Wie Sie Ihre Daten effektiv für GenAI vorbereiten

Viele Unternehmen priorisieren den Deployment von Generative AI für eine Reihe von geschäftskritischen Anwendungsfällen. Das ist nicht überraschend. GenAI scheint in aller Munde zu sein, und einige Unternehmen arbeiten bereits an verschiedenen Anwendungen.

Während Unternehmensleiter bereit sein mögen, die Leistung von GenAI zu entfesseln, sind ihre Daten möglicherweise noch nicht so weit. Das liegt daran, dass eine unzureichende Datenvorbereitung in vielen Unternehmen zu kostspieligen und zeitaufwändigen Rückschlägen führt.

Bei richtiger Herangehensweise kann die richtige Datenvorbereitung jedoch dazu beitragen, GenAI zu beschleunigen und zu verbessern. Deshalb ist die Vorbereitung von Daten für GenAI genauso wichtig wie für andere Analysen, um das Prinzip "Garbage in, garbage out" zu vermeiden und verzerrte Ergebnisse zu verhindern.

Wie Actian in unserer Präsentation auf dem jüngsten Gartner Data & Analytics Summit mitteilte, gibt es sowohl Versprechen als auch Fallstricke, wenn es um GenAI geht. Deshalb müssen Sie dem Hype skeptisch gegenüberstehen und sicherstellen, dass Ihre Daten bereit sind, die von Ihnen erwarteten GenAI zu liefern.

Datenvorbereitung ist der erste Schritt

In unserer jüngsten Pressemitteilung haben wir darauf hingewiesen, dass eine umfassende Datenaufbereitung der Schlüssel dazu ist, dass generative KI-Anwendungen ihre Aufgabe effektiv erfüllen und vertrauenswürdige Ergebnisse liefern können. Dies wird durch den "Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2023" von Gartner unterstützt, in dem es heißt: "Qualitativ hochwertige Daten sind entscheidend dafür, dass generative AI bei bestimmten Aufgaben gut abschneidet."

Darüber hinaus erklärt Gartner, dass "viele Unternehmen versuchen, KI in Angriff zu nehmen, ohne KI-spezifische Datenmanagement zu berücksichtigen. Die Bedeutung des Datenmanagement für KI wird oft unterschätzt, daher werden Datenmanagement jetzt an die Anforderungen von KI angepasst."

Ein Mangel an angemessen aufbereiteten Daten ist sicherlich kein neues Problem. Laut McKinsey scheitern zum Beispiel 70 % der Projekte zur digitalen Transformation an versteckten Herausforderungen, die Unternehmen nicht durchdacht haben. Dies gilt auch für GenAI - es gibt eine Reihe von Herausforderungen, an die viele Unternehmen in ihrer Eile, eine GenAI einzusetzen, nicht denken. Eine Herausforderung ist die Datenqualität, die angegangen werden muss, bevor Daten für GenAI zur Verfügung gestellt werden.

Was eine neue Umfrage überBereitschaft enthüllt

Um Einblicke in die Bereitschaft von Unternehmen für GenAI zu erhalten, hat Actian eine Studie in Auftrag gegeben, bei der 550 Organisationen in sieben Ländern befragt wurden - 70 % der Befragten waren auf Direktorenebene oder höher. Die Umfrage ergab, dass GenAI zunehmend für geschäftskritische Anwendungsfälle eingesetzt wird:

• 44 % der Umfrageteilnehmer implementieren heute GenAI .
• 24 % haben gerade erst damit begonnen und werden es bald umsetzen.
• 30 % befinden sich in der Planungs- oder Überlegungsphase.

Die Mehrheit der Befragten vertraut den GenAI :

• 75 % der Befragten geben an, dass sie ein gutes oder hohes Maß an Vertrauen in die Ergebnisse haben.
• 5 % sagen, dass sie kein oder nur wenig Vertrauen in sie haben.

Es ist wichtig anzumerken, dass 75 % derjenigen, die GenAI vertrauen, dieses Vertrauen auf der Grundlage der Nutzung anderer GenAI wie ChatGPT und nicht auf der Grundlage ihrer eigenen Implementierungen entwickelt haben. Dieses Maß an unverdientem Vertrauen hat das Potenzial, zu Problemen zu führen, da die Nutzer das Risiko, das eine schlechte Datenqualität für GenAI in Unternehmen darstellt, nicht vollständig verstehen.

Es ist eine Sache, wenn ChatGPT einen Tippfehler macht. Ein ganz anderes Problem ist es, wenn Geschäftsanwender GenAI nutzen, um Code zu schreiben, Finanzberichte zu prüfen, Entwürfe für physische Produkte zu erstellen oder Zusammenfassungen für Patienten nach dem Besuch zu liefern - bei diesen hochwertigen Anwendungsfällen gibt es keinen Spielraum für Fehler. Es ist daher nicht überraschend, dass in unserer Umfrage 87 % der Befragten der Meinung sind, dass die Datenvorbereitung für die Ergebnisse von GenAI sehr oder äußerst wichtig ist.

Nutzen Sie unsere Checkliste zur Sicherstellung der Bereitschaft

Unternehmen mögen zwar ein hohes Maß an Vertrauen in GenAI haben, doch die Realität sieht so aus, dass ihre Daten möglicherweise noch nicht so weit sind, wie sie glauben. Wie Deloitte in "The State of Generative AI in the Enterprise" feststellt, können Unternehmen mit der Zeit an Vertrauen verlieren, wenn sie Erfahrungen mit den größeren Herausforderungen des Einsatzes generative AI in großem Maßstab sammeln. "Mit anderen Worten: Je mehr sie wissen, desto mehr könnten sie erkennen, wie viel sie nicht wissen", so Deloitte.

Dies könnte der Grund dafür sein, dass nur vier Prozent der Verantwortlichen für die Bereitschaft sagen, sie seien bereit für GenAI, laut Gartners "We Shape AI, AI Shapes Us: 2023 IT Symposium/Xpo Keynote Insights". Wir bei Actian sind uns bewusst, dass es einen großen Wettbewerbsdruck gibt, GenAI jetzt zu implementieren, was Unternehmen dazu verleiten kann, es einzuführen, ohne Daten und Ansätze sorgfältig zu durchdenken.

Nach unserer Erfahrung bei Actian gibt es viele versteckte Risiken im Zusammenhang mit der Navigation und dem Erreichen der gewünschten Ergebnisse für GenAI. Um diese Risiken anzugehen, müssen Sie:

• Gewährleistung von Datenqualität und -sauberkeit.
• Überwachen Sie die Genauigkeit der Training und optimieren Sie das Maschinelles Lernen .
• Identifizieren Sie sich verändernde Datensätze zusammen mit sich ändernden use case und Geschäftsanforderungen im Laufe der Zeit.
• Abbildung und Integration von Daten aus externen Quellen und Einbeziehung unstrukturierter Daten.
• Einhaltung von Datenschutzgesetzen und Sicherheitsfragen.
• Berücksichtigung der menschlichen Lernkurve.

Actian kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, Ihre Daten für die Optimierung von GenAI vorzubereiten. Wir haben eine "GenAI Data Bereitschaft Checklist", die die Ergebnisse unserer Umfrage und eine strategische Checkliste für die Vorbereitung Ihrer Daten enthält. Sie können sich auch mit uns in Verbindung setzen und unsere Experten werden Ihnen helfen, den schnellsten Weg zurDeployment zu finden, der für Ihr Unternehmen geeignet ist.

Über Actian Corporation

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher zu verwalten und zu steuern. Die Data-Intelligence-Lösungen von Actian helfen beim Optimieren komplexer Datenumgebungen und einer beschleunigten Bereitstellung von KI-fähigen Daten. Actian-Lösungen sind flexibel, lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, die Datenabteilung von HCLSoftware, unter actian.com.