Datenqualität mit KI

Warum durch KI die Datenqualität im Unternehmen sinkt – und wie Sie dem entgegenwirken können

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als die Zukunftstechnologie schlechthin. Unternehmen setzen KI-Lösungen ein, um Prozesse zu automatisieren, Datenmengen zu analysieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Doch paradoxerweise kann der Einsatz von KI die Datenqualität verschlechtern, wenn nicht gezielt gegengesteuert wird. Denn eine KI ist nur so gut wie die Daten, die sie nutzt – und schlechte Daten führen zu schlechten Ergebnissen. In diesem Artikel zeige ich Ihnen, warum KI die Datenqualität beeinflussen kann und wie Sie durch gezielte Maßnahmen die Qualität Ihrer Daten sicherstellen.

Warum sinkt die Datenqualität durch KI?

KI-Systeme basieren auf Daten. Sie verarbeiten Informationen, lernen daraus und treffen auf dieser Basis Entscheidungen. Aber wenn die zugrunde liegenden Daten fehlerhaft, unvollständig oder widersprüchlich sind, leidet die gesamte Datenqualität. Hier sind die häufigsten Gründe:

Automatisierte Fehlerfortpflanzung:
KI-Systeme automatisieren viele Prozesse. Wenn bereits kleine Fehler in den zugrunde liegenden Daten existieren, werden diese in großem Umfang repliziert und verstärkt. Zum Beispiel können falsche Kundendaten in einem CRM-System durch Automatisierung unbemerkt an alle weiteren Systeme übertragen werden.
Fehlerhafte Datenquellen:
KI benötigt große Mengen an Daten, die häufig aus unterschiedlichen Quellen stammen. Ungenügende Datenintegrität oder fehlende Standards zwischen diesen Quellen führen zu Inkonsistenzen, die die Qualität insgesamt mindern.
„Garbage in, garbage out“:
KI-Systeme lernen von den Daten, die sie erhalten. Wenn die Daten unsauber, veraltet oder unvollständig sind, werden die Modelle falsche Muster erkennen und ungenaue Ergebnisse liefern. Ein Beispiel: Fehlklassifizierungen in Training-Datensätzen führen zu unzuverlässigen Vorhersagen.
Datenüberflutung und Redundanzen:
Durch KI-generierte Daten (z. B. in Predictive Analytics oder Content-Erstellung) entstehen oft große Mengen redundanter Informationen. Diese Überflutung erschwert es, die „guten“ von den „schlechten“ Daten zu unterscheiden.

Die Folgen schlechter Datenqualität in Unternehmen

Wenn die Datenqualität sinkt, zieht das gravierende Folgen für Unternehmen nach sich:

Falsche Entscheidungen:
Schlechte Daten führen zu ungenauen Analysen und damit zu Fehlentscheidungen, die Zeit und Geld kosten.
Kundenunzufriedenheit:
Falsche Kundendaten sorgen für ineffiziente Kommunikation und fehlerhafte Prozesse, was die Customer Experience erheblich verschlechtert.
Vertrauensverlust in die Systeme:
Wenn KI-basierte Systeme ungenaue Ergebnisse liefern, verlieren Mitarbeiter schnell das Vertrauen in deren Zuverlässigkeit.
Erhöhter Aufwand für Korrekturen:
Fehlerhafte Daten müssen aufwendig bereinigt werden, was zusätzliche Ressourcen bindet und Effizienzgewinne durch KI zunichte macht.

So stellen Sie die Datenqualität in Ihrem Unternehmen sicher

Um die negativen Effekte von KI auf die Datenqualität zu vermeiden, sind gezielte Maßnahmen erforderlich:

1. Einführung eines Data-Governance-Programms

Ein Data-Governance-Programm stellt sicher, dass klare Standards und Verantwortlichkeiten für die Datenqualität im Unternehmen etabliert werden. Dazu gehören Richtlinien für die Erfassung, Verarbeitung und Validierung von Daten.

2. Regelmäßige Datenbereinigung und -pflege

Implementieren Sie Prozesse zur regelmäßigen Bereinigung und Pflege Ihrer Datenbestände. Tools zur Datenqualitätsanalyse können helfen, Duplikate zu entfernen, fehlende Werte zu ergänzen und Inkonsistenzen zu identifizieren.

3. Schulung der Mitarbeiter

Mitarbeiter sollten sensibilisiert und geschult werden, um die Bedeutung sauberer Daten zu verstehen und entsprechende Sorgfalt walten zu lassen. KI ist kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen – sie benötigt saubere, verlässliche Daten.

4. Monitoring und Validierung der KI-Modelle

Überwachen Sie kontinuierlich die Ergebnisse Ihrer KI-Systeme und validieren Sie die zugrunde liegenden Daten regelmäßig. Dies hilft, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren.

5. Integration von Datenqualitäts-Tools

Nutzen Sie moderne Tools zur Datenvalidierung und -bereinigung, die direkt in Ihre Systeme integriert werden können. Viele KI-Plattformen bieten bereits Funktionen zur Überprüfung der Datenqualität an.

6. Einheitliche Datenquellen und Standards

Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Systeme auf einheitliche, konsistente Datenquellen zugreifen. Vermeiden Sie Redundanzen und sorgen Sie für eine klare Datenstruktur.

KI als Chance: Von Datenqualität zu datengetriebenem Erfolg

Trotz der Herausforderungen bietet KI enorme Chancen, wenn die Datenqualität im Griff ist. Saubere, konsistente und gut strukturierte Daten ermöglichen es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer KI-Lösungen auszuschöpfen:

Präzisere Analysen und bessere Entscheidungen.
Höhere Automatisierung und Effizienzgewinne.
Verbesserte Customer Experience durch konsistente Kundendaten.
Wettbewerbsvorteile durch datengetriebene Strategien.

Indem Sie frühzeitig in die Sicherstellung der Datenqualität investieren, schaffen Sie die Grundlage für erfolgreiche KI-Projekte und langfristigen Unternehmenserfolg.

Künstliche Intelligenz kann nur so gut sein wie die Daten, auf denen sie basiert. Sinkende Datenqualität durch Automatisierung, Fehler oder fehlende Standards kann die Leistungsfähigkeit Ihrer KI erheblich beeinträchtigen. Mit einem klaren Fokus auf Data Governance, regelmäßiger Datenpflege und der richtigen technischen Unterstützung können Sie die Qualität Ihrer Daten sicherstellen und so den Wert Ihrer KI-Investitionen maximieren.

Lassen Sie uns gemeinsam dafür sorgen, dass Ihre Daten nicht nur „groß“, sondern auch „gut“ sind!