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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