Warum KI-Datenqualität der Schlüssel zum KI-Erfolg ist

In KI-Systemen umfasst Datenqualität auch Faktoren, die in traditionellen Datenqualitätsdimensionenweniger betont werden – wie Repräsentativität, Verzerrung, Kennzeichnungsgenauigkeit und irrelevante Variationen (Rauschen) –, die das Verhalten der Modelle beeinflussen können.

Die Bedeutung der Datenqualität in der KI kann nicht genug betont werden: Schlechte Datenqualität ist einer der häufigsten Gründe, warum KI-Initiativen scheitern. KI-Modelle trainiert auf fehlerhaften, voreingenommenen oder unvollständigen Daten, liefern unzuverlässige Ausgaben, unabhängig davon, wie ausgeklügelt die Architekturen auch sein mögen. Wie das Sprichwort sagt: Müll rein, Müll raus.

Qualitativ hochwertige Daten bilden dagegen die Grundlage für eine vertrauenswürdige und effektive KI. Da KI-Systeme immer komplexer und skalierbarer werden, wird ein kontinuierliches und robustes Datenqualitätsmanagement darüber entscheiden, ob diese Systeme zuverlässig arbeiten, sich an wechselnde Umgebungen anpassen und fundierte Entscheidungen ermöglichen können.

Fortschrittliche Datenqualitätstools können das Qualitätsmanagement von KI-Daten optimieren, indem sie kontinuierliche Überwachung und Validierung direkt in Daten- und Modellpipelines integrieren. Zusätzlich zur regelbasierten Automatisierung kann KI verwendet werden, um die KI-Datenqualität zu verbessern, indem subtile Anomalien erkannt, Probleme anhand der Auswirkungen auf das Downstream-Modell priorisiert werden und vieles mehr. Durch die Automatisierung von Prüfungen auf Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und andere Dimensionen der Datenqualität helfen diese Tools Teams dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen und die Datenqualität im Zuge der Weiterentwicklung von KI-Systemen aufrechtzuerhalten.

Organisationen weltweit investieren weiterhin stark in KI. Laut Gartner werden die weltweiten KI-Ausgaben im Jahr 2026 voraussichtlich 2 Billionen US-Dollar übersteigen, was einem jährlichen Wachstum von 37 % entspricht.¹ Diese rasche Expansion verschleiert jedoch die Tatsache, dass viele KI-Initiativen Schwierigkeiten haben, einen dauerhaften Wert zu schaffen.

Die CEO-Studie 2025 des IBM Institute for Business Value ergab, dass nur 16 % der KI-Initiativen im gesamten Unternehmen erfolgreich skaliert wurden,² während die NANDA-Studie³ des MIT berichtet, dass bis zu 95 % der Pilotprojekte im Bereich generative KI nicht über Experimente hinausgehen.

Forschungen legen nahe, dass die Qualität von KI-Daten und die Datenverwaltung wichtige Unterscheidungsmerkmale im KI-Ökosystem sind. Eine separate IBV-Studie ergab, dass 68 % der KI-orientierten Unternehmen ausgereifte, gut etablierte Daten- und Governance-Frameworks angeben, verglichen mit nur 32 % der anderen Organisationen.⁴

Die Autoren der Studie stellen fest: „Diese Grundlage strukturierter, zugänglicher, qualitativ hochwertiger Daten ist zwar weniger auffällig als modernste Algorithmen oder ehrgeizige Anwendungsfälle, aber sie ist die wesentliche Voraussetzung für nachhaltigen KI-Erfolg.“

Diese Grundlage ist wichtig, weil maschinelle Lernmodelle – ein Kernstück vieler KI-Systeme – direkt aus den ihnen zur Verfügung gestellten Datensätzen „lernen“. Wenn diese Daten die Realität aufgrund von Fehlern, Lücken, veralteten Informationen, Silos oder systematischer Verzerrung falsch darstellen, erben Modelle nicht nur diese Schwächen, sondern können auch Datenprobleme in großem Maßstab verstärken.

Beispielsweise können in generativen KI-Systemen, wie großen Sprachmodellen (LLMs) verwendet für Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenqualitätsprobleme als Text mit sachlichen Ungenauigkeiten oder voreingenommenen Bildausgaben auftreten. Schlechte Datenqualität kann zudem zu ungleichmäßiger Leistung führen, insbesondere in Randfällen wie ungewöhnlichen Eingaben und unterrepräsentierten Szenarien.

Selbst kleine Prozentsätze von Daten mit niedriger Qualität können übergroße Auswirkungen haben. Nur ein paar schlechte Ergebnisse könnten die Entscheidungsfindung und das Vertrauen in die Technologie insgesamt untergraben, sodass Führungskräfte zu dem Schluss kommen, dass ein KI-Tool defekt ist, wenn die Ursache in der Qualität der Daten liegt, die es informieren.

Abgesehen von den technischen Ergebnissen hat eine niedrige KI-Datenqualität auch rechtliche und ethische Auswirkungen, einschließlich Risiken im Zusammenhang mit dem Datenschutz und der verantwortungsvollen Datennutzung. Modelle, die auf schlecht verwalteten Daten trainiert wurden, können Diskriminierung in Bereichen wie Personalbeschaffung, Kreditvergabe, Gesundheitswesen und öffentlichen Diensten aufrechterhalten. Gleichzeitig machen Vorschriften wie der EU Artificial Intelligence Act und eine wachsende Zahl von KI-Gesetzen der US-Bundesstaaten Unternehmen zunehmend für den Datenschutz sowie für die Qualität, Repräsentativität und Herkunft von Trainingsdaten verantwortlich.

Die Messung der Datenqualität im KI-Bereich stützt sich auf viele der gleichen Datenqualitätsdimensionen, die auch mit traditionellen Datenqualitätsmetriken erfasst werden. Der Unterschied liegt darin, wie Datenqualitätsdimensionen in KI-Szenarien neu definiert werden: Sie werden hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf Modelltraining, Modellverallgemeinerung, Fairness und operatives Risikobewertet – insbesondere wenn Modelle in verschiedenen Datenumgebungen entwickelt und eingesetzt werden.

Bei Anwendung auf KI-Systeme wird die Datenqualität mit angepassten Versionen der folgenden Datenqualitätsdimensionen bewertet:

• Datengenauigkeit
• Vollständigkeit
• Datenintegrität
• Konsistenz
• Aktualität
• Relevanz

In traditionellen Umgebungen konzentriert sich die Genauigkeit darauf, ob Datenwerte reale Einheiten oder Ereignisse korrekt darstellen, oft durch einfache Überprüfungen und vordefinierte Schwellenwerte. Bei KI-Systemen hängt die Genauigkeit auch von robusten Datenvalidierungsprozessen ab, die bewerten, wie sich Etikettenrauschen (falsch oder mehrdeutig beschriftete Trainingsbeispiele), Messfehler und Proxy-Variablen auf das Modelltraining auswirken.

Neben der Prüfung, ob erforderliche Felder oder Datensätze fehlen, geht es bei der Datenqualität im Bereich der KI auch darum, ob die Daten ausreichend die gesamte Bandbreite der Fälle abdecken, denen das Modell voraussichtlich begegnen wird, wie z. B. Edge-Fälle, seltene Ereignisse und Minderheitsbevölkerungen. Lücken in der Abdeckung können zu brüchigen Modellen führen, die im Durchschnitt gut funktionieren, aber in unterrepräsentierten Szenarien versagen, was die Fairness und die operationellen Risiken erhöht.

Traditionell geht es bei der Datenintegrität darum, sicherzustellen, dass die Daten grundlegenden Regeln folgen, wie z. B. dem richtigen Schema und der korrekten Verbindung zwischen verschiedenen Systemen. Für KI bedeutet Datenintegrität auch, genau zu wissen, woher die Daten stammen, und in der Lage zu sein, nachzuvollziehen, wie sie in der gesamten Datenpipeline vorbereitet und verwendet wurden.

Teams sollten in der Lage sein, Daten bis zu ihrer ursprünglichen Quelle zurückzuverfolgen und jede daran vorgenommene Änderung klar zu protokollieren. Wichtige Datenbestände, einschließlich Trainingsdaten und Modelleingaben, sollten geschützt werden, damit Probleme wie versehentliche Beschädigung, Vervielfältigung oder unbefugte Änderungen erkannt und untersucht werden können.

Neben einheitlichen Formaten und Definitionen bedeutet die Messung der KI-Datenqualität, dass untersucht wird, ob Daten in historischen und neuen Daten auf einheitliche Weise erfasst, verarbeitet und ergänzt werden. Diese Überprüfung hilft sicherzustellen, dass Änderungen in Pipelines oder Quellen nicht unbeabsichtigt Verzerrungen, Verzerrungen oder Risiken im nachgelagerten Modell verursachen.

Der klassische Aktualitätsansatz konzentriert sich darauf, wie aktuell die Daten zum Zeitpunkt ihrer Erfassung sind. Bei KI-Systemen erfordert Aktualität auch die Überwachung, wie sich neue Daten oder Echtzeitdaten von Trainingsdaten unterscheiden, da Daten- oder Konzeptabweichungen die Modellleistung beeinträchtigen können.

Anstatt zu fragen, ob Daten allgemein nützlich sind oder sich auf den Problembereich beziehen, bedeutet die Bewertung der Datenrelevanz in KI-Anwendungsfällen, dass jede Funktion und jedes Beispiel Informationen liefert, die die beabsichtigte Funktion des Systems unterstützen. Diese Metrik beinhaltet die Untersuchung, ob Daten die Prognoseleistung verbessern, die Robustheit unter verschiedenen Bedingungen unterstützen, die Empfindlichkeit gegenüber Rauschen oder falschen Korrelationen reduzieren und die nachgelagerte Interpretierbarkeit oder Diagnose erleichtern.

Die Messung der KI-Datenqualität bildet eine erste Ausgangsbasis, aber um sie aufrechtzuerhalten, ist eine kontinuierliche Überwachung der Datenqualität erforderlich, da sich Daten, Nutzungsmuster und Betriebsbedingungen weiterentwickeln. Zu den vier grundlegenden Praktiken zur Verbesserung und Aufrechterhaltung der KI-Datenqualität gehören:

• Datenprofilierung und Exploration zu Beginn des Lebenszyklus
• Daten-Observability als Grundlage
• Datenqualitätsprüfungen mithilfe von KI
• Den Kreislauf durch Sanierung und Feedback schließen