Data Footwork 2.0 - Datengrundlagen in Zeiten von AI und Algorithmen | Christoph Hein

Was muss ich bei meiner Datengrundlage beachten, wenn wie bei KI Ergebnis und Erfassung weit auseinander liegen? Und warum sollte ich diesen Daten irgendwann blind vertrauen können? Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Christoph Hein, Consultant bei DB System GmbH.

Wenn eine KI am Ende eines Prozesses ein Bild, eine Entscheidung oder einen Text ausgibt, dann fehlt über die ganze Strecke der Verarbeitung hinweg irgendwie der Bezug zur Quelle. Also welche Daten wurden denn genutzt um die KI zu trainieren und eine Entscheidung zu treffen? Dabei ist genau diese Quelle zu kennen absolut unerlässlich und ihre Qualität umso wichtiger je mehr wir darauf automatisieren.

Die Qualität einer KI steigt oft mit der Qualität und Menge an Daten mit der sie trainiert wurde. Das macht die Datenfußarbeit, also die Grundlagen an dieser Stelle um so wichtiger.

Doch genau so wichtig wie zu wissen, welche Daten eingeschlossen sind, die Frage welche Daten fehlen denn?

Also welche Daten wurden denn nicht betrachtet und könnten für meine Entscheidungen wichtig sein.

Auch bei den Daten die vorhanden sind lohnt sich ein kritischer Blick wie genau diese erfasst wurden. Dabei können Dinge wie Default Settings oder Auswahlmöglichkeiten und optionale Felder eine wichtige Rolle spielen, die Qualität und dadurch die Interpretation wesentlich zu bewerten.

Darüber sprechen Christoph und Christian mit anschaulichen Beispielen wie ESG Reporting, Frauenquoten und veganen Hot Dogs.

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