Zusammenfassung
- Highlights der BARC-Studie aus dem Jahr 2026 zu vertrauenswürdigen Daten und dem Erfolg der KI.
- Zeigt, wie Datenprodukte zuverlässige Eingaben für KI-Systeme liefern.
- Verbindet Datenqualität mit einer höheren Zuverlässigkeit und Verlässlichkeit der Modelle.
- Betont, dass verlässliche Daten die Grundlage für eine effektive KI sind.
Kapitel
Es gibt eine Frage, mit der sich jeder Verantwortliche im Bereich Daten und KI früher oder später auseinandersetzen muss: Wir haben die Modelle, wir haben die Infrastruktur – warum ist die KI dann nicht zuverlässig? Die Antwort liegt fast immer in den Daten, mit denen sie gefüttert wird.
In unserer gemeinsam mit BARC durchgeführten weltweiten Studie aus dem Jahr 2026 haben wir Unternehmen gefragt, warum sie Datenprodukte einsetzen. 60 % nannten einen einzigen Hauptgrund: Sie benötigen Daten, auf die sich KI-Systeme tatsächlich verlassen können.
Keine besseren Algorithmen, keine höhere Rechenleistung. Zuverlässige Daten. Die Unternehmen, die dies umgesetzt haben, sehen bereits Ergebnisse.
41 % berichten bereits von einer messbar verbesserten Zuverlässigkeit ihrer KI-Modelle nach der Einführung von Datenprodukten. 45 % geben an, mehr Vertrauen in die geschäftlichen Entscheidungen zu haben, die diese Modelle unterstützen. Und 38 % sagen, dass sie den Zeitaufwand ihrer Teams für die Behebung von Datenqualitätsproblemen reduziert haben.
Probleme mit der Datenqualität sind nicht in erster Linie technischer Natur. Sie sind organisatorischer Art. Wenn Daten keinen eindeutigen Verantwortlichen haben, wenn Schemata nicht dokumentiert sind, wenn es keine einheitliche Definition dafür gibt, was ein Kunde oder ein Umsatzereignis bedeutet, übernehmen KI-Systeme diese Unklarheiten.
Die Studie von BARC und Actian aus dem Jahr 2026 enthält praktische Anleitungen dazu, wie führende Unternehmen das Problem der Datenqualität in großem Maßstab lösen, bevor die Daten in das Modell gelangen. Laden Sie den vollständigen Bericht unter actian.com/research herunter.
