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KI und Automatisierung

Wie bereitet man Daten für die Implementierung von KI-Lösungen vor?

Welche Daten werden benötigt, wie wird die Qualität beurteilt und wo liegen die Grenzen einer sicheren Automatisierung?

AutorHerausgeber MAWERSTIN
Lesen3 Minuten
MAWERSTIN / KNOWLEDGEKI und Automatisierung
Kurz gesagt

Wie bereitet man Daten für die Implementierung von KI-Lösungen vor? Welche Daten werden benötigt, wie wird die Qualität beurteilt und wo liegen die Grenzen einer sicheren Automatisierung. Nachfolgend finden Sie eine Abfolge, die dabei hilft, vom allgemeinen Verständnis zu überprüfbaren Maßnahmen zu gelangen.

01Identifizieren Sie den Dateneigentümer
02Widersprüche und Duplikate entfernen
03Konfigurieren Sie den Zugriff entsprechend den Rollen
01 / KONTEXT

Wie man Daten für die Implementierung von KI-Lösungen aufbereitet: Was ist zuerst zu verstehen?

Die Qualität einer KI-Lösung hängt davon ab, welche Informationen verfügbar sind und ob man ihnen vertrauen kann. Mischversionen von Anweisungen, Auslassungen und unklare Zugriffsrechte führen selbst bei einem guten Prototyp zu Fehlern. Die Datenaufbereitung beginnt mit einer Bestandsaufnahme der Quellen.

01

Zweck

Welche Geschäftsergebnisse müssen sich ändern und warum ist dies jetzt wichtig?

02

Publikum

Wem wird die Entscheidung übertragen und was hindert die Person daran, den nächsten Schritt zu tun?

03

Daten

Welche Fakten unterscheiden einen echten Effekt von einer zufälligen Änderung?

02 / AKTIONSPLAN

Praktischer Arbeitsplan zum Thema „Wie bereitet man Daten für die Implementierung von KI-Lösungen auf“

Gehen Sie die Schritte nacheinander durch und speichern Sie die Ausgabe, Lösungen und Testergebnisse.

  1. 1

    Erstellen Sie eine Quellenliste

    Geben Sie für jede Quelle den Eigentümer, das Format, die Aktualisierungshäufigkeit und die Zugriffsmethode an. Teilen Sie aktuelle Anleitungen, Archiv- und Benutzerdaten.

  2. 2

    Vollständigkeit und Relevanz beurteilen

    Überprüfen Sie anhand realer Beispiele auf Duplikate, Auslassungen und Widersprüche. Notieren Sie, welche Version als korrekt gilt und wer für Aktualisierungen verantwortlich ist.

  3. 3

    Bestimmen Sie die akzeptable Verwendung

    Bestimmen Sie, was an einen externen Dienst übertragen werden kann und welche Informationen ausgeschlossen werden sollen. Der Werkzeugzugriff muss mit der Aufgabe und den Benutzerrechten übereinstimmen.

  4. 4

    Bereiten Sie einen Testsatz vor

    Sammeln Sie typische Fragen, schwierige Fälle und unbeantwortete Situationen. Legen Sie für jeden das erwartete Verhalten fest: richtiges Ergebnis, Klärung oder Übertragung auf eine Person.

03 / RISIKEN

Häufige Fehler und wie man sie vermeidet

  • Verwechseln Sie ein Ziel nicht mit einer Metrik. Aufrufe und Klicks sind nur im Zusammenhang mit Weiterempfehlungen und Verkäufen sinnvoll.
  • Stellen Sie nicht alles auf einmal vor. Einzelne Hypothesen lassen sich leichter testen und vergleichen.
  • Den Kontext nicht verlieren. Die Entscheidung muss das Produkt, den Markt, die Ressourcen und die Einschränkungen des Unternehmens berücksichtigen.
04 / FAQ

Häufig gestellte Fragen zum Thema

Wo soll ich anfangen?+

Von der Festlegung der Ausgangssituation über das Ziel bis hin zu einem Prioritätsszenario, das gemessen werden kann.

Wann ist das Ergebnis auszuwerten?+

Nach ausreichenden Daten und unter Berücksichtigung des Entscheidungszyklus in Ihrem Unternehmen.

Ist es möglich, alles selbst zu machen?+

Grundlegende Diagnose – ja. Bei komplexer Architektur, Integrationen oder Risiken ist spezialisiertes Fachwissen hilfreich.

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