugen, die Daten nachahmen oder auf einfache Weise im Dialog abrufen.
Die Implikationen der generativen KI sind weitreichend und treiben Unternehmen aller Größenordnungen dazu an, FMs zu erforschen und zu nutzen, um ihr Geschäft zu transformieren und den Wert, den sie ihren Kunden bieten, zu erhöhen. Um das volle Potenzial der generativen KI auszuschöpfen, müssen leistungsstarke FMs und vertrauenswürdige Daten gefunden werden, um herausragende Ergebnisse für verschiedene Anwendungsfälle zu erzielen. Angesichts des anhaltenden Wachstums und der transformativen Wirkung der generativen KI müssen Führungskräfte sicherstellen, dass die Daten, die in die KI einfließen, korrekt sind.
Datenintegrität und KI
Vertrauenswürdige Daten sind der Eckpfeiler erfolgreicher KI- und ML-Initiativen, und Datenintegrität ist der Schlüssel, der ihr volles Potenzial freisetzt. Datenintegrität bedeutet, über genaue, konsistente und kontextbezogene Daten zu verfügen – die Art von Daten, auf die sich Führungskräfte vertrauensvoll verlassen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihr Unternehmen voranzubringen.
Das Verwirklichen von Datenintegrität ist jedoch eine komplexe Aufgabe und viele Unternehmen benötigen Hilfe bei der Bewältigung von Datenproblemen, die sich ihnen in den Weg stellen. Daten befinden sich oft in isolierten Silos, veralten mit der Zeit, sind nicht standardisiert, enthalten möglicherweise Duplikate und nutzen keine Daten von Drittanbietern und keinerlei räumliche Einblicke, um Kontext hinzuzufügen, was ihre Integrität und Zuverlässigkeit beeinträchtigt. Ohne Datenintegrität riskieren Unternehmen, ihre KI- und ML-Initiativen durch unzuverlässige Einblicke zu gefährden, die keinen wirtschaftlichen Mehrwert schaffen, aber dafür sind die Vorteile immens. Eine robuste Datenintegritätsstrategie hilft Unternehmen dabei, vertrauenswürdige Daten zu erhalten und zu pflegen, was zu zuverlässigeren KI-Ergebnissen führt und es ermöglicht, zuverlässige datengestützte Entscheidungen zu treffen, um das Wachstum des Unternehmens zu fördern, agil zu bleiben, Kosten zu senken und Risiken und Konformität zu verwalten.
Die Anreicherung von Daten ist ein wesentlicher Bestandteil des Weges zur Datenintegrität. Die Anreicherung von Daten mit zusätzlichen Informationen, wie beispielsweise Interessenpunkten, Gebäudeattributen, demografischen Daten und Risikoinformationen, erhöht den Kontext und die Relevanz der Ergebnisse von KI-Modellen. Dieser Anreicherungsprozess umfasst verschiedene Techniken wie Vorbehandlung, Aufbereitung und kontextuelle Einbettung.
Die Feinabstimmung großer Sprachmodelle anhand von vertrauenswürdigen angereicherten Datensätzen von Drittanbietern ermöglicht es ihnen, aus bereichsspezifischen Mustern zu lernen, wodurch ihre Ergebnisse genauer und relevanter werden. Die menschliche Überprüfung stellt die Genauigkeit und Relevanz des Datensatzes sicher, beseitigt mögliche Verzerrungen oder Fehler in den Schulungsdaten und verhindert Fehlinformationen, ethische Bedenken, Sicherheitsrisiken und andere negative Auswirkungen.
Wenn Unternehmen die Datenaufbereitung als Teil ihrer Gesamtstrategie für die Datenintegrität sinnvoll nutzen, können sie das Potenzial von KI-Modellen voll ausschöpfen und transformative Lösungen für verschiedenste Bereiche entwickeln.
Verbesserung der Kundeninteraktion mittels generativer KI
In der modernen digitalen Welt steht man unter dem Druck, wettbewerbsfähig zu bleiben, und das bedeutet, ein Maximum an Kundenfreundlichkeit zu bieten. Unternehmen können FMs so anpassen, dass sie schnelle Antworten auf Kundenanfragen generieren, die auf den neuesten Informationen aus dem Wissensspeicher ihres Unternehmens basieren – das Ergebnis sind hochpräzise Chatbots, die Kunden schnell und nahtlos die richtigen Antworten geben können.
Große Sprachmodelle (LLMs) haben jedoch gewisse Einschränkungen. Da sie auf allgemeinen Datenbeständen trainiert wurden, sind sie bei domänenspezifischen Aufgaben möglicherweise nicht so effektiv. Um wirklich genau zu sein, braucht ein Chatbot präzise Antworten, die auf spezifischen Daten und nicht auf allgemeinen Informationen basieren. An dieser Stelle kommen Retrieval Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning-Techniken ins Spiel. RAG ist ein entscheidender Faktor, der die Leistung von LLMs mit externem Wissen kombiniert, während die Feinjustierung das Modell an spezifische Datensätze anpasst, um seine Leistung mit domänenspezifischen Nuancen zu verbessern. Indem kontextbezogene Dokumente von außerhalb des Sprachmodells abgerufen und während der Ausführung einbezogen werden, verbessert RAG, ergänzt durch Feinabstimmung, die Leistung des Modells.
PropTech-Unternehmen können zum Beispiel LLMs mit RAG und Feinabstimmung nutzen, um auf noch umfassendere und solidere Informationen über eine Immobilie zuzugreifen. Indem sie einem Chatbot einfach eine Frage stellen, können sie präzise und aktuelle Antworten zu Immobiliendetails, zur Sicherheit der Nachbarschaft und zu demografischen Daten erhalten. Die Integration von RAG und Feinabstimmung rationalisiert den Prozess, was dazu führt, dass Kunden schneller bedient werden können, Immobilieninformationen effizienter recherchiert werden können und letztendlich Umsatz und Gewinn gesteigert werden können.
Dies ist ein weiterer Fall, in dem die Datenanreicherung genutzt werden kann, um den Wert der für generative KI-Modelle verwendeten Daten zu erhöhen – und letztlich dazu beizutragen, dass die Ergebnisse der Modelle mehr Kontext und Relevanz aufweisen. Die Ergänzung von Daten um zusätzliche Attribute und Variablen, wie z. B. Interessenpunkte und demografische Daten, gewährleistet genaue, kontextbezogene Antworten auf Kundenanfragen.
Zusammen bilden Datenanreicherung, RAG und Fine-Tuning ein leistungsstarkes Trio, das das volle Potenzial der generativen KI freisetzt – und sie sind auch entscheidende Säulen in der Entwicklung der generativen KI. Während die PropTech-Branche und andere Branchen weiterhin ML-Lösungen nutzen, wird die Integration dieser leistungsstarken Techniken die Kundeninteraktionen revolutionieren, die Forschungsprozesse rationalisieren und letztendlich die Geschäftsergebnisse steigern.
Generative KI markiert einen bedeutenden Paradigmenwechsel
Generative KI ermöglicht es Maschinen, neuartige und kontextrelevante Inhalte zu produzieren. Mit den Fortschritten in der künstlichen Intelligenz und der Entwicklung leistungsstarker generativer KI-Modelle vollzieht sich ein enormer Wandel bei den KI-Fähigkeiten. Die wahre Leistung der generativen KI kann jedoch nur mit Datenintegrität voll ausgeschöpft werden.
Das Vertrauen in die Daten, mit denen diese Modelle gespeist werden, ist entscheidend für die Bereitstellung zuverlässiger, genauer Ergebnisse, die Unternehmen in die Lage versetzen, fundierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Datenintegrität zu erreichen, ist keine leichte Aufgabe, aber möglich mit den Fortschritten bei den Techniken, der umfangreichen und vielfältigen Datenverfügbarkeit und den Cloud-Computing-Fähigkeiten.
Mit der Weiterentwicklung der generativen KI wird die Rolle der Datenintegrität, einschließlich leistungsfähiger Datenanreicherungsfunktionen, sowie der RAG und der Feinabstimmung von Modellen eine entscheidende Rolle bei der Erschließung des wahren Potenzials von KI-Modellen in verschiedenen Branchen spielen. Wenn Unternehmen diese leistungsstarken Techniken einsetzen, heben sie ihre KI-Initiativen auf ein neues Niveau und liefern vertrauenswürdige und verlässliche Ergebnisse, die ihr Unternehmen zum Erfolg führen.
Ph.D. Tendü Yoğurtçu, Chief Technology Officer bei Precisely