Schrott rein, Schrott raus: Warum Datenqualität für KI alles ist

Ein altes Gesetz der IT hat im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz eine ganz neue Relevanz bekommen: Garbage In, Garbage Out (GIGO). Die modernste KI-Architektur nützt nichts, wenn die Daten, mit denen sie gefüttert wird, unvollständig, veraltet oder schlichtweg falsch sind.

Das Missverständnis über “Menschliche Intelligenz” der KI

KI-Modelle verstehen die Welt nicht so wie wir. Sie erkennen Muster in Daten. Wenn Ihre Kundendatenbank Dubletten enthält oder die Verkaufszahlen der letzten drei Jahre falsche Maßeinheiten nutzen, wird die KI diese Fehler nicht “magisch” korrigieren. Sie wird sie verstärken.

Der Weg zu “Good Data”

1. Cleaning: Werfen Sie unnötigen Ballast ab. Dubletten löschen, Formate vereinheitlichen.
2. Contextualizing: Daten brauchen Kontext. Ein Datum allein sagt wenig aus — ist es das Bestelldatum, das Lieferdatum oder das Rechnungsdatum?
3. Governance: Wer ist verantwortlich für die Datenqualität? Etablieren Sie Prozesse, die sicherstellen, dass neue Daten von Anfang an sauber erfasst werden.

Warum das besonders für RAG wichtig ist

Bei Retrieval Augmented Generation (RAG) sucht die KI in Ihren internen Dokumenten nach Antworten. Wenn Ihre Wissensdatenbank veraltete Anleitungen enthält, wird die KI diese als “Wahrheit” präsentieren. Dokumentenpflege ist also aktive KI-Vorbereitung.

Investieren Sie in Ihre Daten, bevor Sie in teure KI-Projekte investieren. Saubere Daten sind das neue Gold!