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? Autor **Herausgeber MAWERSTIN** Lesen **3 Minuten** MAWERSTIN / KNOWLEDGE **KI 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. **01** Identifizieren Sie den Dateneigentümer **02** Widersprüche und Duplikate entfernen **03** Konfigurieren 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** ### 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** ### 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** ### 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** ### 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. KI und Automatisierung ## Brauchen Sie Hilfe bei der Umsetzung? Lassen Sie uns die Ausgangssituation analysieren, Prioritäten definieren und einen klaren nächsten Schritt vorschlagen. [Beratung anfragen **→**](https://de.mawerstin.com/contacts/) Source: https://de.mawerstin.com/data-for-ai-solutions/