Datenqualität als Schlüssel zur erfolgreichen KI-Implementierung

Eine sorgfältige Datenstrategie mit robusten Goldsets und Ground Truth ist entscheidend für erfolgreiche KI-Initiativen in KMUs

Eine effektive KI-Datenstrategie verlangt von Unternehmen, dass sie hohe Datenqualität sicherstellen. Dabei sind Goldsets und Ground Truth zentrale Komponenten. Goldsets sind kuratierte Datensets, die als Referenz für die Bewertung von KI-Modellen dienen. Ground Truth bezeichnet die genaue, verifizierte Information, die zur Validierung von KI-Ergebnissen herangezogen wird.

Erstellung von Goldsets und Ground Truth

Der Aufbau von Goldsets beginnt mit der klaren Definition der Anforderungen und Ziele der KI-Anwendung. Für ein KMU, das Bilderkennungstechnologie entwickelt, heisst das etwa, dass es zunächst die genauen Merkmale identifizieren muss, die das System erkennen soll, wie zum Beispiel spezifische Maschinenkomponenten. Ground Truth in diesem Fall bedeutet das korrekte Labeln dieser Komponenten, um das Modell effektiv trainieren und validieren zu können.

Qualitätssicherung

Die Qualität der Ground Truth hängt wesentlich von der menschlichen Expertise und Akkuratesse ab. In KMUs kann es ratsam sein, intern bestehende Fachkenntnisse zu nutzen oder externe Partner hinzuzuziehen, die in der Datenverifikation erfahren sind. Bei Textklassifikations-Aufgaben könnten Mitarbeitende beispielsweise Kundenanfragen korrekt kategorisieren, bevor sie als Ground Truth eingesetzt werden.

Typische Fehler und deren Behebung

Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Dokumentation der Kriterien für die Ground Truth. Ein KMU sollte eine verständliche Dokumentation bereitstellen, die die Auswahlkriterien klar dargelegt und Versionierungen nachvollziehbar macht. Ein weiterer Fehler liegt im ungenügenden Umfang des Datenpools, der nicht alle relevanten Szenarien abdeckt. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Daten alle wichtigen Fälle enthalten. Drittes Beispiel: Das Vertrauen auf maschinengenerierte Labellergebnisse ohne menschliche Überprüfung kann zu Fehlern führen, welche die Modellleistung beeinträchtigen. Hier gilt es, systematisch manuelle Überprüfungen einzuplanen.

Implementierung der Datenstrategie

Eine konsistente Datenstrategie im Bereich der KI beginnt mit der Bestimmung klarer Datenziele. Erstelle eine detaillierte Roadmap, welche die Entwicklung und Verifizierung von Goldsets und Ground Truth priorisiert. Beginne mit klar definierten Anwendungsfällen und skizziere einen iterativen Entwicklungsprozess.

14- bis 30-Tage-Handlungsanleitung

Tage 1-3: Führen Sie ein Brainstorming-Meeting durch, in dem die spezifischen Ziele und erforderlichen Datenmerkmale definiert werden.

Tage 4-7: Erstellen Sie eine detaillierte Dokumentation der Anwendungsfälle und deren Bedürfnisse hinsichtlich Goldsets und Ground Truth.

Tage 8-10: Identifizieren Sie geeignete interne Experten oder externe Dienstleister zur Unterstützung bei der Datenverifikation.

Tage 11-15: Sammeln Sie die ersten Datensätze und identifizieren Sie Lücken im aktuellen Datenbestand.

Tage 16-20: Entwickeln und implementieren Sie einen Prozess zur manuellen Überprüfung und Validierung der Labels ihrer Ground Truth.

Tage 21-25: Passen Sie Ihre Goldsets kontinuierlich basierend auf erhaltenem Feedback und neuen Erkenntnissen an.

Tage 26-30: Führen Sie eine Testphase durch, um die Effektivität der Datenverwendung innerhalb eines Testmodells zu überprüfen und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor.

Eine durchdachte Implementierung von Goldsets und Ground Truth in Ihrer Datenstrategie kann langfristig die Leistungsfähigkeit Ihrer KI-Anwendungen entscheidend steigern.