KI im Unternehmen — Datenintegration — RAG mit Unternehmensdaten

Künstliche Intelligenz (KI) und speziell Retrieval-Augmented Generation (RAG) bieten Unternehmen die Chance, ihre Datenintegration erheblich zu verbessern. RAG ermöglicht es, grosse Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen effizient zu integrieren und nutzbar zu machen. Dabei wird generative KI mit spezifischen Datenabfragen kombiniert, um fundierte Entscheidungen zu unterstützen. Doch um von RAG im Unternehmenskontext zu profitieren, müssen einige typische Fehler vermieden werden.

Falsche Datenauswahl und unvollständige Datensätze

Ein häufiges Problem ist die unzureichende Auswahl der verwendeten Datensätze. Unternehmen tendieren dazu, nicht alle relevanten Daten in den Integrationsprozess einzubeziehen, was zu unvollständigen Analysen führt. Um dies zu korrigieren, sollten Verantwortliche eine umfassende Dateninventur durchführen. Dabei gilt es, alle verfügbaren Datenquellen zu identifizieren, die für die jeweiligen Geschäftsziele relevant sind. Ein Datenverantwortlicher sollte bestimmt werden, der die Vollständigkeit der Datenauswahl regelmässig überprüft und aktualisiert.

Unzureichende Datenqualität

Ein weiterer typischer Fehler betrifft die Qualität der integrierten Daten. Schlechte Datenqualität kann zu fehlerhaften KI-Ergebnissen führen. Es ist wichtig, die Daten vor ihrer Integration gründlich zu prüfen und zu bereinigen. Werkzeugen wie Data-Cleaning-Software können hier Abhilfe schaffen. Unternehmen sollten zudem datenqualitätsverbessernde Massnahmen wie regelmässige Plausibilitätschecks und Automatisierungen im Datenverarbeitungsprozess implementieren, um dauerhaft konsistente Daten zu gewährleisten.

Fehlende Skalierbarkeit des Systems

Oft wird die Skalierbarkeit bei der Implementierung von RAG-Lösungen vernachlässigt. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Systeme in der Lage sind, mit zunehmenden Datenmengen umzugehen. Das bedeutet, dass die IT-Infrastruktur so entworfen sein muss, dass sie zukünftigen Anforderungen gerecht wird. Eine Umstellung auf cloudbasierte Lösungen kann etwa die notwendige Flexibilität und Kapazität schaffen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Tage 1–7: Dateninventur und Qualitätsprüfung

Führen Sie eine umfassende Inventur aller vorhandenen Datenquellen durch.

Bestimmen Sie eine Verantwortlichkeit im Unternehmen für die Datenqualität.

Starten Sie mit der Datenbereinigung, um eine hohe Qualität vor der Integration sicherzustellen.

Tage 8–14: Systemanalyse und Optimierung

Überprüfen Sie Ihre IT-Infrastruktur auf ihre Kapazitäten und mögliche Engpässe.

Evaluieren Sie den Nutzen cloudbasierter Lösungen für mehr Skalierbarkeit und Flexibilität.

Setzen Sie erste Optimierungsmassnahmen um, um die Systemleistung zu verbessern.

Tage 15–30: Implementierung und Testen

Implementieren Sie die RAG-Lösung unter Einbeziehung aller identifizierten und bereinigten Datensätze.

Führen Sie erste Tests durch, um die Funktionsfähigkeit und die Qualität der Ergebnisse zu überprüfen.

Bewerten Sie die Ergebnisse und passen Sie bei Bedarf den Integrationsprozess an.
Durch die Vermeidung dieser typischen Fehler und die Befolgung eines strukturierten Plans können KMUs KI-Lösungen fundiert in den Bereich der Datenintegration einführen und von den vollen Möglichkeiten von RAG profitieren.