Wie geht eine KI mit Informationen um?

Der Unterschied zwischen ­Trainings- und Arbeitsdaten

Im Kontext von KI unterscheiden wir zwei Hauptarten von Daten: Trainingsdaten und Arbeitsdaten. Trainingsdaten sind das A und O für die Entwicklung eines KI-Modells. Sie sind wie ein Lehrbuch für das System, anhand dessen es lernt, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Arbeitsdaten hingegen sind die Daten, mit denen das KI-System nach Abschluss des Trainings in einer realen Arbeitsumgebung umgehen muss. Diese Daten können unvorhersehbare Elemente enthalten, die nicht im Trainingsset vorhanden waren.

Ein kritischer Aspekt in der KI-Entwicklung ist das Gleichgewicht zwischen ausreichendem Training und dem Risiko des Übertrainierens. Je intensiver ein Modell auf spezifische Muster und Zusammenhänge trainiert wird, desto mehr verliert es seine Flexibilität im Umgang mit neuen, unbekannten Daten aus einer realen Arbeitsumgebung.

Was bedeutet Qualität bei Daten?

Die Qualität der Trainingsdaten spielt eine zentrale Rolle für die Effektivität einer KI-Anwendung. Im Kern geht es um Genauigkeit, Vollständigkeit, Relevanz und Aktualität. Nehmen wir das Beispiel einer KI, die für die Ressourcenplanung auf einer Baustelle eingesetzt wird. Wenn die Daten über Materiallieferungen ungenau oder veraltet sind, kann dies zu Fehlprognosen führen und den Baufortschritt verzögern. Ebenso wichtig ist die Datenbereinigung, um Ausreißer oder fehlerhafte Einträge zu entfernen. Ein Temperatursensor, der aufgrund eines Defekts falsche Werte liefert, kann ein KI-Modell sonst in die Irre führen. Die Qualitätssicherung von Daten erfordert daher Sorgfalt und Aufmerksamkeit – von der Erfassung über die Verarbeitung bis hin zur Analyse. Letztlich sind es die Daten, die die Entscheidungen der KI leiten. Ihre Qualität bestimmt daher, wie zuverlässig und präzise diese Entscheidungen sind.

Besitze ich schon Daten, die KI ­nutzen kann?

In Ihrem Unternehmen sammeln sich tagtäglich wertvolle Daten an, möglicherweise ohne dass Sie es bemerken. Nehmen wir das Baugewerbe als Beispiel. Hier können Daten von verschiedenen Quellen stammen: Baupläne, Arbeitszeittabellen, Maschinenlogs, Materialwirtschaft, Wetterberichte und sogar Fotos oder Videos von Baustellen. Jedes dieser Elemente birgt wertvolle Informationen, die für KI-Anwendungen genutzt werden können. Selbst scheinbar nebensächliche Daten können, wenn sie richtig genutzt werden, zu wertvollen Erkenntnissen führen. Der Schlüssel liegt darin, nützliche Daten zu identifizieren, zu erfassen und für Ihre spezifischen KI-Ziele nutzbar zu machen.

Wie bereite ich die Daten auf?

Die Aufbereitung von Daten für KI-Zwecke ist ein entscheidender Schritt, um aus Rohdaten nutzbare Informationen zu gewinnen. Dieser Prozess umfasst mehrere Schritte: Zunächst die Sammlung und Zusammenführung der Daten aus verschiedenen Quellen. Beispielsweise könnten Daten von Baustellen-Sensoren, Lieferaufzeichnungen und Wetterberichten kombiniert werden. Der nächste Schritt ist die Bereinigung der Daten. Hierbei werden Fehler korrigiert, fehlende Werte ergänzt oder irrelevante Daten entfernt. Danach folgt das Strukturieren und Formatieren der Daten, um sie für KI-Algorithmen zugänglich zu machen. Dies kann das Umwandeln von Textdaten in numerische Werte oder das Kategorisieren von Informationen beinhalten. Zuletzt ist auch die Anreicherung der Daten ein wichtiger Schritt, bei dem zusätzliche Informationen hinzugefügt werden, um den Kontext, in dem die Daten stehen, zu verstärken und eine bessere Interpretation der Daten durch KI zu ermöglichen.

Wie ist der Erfolg von KI messbar?

Künstliche Intelligenz bietet bedeutende Erleichterungen bei der Planung, Überwachung und Durchführung von Projekten. Sie ermöglicht eine präzisere Planung, optimiert das Ressourcenmanagement und verbessert die Vorhersage von Projektverzögerungen. Darüber hinaus spielt KI eine wichtige Rolle bei der Förderung von Nachhaltigkeit und Energieeffizienz.

Um den Erfolg von KI-Anwendungen zu messen, sind Metriken wie die Genauigkeit der Vorhersagen, die Reduktion von Bauzeiten und -kosten sowie die Kundenzufriedenheit entscheidend. Auch die Leistung und Anpassungsfähigkeit von KI-Systemen sollte überwacht werden, um bei Bedarf Optimierungen vorzunehmen. Diese Metriken bieten nicht nur Einblicke in den unmittelbaren Nutzen, sondern stellen den langfristigen Mehrwert sicher.

Datenschutz und Datensicherheit – was muss ich beachten?

Datenschutz und Datensicherheit sind entscheidende Aspekte beim Einsatz von KI. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass alle gesammelten und verarbeiteten Daten in Übereinstimmung mit den geltenden Datenschutzgesetzen gehandhabt werden. Hierzu gehört der Schutz personenbezogener Daten von Mitarbeitern, Kunden und anderen Beteiligten. Sicherheitsmaßnahmen gegen unautorisierten Datenzugriff und -missbrauch sind ebenfalls unerlässlich. Unternehmen müssen robuste Datensicherheitsrichtlinien und -praktiken etablieren, um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten.

Ausblick

In unserem nächsten Artikel dieser Reihe werden wir uns eingehender mit den Themen Datenschutz, Sicherheit und Ethik im Kontext von KI beschäftigen, um ein umfassendes Bild dieser kritischen Aspekte zu vermitteln.