AI Data » Wie Unternehmen Daten mit künstlicher Intelligenz effizient nutzen

AI Data ist eine der wichtigsten Grundlagen moderner künstlicher Intelligenz. Ob Chatbots, Empfehlungssysteme, Bildgeneratoren, autonome Fahrzeuge oder intelligente Unternehmenssoftware: Hinter nahezu jeder leistungsfähigen KI stehen große Mengen an Daten.

Daten liefern einer künstlichen Intelligenz die Grundlage, um Muster zu erkennen, Zusammenhänge zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und Aufgaben automatisiert auszuführen. Dabei kommt es allerdings nicht nur auf die Menge der Daten an. Datenqualität, Aktualität, Struktur, Herkunft und Datenschutz spielen eine mindestens ebenso wichtige Rolle.

Gerade für Unternehmen wird AI Data deshalb zu einem strategischen Thema. Wer seine Daten richtig erfasst, strukturiert und für KI-Anwendungen nutzbar macht, kann Prozesse automatisieren, Kunden besser verstehen und fundiertere Entscheidungen treffen.

In diesem Artikel erfahren Sie, was AI Data bedeutet, welche Arten von Daten für künstliche Intelligenz wichtig sind, was Trainingsdaten sind, warum Datenqualität entscheidend ist und wie Unternehmen AI Data für ihre eigenen KI-Strategien nutzen können.

Der Begriff AI Data bezeichnet Daten, die im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz verwendet werden.

Dabei kann es sich beispielsweise um Daten handeln, die zum Training von KI-Modellen, zur Analyse durch KI-Systeme, zur Feinabstimmung bestehender Modelle oder zur Überprüfung von KI-Ergebnissen verwendet werden.

Zu AI Data können unter anderem gehören:

• Texte

• Bilder

• Videos

• Audiodateien

• Tabellen

• Sensordaten

• Kundendaten

• Verkaufsdaten

• Produktdaten

• Maschinendaten

• Logdaten

• Unternehmensdokumente

• Datenbanken

• Messwerte

• Webdaten

Damit ist AI Data kein einzelnes Datenformat.

Vielmehr beschreibt der Begriff die gesamte Datenbasis, die für Entwicklung, Training, Betrieb und Verbesserung von KI-Systemen relevant ist.

Eine häufig verwendete Vorstellung lautet:

KI ist intelligent, weil sie besonders komplexe Algorithmen besitzt.

Das greift jedoch zu kurz.

Moderne KI-Systeme benötigen neben leistungsfähigen Modellen vor allem hochwertige Daten.

Ein maschinelles Lernverfahren kann beispielsweise anhand historischer Daten Muster erkennen. Je nach Aufgabe kann es daraus anschließend Vorhersagen oder Klassifizierungen ableiten.

Vereinfacht gesagt:

Daten → Training → Modell → Vorhersage

Wenn die zugrunde liegenden Daten schlecht, fehlerhaft oder unausgewogen sind, kann auch das Ergebnis der KI problematisch sein.

Daraus ergibt sich ein wichtiger Grundsatz:

Gute KI benötigt gute Daten.

Eine große Datenmenge alleine reicht allerdings nicht aus.

AI Data lässt sich je nach Anwendungsfall in verschiedene Kategorien unterteilen.

1. Trainingsdaten

Trainingsdaten werden verwendet, um ein KI-Modell zu trainieren.

Dabei lernt das Modell anhand von Beispielen bestimmte Muster.

Ein Bildmodell kann beispielsweise mit sehr vielen Bildern trainiert werden.

Ein Sprachmodell wiederum verarbeitet große Mengen an Textdaten und lernt dabei statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern, Satzstrukturen und anderen sprachlichen Informationen.

Trainingsdaten bilden deshalb eine zentrale Grundlage vieler KI-Systeme.

2. Validierungsdaten

Neben Trainingsdaten werden häufig Validierungsdaten verwendet.

Diese helfen dabei, ein Modell während der Entwicklung zu überprüfen und beispielsweise verschiedene Modellvarianten miteinander zu vergleichen.

Das Ziel besteht darin, nicht nur gute Ergebnisse auf den Trainingsdaten zu erzielen, sondern ein Modell zu entwickeln, das auch mit neuen Daten sinnvoll umgehen kann.

3. Testdaten

Testdaten werden genutzt, um die Leistungsfähigkeit eines KI-Modells zu überprüfen.

Idealerweise sind diese Daten vom eigentlichen Training getrennt.

So kann untersucht werden, wie gut das Modell mit Daten funktioniert, die es während des Trainings nicht gesehen hat.

4. Unternehmensdaten

Für Unternehmen sind insbesondere eigene Daten interessant.

Dazu können gehören:

• CRM-Daten

• ERP-Daten

• Verkaufsdaten

• Kundendienst-Tickets

• Produktinformationen

• Lagerbestände

• Rechnungen

• interne Dokumente

• E-Mails

• Supportdaten

• Website-Daten

• Produktionsdaten

Diese Daten können beispielsweise für AI Data Analytics, Prognosen, Automatisierung oder interne KI-Assistenten genutzt werden.

Ein Unternehmen könnte beispielsweise einen internen KI-Assistenten entwickeln, der auf freigegebenen Unternehmensdokumenten basiert und Mitarbeitern Fragen zu internen Prozessen beantwortet.

5. Echtzeitdaten

Nicht jede KI benötigt ausschließlich historische Daten.

Bei bestimmten Anwendungen sind Echtzeitdaten besonders wichtig.

Beispiele:

• Börsen- und Finanzdaten

• Verkehrsdaten

• Sensordaten

• Maschinenzustände

• Wetterdaten

• Netzwerkdaten

• Logdaten

• IoT-Daten

Je nach Anwendungsfall kann eine KI aktuelle Informationen analysieren und daraus unmittelbar eine Entscheidung oder Empfehlung ableiten.

Ein weiterer wichtiger Unterschied betrifft die Struktur der Daten.

Strukturierte Daten

Strukturierte Daten besitzen ein festgelegtes Format.

Beispiele:

Solche Daten lassen sich beispielsweise in relationalen Datenbanken speichern und analysieren.

Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten besitzen dagegen kein einheitliches Tabellenformat.

Dazu gehören:

• PDFs

• E-Mails

• Bilder

• Videos

• Audiodateien

• Freitexte

• Dokumente

Gerade durch moderne generative KI können auch solche Daten immer besser analysiert und verarbeitet werden.

Datenqualität ist einer der entscheidenden Faktoren für erfolgreiche KI-Projekte.

Daten sollten unter anderem:

• korrekt

• vollständig

• konsistent

• aktuell

• relevant

• nachvollziehbar

• ausreichend repräsentativ

sein.

Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das eine KI zur Prognose zukünftiger Verkäufe entwickeln möchte.

Wenn die historischen Verkaufsdaten zahlreiche Fehler enthalten, beispielsweise:

• falsche Produktnummern

• fehlende Umsätze

• doppelte Datensätze

• falsche Zeitstempel

• unvollständige Kundendaten

kann die KI daraus falsche Muster ableiten.

Das Problem liegt dann möglicherweise nicht im KI-Modell selbst, sondern bereits in der Datenbasis.

In der KI- und Datenwelt gibt es deshalb ein bekanntes Prinzip:

Garbage in, garbage out.

Gemeint ist:

Wenn schlechte Daten in ein System gelangen, können auch die Ergebnisse schlecht sein.

Das gilt insbesondere für Machine Learning und datengetriebene KI-Systeme.

Unternehmen sollten daher nicht ausschließlich in neue KI-Modelle investieren.

Ebenso wichtig ist eine solide Data-Governance- und Datenstrategie.

Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz.

Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen verwendet, die aus Daten Muster lernen können.

Ein vereinfachtes Beispiel:

Ein Online-Shop verfügt über historische Daten zu Millionen von Bestellungen.

Die Daten enthalten beispielsweise:

• Produkt

• Preis

• Kunde

• Zeitpunkt

• Kaufhäufigkeit

• Warenkorb

• Kaufabschluss

Ein Machine-Learning-Modell kann daraus Muster erkennen.

Das Unternehmen könnte anschließend beispielsweise versuchen vorherzusagen:

Welche Produkte könnte ein Kunde als Nächstes kaufen?

Hier wird deutlich, warum Daten für KI-Anwendungen so wichtig sind.

AI Data Analytics beschreibt den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Analyse von Daten.

Traditionelle Datenanalyse basiert häufig auf festgelegten Abfragen und statistischen Verfahren.

KI kann zusätzliche Möglichkeiten bieten.

Beispielsweise können moderne Systeme:

• große Datenmengen analysieren

• Muster erkennen

• Anomalien identifizieren

• Prognosen erstellen

• Texte auswerten

• Zusammenhänge erkennen

• Berichte automatisch erstellen

• Daten kategorisieren

• natürliche Sprache verstehen

Dadurch können Mitarbeiter Daten zunehmend auch über natürliche Sprache untersuchen.

Statt eine komplexe Datenbankabfrage zu formulieren, könnte ein Mitarbeiter beispielsweise fragen:

„Welche Produkte hatten im letzten Quartal den stärksten Umsatzrückgang?“

Ein entsprechend angebundenes KI-System könnte die relevanten Daten analysieren und die Ergebnisse verständlich zusammenfassen.

AI Data wird häufig mit Big Data in Verbindung gebracht.

Big Data bezeichnet sehr große, komplexe oder schnell entstehende Datenmengen.

Dabei werden häufig verschiedene Eigenschaften betrachtet:

• Volume – Datenmenge

• Velocity – Geschwindigkeit

• Variety – Vielfalt

• Veracity – Vertrauenswürdigkeit

• Value – wirtschaftlicher Nutzen

KI kann dabei helfen, große Datenmengen zu analysieren.

Umgekehrt ermöglicht eine große und hochwertige Datenbasis häufig leistungsfähigere datengetriebene Anwendungen.

AI und Big Data ergänzen sich deshalb in vielen Unternehmensbereichen.

Generative KI unterscheidet sich teilweise von klassischen Machine-Learning-Anwendungen.

Modelle für generative KI werden mit großen Datenmengen trainiert und können anschließend beispielsweise:

• Texte

• Bilder

• Audio

• Videos

• Programmcode

generieren.

Bei Sprachmodellen spielen große Mengen an Textdaten eine zentrale Rolle.

Bei Bildmodellen können beispielsweise Bild-Text-Paare und andere multimodale Daten relevant sein.

Wichtig ist dabei jedoch:

Nicht jede Information, die ein Nutzer in ein KI-System eingibt, wird automatisch zu Trainingsdaten.

Ob und wie Nutzereingaben verwendet werden, hängt unter anderem vom jeweiligen Anbieter, Produkt, Vertrag und den gewählten Einstellungen ab.

Sobald personenbezogene Informationen verarbeitet werden, wird das Thema Datenschutz besonders wichtig.

Unternehmen sollten deshalb genau prüfen:

• Welche Daten werden verarbeitet?

• Wo werden die Daten gespeichert?

• Wer kann darauf zugreifen?

• Werden Daten an externe Anbieter übertragen?

• Werden Daten zum Training von Modellen verwendet?

• Wie lange werden Daten gespeichert?

• Welche Rechtsgrundlage besteht?

• Welche technischen Schutzmaßnahmen existieren?

Insbesondere bei personenbezogenen Daten können neben KI-spezifischen Regelungen auch Anforderungen der DSGVO relevant sein.

Ein Unternehmen sollte deshalb niemals einfach vertrauliche Kundeninformationen in ein öffentliches KI-Tool kopieren, ohne vorher die Rahmenbedingungen zu prüfen.

Auch der EU AI Act spielt beim Umgang mit KI-Daten eine wichtige Rolle.

Je nach Art des KI-Systems und dessen Einsatzbereich können unterschiedliche regulatorische Anforderungen gelten.

Insbesondere bei Hochrisiko-KI spielen unter anderem Datenqualität, Daten-Governance und geeignete Datenpraktiken eine wichtige Rolle.

Unternehmen sollten deshalb ihre KI-Projekte nicht ausschließlich technisch betrachten.

Eine professionelle KI-Strategie sollte auch berücksichtigen:

• Datenschutz

• IT-Sicherheit

• Datenqualität

• Governance

• Compliance

• Dokumentation

• menschliche Kontrolle

Data Governance beschreibt die Regeln, Prozesse und Verantwortlichkeiten für den Umgang mit Daten.

Dabei wird beispielsweise festgelegt:

• Wer darf Daten verwenden?

• Wer ist für Daten verantwortlich?

• Wo werden Daten gespeichert?

• Wie werden Daten geschützt?

• Wie werden Datenqualität und Aktualität kontrolliert?

• Welche Daten dürfen für KI verwendet werden?

• Wie werden Daten klassifiziert?

Für Unternehmen wird Data Governance mit zunehmender KI-Nutzung immer wichtiger.

Denn je mehr KI-Anwendungen auf Unternehmensdaten zugreifen, desto wichtiger wird ein kontrollierter Datenzugriff.

Marketing

KI kann Kundendaten und Kampagnendaten analysieren und beispielsweise Muster in der Performance verschiedener Marketingmaßnahmen erkennen.

Vertrieb

Verkaufsdaten können analysiert werden, um Absatzprognosen oder Priorisierungen zu unterstützen.

Kundenservice

Support-Tickets können automatisch kategorisiert, zusammengefasst oder priorisiert werden.

Personalwesen

KI kann bestimmte Prozesse im HR-Bereich unterstützen. Gerade hier sind allerdings Datenschutz, Diskriminierungsrisiken und die Anforderungen des AI Act besonders sorgfältig zu prüfen.

Produktion

Maschinen- und Sensordaten können analysiert werden, um mögliche Fehler oder Wartungsbedarfe frühzeitig zu erkennen.

IT

Logdaten und Systeminformationen können mithilfe von KI analysiert werden, um Auffälligkeiten schneller zu identifizieren.

Eine erfolgreiche AI-Data-Strategie muss nicht mit einem riesigen KI-Projekt beginnen.

Ein sinnvoller Ansatz besteht aus mehreren Schritten.

Schritt 1: Datenquellen erfassen

Zunächst sollte das Unternehmen herausfinden, welche Daten überhaupt vorhanden sind.

Dazu können gehören:

• Datenbanken

• CRM-Systeme

• ERP-Systeme

• Dateien

• Dokumente

• APIs

• Cloud-Dienste

• Logsysteme

Schritt 2: Datenqualität überprüfen

Anschließend sollte geprüft werden, ob die Daten:

• vollständig

• korrekt

• aktuell

• konsistent

sind.

Schritt 3: Daten klassifizieren

Nicht jede Information ist gleich sensibel.

Unternehmen sollten Daten beispielsweise nach Kategorien wie:

• öffentlich

• intern

• vertraulich

• personenbezogen

• besonders sensibel

klassifizieren.

Schritt 4: KI-Anwendungsfälle definieren

Danach sollte geklärt werden:

Welche konkreten Probleme soll KI lösen?

Nicht jede vorhandene Datenquelle benötigt automatisch eine KI-Anwendung.

Ein guter KI-Use-Case sollte einen nachvollziehbaren wirtschaftlichen oder organisatorischen Nutzen besitzen.

Schritt 5: Zugriffskontrollen einrichten

KI-Systeme sollten nur auf Daten zugreifen können, die sie tatsächlich benötigen.

Das Prinzip sollte möglichst lauten:

So viel Zugriff wie nötig – so wenig wie möglich.

Schritt 6: Ergebnisse kontrollieren

KI-Ergebnisse sollten insbesondere bei geschäftskritischen Anwendungen überprüft werden.

Eine KI kann überzeugend formulierte, aber falsche Ergebnisse liefern.

Daher sollte menschliche Kontrolle je nach Risiko weiterhin eine wichtige Rolle spielen.

Bei größeren KI-Projekten werden häufig sogenannte Data Pipelines eingesetzt.

Eine Data Pipeline beschreibt vereinfacht den Weg der Daten von der Quelle bis zur Anwendung.

Ein typischer Ablauf kann so aussehen:

Datenquelle → Sammlung → Bereinigung → Transformation → Speicherung → KI-Modell → Ergebnis

Beispielsweise können Verkaufsdaten täglich aus einem ERP-System importiert werden.

Anschließend werden Fehler bereinigt, Daten vereinheitlicht und in einer geeigneten Datenplattform gespeichert.

Ein KI-Modell kann diese Daten anschließend für Prognosen oder Analysen verwenden.

Moderne KI-Systeme arbeiten mit unterschiedlichen Datenbanken und Speichertechnologien.

Dazu gehören unter anderem:

• relationale Datenbanken

• Data Warehouses

• Data Lakes

• NoSQL-Datenbanken

• Vektordatenbanken

Besonders interessant sind Vektordatenbanken für moderne generative KI-Anwendungen.

Sie können beispielsweise genutzt werden, um Inhalte anhand ihrer semantischen Bedeutung zu durchsuchen.

Das ist eine wichtige Grundlage für sogenannte RAG-Systeme – Retrieval-Augmented Generation.

Bei Retrieval-Augmented Generation wird ein generatives KI-Modell mit externen Informationen kombiniert.

Statt ausschließlich auf dem Wissen eines Modells zu basieren, kann ein System zunächst relevante Dokumente oder Daten abrufen.

Anschließend verwendet das Sprachmodell diese Informationen für seine Antwort.

Ein Unternehmen könnte beispielsweise interne Dokumente in einem solchen System verfügbar machen.

Ein Mitarbeiter fragt:

„Wie funktioniert unser Urlaubsprozess?“

Das System sucht zunächst nach den passenden internen Informationen und generiert anschließend daraus eine Antwort.

Dadurch kann KI wesentlich stärker mit aktuellen und unternehmensspezifischen Daten arbeiten.

Viele Unternehmen verfügen bereits über große Datenmengen.

Das Problem besteht häufig nicht darin, dass keine Daten vorhanden sind.

Das Problem ist vielmehr:

Die Daten liegen verteilt, unstrukturiert oder ungenutzt in verschiedenen Systemen.

Ein Unternehmen kann beispielsweise Daten besitzen, die in:

• CRM

• ERP

• E-Mail-Systemen

• Cloud-Speichern

• Supportsystemen

• Excel-Dateien

• Datenbanken

verteilt sind.

Wer diese Informationen sinnvoll zusammenführt und für KI zugänglich macht, kann daraus neue Möglichkeiten entwickeln.

Daten werden damit zunehmend zu einem strategischen Unternehmenswert.

Datenqualität

Schlechte Daten führen zu schlechten Ergebnissen.

Datenschutz

Personenbezogene und vertrauliche Daten müssen geschützt werden.

Datenzugriff

KI-Systeme benötigen häufig Zugriff auf relevante Informationen. Dieser Zugriff muss kontrolliert werden.

Datenaktualität

Veraltete Daten können zu falschen Ergebnissen führen.

Bias

Wenn Daten bestimmte Gruppen oder Situationen nicht angemessen repräsentieren, können KI-Systeme bestehende Verzerrungen übernehmen oder verstärken.

Sicherheit

Datenbestände müssen gegen unberechtigten Zugriff und Missbrauch geschützt werden.

Kosten

Große Datenmengen und KI-Systeme können erhebliche Infrastruktur- und Betriebskosten verursachen.

Die Bedeutung von Daten wird durch künstliche Intelligenz weiter steigen.

Unternehmen werden zunehmend nicht nur klassische Business Intelligence einsetzen, sondern Daten mit generativer KI, Machine Learning und automatisierten Agentensystemen kombinieren.

Dadurch entstehen beispielsweise:

• KI-gestützte Datenanalyse

• intelligente Business-Intelligence-Systeme

• automatische Prognosen

• KI-Agenten

• intelligente Suchsysteme

• personalisierte Kundenansprache

• automatisierte Dokumentenanalyse

• Predictive Maintenance

• intelligente Automatisierung

Die entscheidende Grundlage bleibt jedoch dieselbe:

Die KI kann nur so gut arbeiten, wie es die verfügbaren Daten und das jeweilige Systemdesign erlauben.

AI Data ist weit mehr als eine Sammlung von Daten für künstliche Intelligenz.

Daten bilden die Grundlage für Training, Analyse, Automatisierung und die Entwicklung moderner KI-Anwendungen.

Dabei entscheidet nicht allein die Datenmenge über den Erfolg.

Viel wichtiger sind Datenqualität, Aktualität, Struktur, Sicherheit, Datenschutz und eine klare Data-Governance-Strategie.

Für Unternehmen bedeutet das: Wer künstliche Intelligenz erfolgreich einsetzen möchte, sollte nicht nur über das passende KI-Modell nachdenken. Ebenso wichtig ist die Frage:

Welche Daten stehen zur Verfügung – und wie können diese sicher, sinnvoll und rechtssicher genutzt werden?

Mit einer durchdachten AI-Data-Strategie können Unternehmen ihre vorhandenen Informationen besser nutzen, Prozesse automatisieren und neue KI-Anwendungen entwickeln.

Damit wird AI Data zu einem zentralen Baustein der digitalen Transformation.