Die entscheidende Rolle der Datenintegrität in der generativen KI

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Untersuchungen der Regierung zufolge implementiert derzeit etwa jede sechste britische Organisation mindestens eine Anwendung künstlicher Intelligenz (KI), wobei die Nutzung voraussichtlich rasch zunehmen wird. Tatsächlich wird prognostiziert, dass der KI-Markt bis 800 etwa 2035 Millionen Pfund zur britischen Wirtschaft beitragen wird.

Diese Ergebnisse legen nahe, dass Unternehmensleiter mehr denn je den Datenfluss in ihrem Unternehmen bewerten müssen, da sich dieser direkt auf den Erfolg von KI-Tools auswirkt. Dabei ist es wichtig, die entscheidende Rolle der Datenintegrität – und damit auch der Datenanreicherung – bei der Bereitstellung dieser innovativen Systeme zu verstehen und zu verstehen, wie reale Anwendungen dazu beitragen können, KI umsetzbar zu machen.

Eine Form der KI, die die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmensleiter Informationen beschaffen, neue Produkte erstellen, neue Inhalte entwickeln und in Echtzeit auf neue Ereignisse reagieren, ist die generative KI. Generative KI treibt die Transformation voran und konzentriert sich auf die Fähigkeit von Maschinen, sinnvolle und neuartige Kreationen zu erzeugen. Angetrieben durch leistungsstarke Modelle des maschinellen Lernens (ML), sogenannte Foundation Models (FMs), greift generative KI auf riesige Datensätze und Muster zu, um Ausgaben zu erstellen, die Daten nachahmen oder auf einfache Weise im Dialog abrufen.

Die Auswirkungen der generativen KI sind enorm und veranlassen Unternehmen jeder Größe, FMs zu erkunden und zu nutzen, um ihr Geschäft zu transformieren und den Wert zu steigern, den sie ihren Kunden bieten. 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 Unternehmensleiter sicherstellen, dass die in sie eingespeisten Daten Integrität aufweisen. 

Datenintegrität und KI

Das Vertrauen in Daten ist der Grundstein erfolgreicher KI- und ML-Initiativen, und Datenintegrität ist der Schlüssel, der ihr volles Potenzial freisetzt. Datenintegrität bedeutet, über genaue, konsistente und kontextrelevante Daten zu verfügen – die Art von Daten, auf die sich Unternehmensleiter verlassen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihr Unternehmen voranzubringen.

Dennoch ist das Erreichen der Datenintegrität eine komplexe Aufgabe, und viele Unternehmen benötigen Hilfe bei Datenherausforderungen, die ihnen im Weg stehen. Daten befinden sich oft in isolierten Silos, veralten mit der Zeit, sind nicht standardisiert, können mit Duplikaten übersät sein und nutzen keine Daten und räumlichen Erkenntnisse Dritter, um Kontext hinzuzufügen, was ihre Integrität und Zuverlässigkeit beeinträchtigt. Ohne Datenintegrität laufen Unternehmen Gefahr, ihre KI- und ML-Initiativen aufgrund unzuverlässiger Erkenntnisse zu gefährden, die keinen Geschäftswert steigern, aber damit sind die Vorteile immens. Eine robuste Datenintegritätsstrategie hilft Unternehmen dabei, vertrauenswürdige Daten zu erhalten und aufrechtzuerhalten, was zu zuverlässigeren KI-Ergebnissen führt und es ermöglicht, sichere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, um das Geschäft auszubauen, agil zu bleiben, Kosten zu senken und Risiken und Compliance zu verwalten.

Die Datenanreicherung ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenintegritätsreise. Durch die Anreicherung von Daten mit zusätzlichen Informationen wie Points of Interest, Immobilienattributen, demografischen Daten und Risikoinformationen werden der Kontext und die Relevanz der Ergebnisse von KI-Modellen erhöht. Dieser Anreicherungsprozess umfasst verschiedene Techniken wie Vorverarbeitung, Reinigung und Einbindung kontextueller Einbettungen.

Durch die Feinabstimmung großer Sprachmodelle anhand vertrauenswürdiger Anreicherungsdatensätze von Drittanbietern können sie aus domänenspezifischen Mustern lernen und so ihre Ergebnisse genauer und relevanter machen. Durch die menschliche Überprüfung wird außerdem die Genauigkeit und Relevanz des Datensatzes sichergestellt, potenzielle Verzerrungen oder Fehler in den Trainingsdaten behoben und Fehlinformationen, ethische Bedenken, Sicherheitsrisiken und andere negative Auswirkungen verhindert.

Wenn Unternehmen die Datenanreicherung als Teil ihrer gesamten Datenintegritätsstrategie sinnvoll nutzen, schöpfen sie letztendlich das volle Potenzial von KI-Modellen aus und treiben transformative Lösungen in Ihren verschiedenen Bereichen voran.

Verbesserung der Kundeninteraktionen mit generativer KI

In der heutigen digitalen Welt besteht ein hoher Druck, wettbewerbsfähig zu bleiben, und das bedeutet, den Kunden das bestmögliche Maß an Kundenerlebnis zu bieten. Unternehmen können FMs anpassen, um schnelle Antworten auf Kundenanfragen auf der Grundlage der neuesten Informationen aus ihrem Unternehmenswissensspeicher zu generieren – was zu hochpräzisen Chatbots führt, die den Kunden schnell und nahtlos die richtigen Antworten liefern können. 

Allerdings weisen große Sprachmodelle (LLMs) gewisse Einschränkungen auf. Da sie auf allgemeine Domänenkorpora geschult sind, sind sie bei domänenspezifischen Aufgaben möglicherweise nicht so effektiv. Um wirklich genau zu sein, benötigt ein Chatbot präzise Antworten, die auf spezifischen Daten und nicht auf allgemeinen Informationen basieren. Hier kommen Retrieval Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning-Techniken ins Spiel. RAG ist ein Game-Changer, der die Leistungsfähigkeit von LLMs mit externem Wissen kombiniert, während die Feinabstimmung das Modell an bestimmte Datensätze anpasst und seine Leistung mit domänenspezifischen Nuancen verbessert. Durch das Abrufen kontextbezogener Dokumente von außerhalb des Sprachmodells und deren Einbindung während der Ausführung steigert RAG, ergänzt durch Feinabstimmung, die Leistung des Modells.

PropTech-Unternehmen können beispielsweise LLMs mit RAG und Feinabstimmung nutzen, um auf noch umfassendere und aussagekräftigere Informationen über eine Immobilie zuzugreifen. Indem sie einem Chatbot einfach eine Frage stellen, können sie präzise und aktuelle Antworten zu Immobiliendetails, Nachbarschaftssicherheit und demografischen Daten erhalten. Die Integration von RAG und die Feinabstimmung rationalisieren den Prozess, was dazu führt, dass Kunden schneller bedient, Immobilieninformationen effizienter recherchiert 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 steigern – und letztendlich dazu beizutragen, mehr Kontext und Relevanz in den Ergebnissen der Modelle zu erzeugen. Durch die Anreicherung von Daten mit zusätzlichen Attributen und Variablen wie Points of Interest und demografischen Daten werden genaue, kontextbezogene Antworten auf Kundenanfragen gewährleistet.

Zusammen bilden Datenanreicherung, RAG und Feinabstimmung ein starkes Trio, das das volle Potenzial der generativen KI freisetzt – und sie sind auch entscheidende Säulen in der Entwicklung der generativen KI. Da die PropTech-Branche und andere weiterhin ML-Lösungen nutzen, wird die Integration dieser leistungsstarken Techniken die Kundeninteraktionen revolutionieren, 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 Fortschritten im ML und der Entwicklung leistungsstarker generativer KI-Modelle kommt es zu einem enormen Wandel der KI-Fähigkeiten. Die wahre Leistungsfähigkeit der generativen KI kann jedoch nur mit Datenintegrität voll ausgeschöpft werden. 

Das Vertrauen in die Daten, die diese Modelle speisen, ist von entscheidender Bedeutung, um zuverlässige und genaue Ergebnisse zu liefern, die es Unternehmen ermöglichen, fundierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Das Erreichen von Datenintegrität ist keine leichte Aufgabe, aber mit Fortschritten in den Techniken, einer umfassenden und vielfältigen Datenverfügbarkeit und Cloud-Computing-Funktionen. 

Während sich die generative KI weiterentwickelt, wird die Rolle der Datenintegrität, einschließlich leistungsstarker Datenanreicherungsfunktionen sowie RAG- und Feinabstimmungsmodelle, eine entscheidende Rolle bei der Erschließung des wahren Potenzials von KI-Modellen in verschiedenen Branchen spielen. Wenn Unternehmen diese leistungsstarken Techniken nutzen, heben sie ihre KI-Initiativen auf ein neues Niveau und liefern vertrauenswürdige und zuverlässige Ergebnisse, die ihr Unternehmen zum Erfolg führen.

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Anjan Kundavaram

Anjan Kundavaram ist Chief Product Officer bei Precisely. Als Chief Product Officer ist Anjan dafür verantwortlich, die Roadmap und Bereitstellung der neuesten eingeführten Data Integrity Suite von Precisely voranzutreiben, sowie für Produkt-, Pre-Sales- und Post-Sales-Funktionen.

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