Befragen Sie den Hype, um die Gewinner zu finden
Von der Betrugserkennung Mit Blick auf die Überwachung landwirtschaftlicher Nutzpflanzen ist eine neue Welle von Technologie-Startups entstanden, die alle davon überzeugt sind, dass der Einsatz von KI die Herausforderungen der modernen Welt bewältigen wird.
Mit zunehmender Reife der KI-Landschaft kommt jedoch eine wachsende Sorge zum Vorschein: Das Herzstück vieler KI-Unternehmen, ihre Modelle, werden schnell zur Ware. Der spürbare Mangel an substanzieller Differenzierung zwischen diesen Modellen wirft allmählich Fragen über die Nachhaltigkeit ihres Wettbewerbsvorteils auf.
Während KI-Modelle weiterhin zentrale Bestandteile dieser Unternehmen sind, ist stattdessen ein Paradigmenwechsel im Gange. Das wahre Wertversprechen von KI-Unternehmen liegt mittlerweile nicht nur in den Modellen, sondern vor allem auch in den zugrunde liegenden Datensätzen. Es ist die Qualität, Breite und Tiefe dieser Datensätze, die es Modellen ermöglichen, ihre Konkurrenten in den Schatten zu stellen.
Doch im Ansturm auf den Markt starten viele KI-gesteuerte Unternehmen, darunter auch solche, die sich in den vielversprechenden Bereich der Biotechnologie wagen, ohne die strategische Implementierung eines speziell entwickelten Technologie-Stacks, der die unverzichtbaren Daten generiert, die für robustes maschinelles Lernen erforderlich sind. Dieses Versehen hat erhebliche Auswirkungen auf die Langlebigkeit ihrer KI-Initiativen.
Das wahre Wertversprechen von KI-Unternehmen liegt mittlerweile nicht nur in den Modellen, sondern vor allem auch in den zugrunde liegenden Datensätzen.
Wie erfahrene Risikokapitalgeber (VCs) wissen, reicht es nicht aus, die oberflächliche Attraktivität eines KI-Modells zu hinterfragen. Stattdessen ist eine umfassende Bewertung des Tech-Stacks des Unternehmens erforderlich, um dessen Eignung für seinen Zweck einzuschätzen. Das Fehlen einer sorgfältig ausgearbeiteten Infrastruktur für die Datenerfassung und -verarbeitung könnte möglicherweise von Anfang an den Scheitern eines ansonsten vielversprechenden Unternehmens bedeuten.
In diesem Artikel biete ich praktische Frameworks an, die auf meiner praktischen Erfahrung als CEO und CTO von Start-ups mit maschinellem Lernen basieren. Obwohl diese Grundsätze keineswegs erschöpfend sind, sollen sie eine zusätzliche Ressource für diejenigen bieten, die vor der schwierigen Aufgabe stehen, die Datenprozesse von Unternehmen und die Qualität der daraus resultierenden Daten zu bewerten und letztendlich festzustellen, ob sie für den Erfolg gerüstet sind.
Was könnte schief gehen, von inkonsistenten Datensätzen bis hin zu verrauschten Eingaben?
Bevor wir uns mit den Frameworks befassen, wollen wir zunächst die grundlegenden Faktoren bewerten, die bei der Bewertung der Datenqualität eine Rolle spielen. Und vor allem: Was könnte schiefgehen, wenn die Daten nicht auf dem neuesten Stand sind?
Relevanz
Betrachten wir zunächst die Relevanz der Datensätze. Daten müssen eng mit dem Problem übereinstimmen, das ein KI-Modell zu lösen versucht. Beispielsweise erfordert ein KI-Modell, das zur Vorhersage von Immobilienpreisen entwickelt wurde, Daten zu Wirtschaftsindikatoren, Zinssätzen, Realeinkommen und demografischen Veränderungen.
Ebenso ist es im Zusammenhang mit der Arzneimittelentwicklung von entscheidender Bedeutung, dass experimentelle Daten die größtmögliche Vorhersagekraft für die Auswirkungen auf Patienten aufweisen. Dies erfordert fachmännische Überlegungen zu den relevantesten Tests, Zelllinien, Modellorganismen und mehr.
Genauigkeit
Zweitens müssen die Daten vorhanden sein genau. Selbst eine kleine Menge ungenauer Daten kann erhebliche Auswirkungen auf die Leistung eines KI-Modells haben. Besonders gravierend ist dies bei medizinischen Diagnosen, bei denen ein kleiner Fehler in den Daten zu einer Fehldiagnose führen und möglicherweise lebensgefährliche Folgen haben könnte.
Abdeckung
Drittens ist auch die Abdeckung der Daten von wesentlicher Bedeutung. Fehlen den Daten wichtige Informationen, kann das KI-Modell nicht so effektiv lernen. Wenn beispielsweise ein KI-Modell zum Übersetzen einer bestimmten Sprache verwendet wird, ist es wichtig, dass die Daten verschiedene Dialekte umfassen.