Fehlerquellen von KI-Modellen
Wissenswertes am Mittwoch: Tipps, Trends und News rund um Digitalisierung
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Datenqualität entscheidet über das Ergebnis
Künstliche Intelligenz gilt als Schlüsseltechnologie der Zukunft, doch sie ist nur so gut wie die Daten und der Kontext, in dem sie eingesetzt wird. Wird einer dieser Faktoren vernachlässigt, können schnell falsche, unfaire oder unbrauchbare Ergebnisse entstehen. Damit der KI-Einsatz nicht zum Risiko wird, lohnt sich ein Blick auf die häufigsten Fehlerquellen:
🔴 Verzerrte oder lückenhafte Daten:
KI-Modelle lernen aus Daten. Sind diese einseitig, unvollständig oder diskriminierend, spiegelt sich das im Verhalten der KI wider.
🔴 Menschliche Fehler:
Fehler entstehen oft nicht in der Technik, sondern im Umgang damit: durch falsche Einstellungen, Missverständnisse oder mangelnde Expertise.
🔴 Unklare Zieldefinition:
Wenn nicht klar ist, welches Problem die KI lösen soll, optimiert sie möglicherweise für die falschen Prozesse.
Mangelhafte Trainingsdaten, einseitige Zielvorgaben oder fehlende ethische Grundlagen können dazu führen, dass eine KI falsche Entscheidungen trifft. Umso wichtiger ist es, sich bewusst mit den Schwachstellen auseinanderzusetzen. Nur so lassen sich Risiken frühzeitig erkennen, Vertrauen schaffen und die Technologie sinnvoll einsetzen. Wer tiefer in das Thema einsteigen möchte, dem empfehlen wir das Lernnugget „Fehlerquellen von KI-Modellen“ unserer Kolleg:innen vom Mittelstand-Digital Zentrum Hannover.
Hier geht es zum kostenlosen Lernnugget.
Ergänzend dazu empfehlen wir unsere kostenlose Broschüre „Künstliche Intelligenz in Geschäftsprozessen“ auf unserer Website.
