Die entscheidende Rolle qualitativ hochwertiger Daten beim Training von KI-Modellen für die IT 

Entdecken Sie die Infografik der Enterprise Strategy Group über die Rolle hochwertiger Daten für das Training von KI für die IT

Solange sich die meisten von uns erinnern können - ob Sie nun ein L1-Techniker sind, der in den IT-Gräben arbeitet, oder ein Endbenutzer, der einen schlechten Tag mit seinem Laptop oder einer neuen Anwendung hat, die nicht richtig funktioniert - ist IT-Support eine reaktive Sache. In einem ständigen Zustand der Reaktion zu leben, ist für niemanden angenehm, egal in welchem Bereich. Erinnern Sie sich an die Druckerszene in "Office Space"? Nicht gut. 

Während die IT-Abteilung ständig mit Brandschutzübungen beschäftigt ist, verpassen die IT-Techniker wertvolle Zeit, die sie für strategischere Projekte und IT-Transformationsprojekte wie die Einführung von Windows 11 nutzen könnten. Ganz zu schweigen von den Auswirkungen, die eine schlechte digitale Mitarbeitererfahrung auf die Mitarbeiterzufriedenheit und -produktivität hat.  

Wie können Sie Ihr IT-Team zu einer proaktiven IT-Haltung bewegen - und sogar zu einer vorausschauenden? Durch KI, die speziell für die IT entwickelt wurde, ist Lakeside wegweisend für das, was wir AI that speaks IT™ nennen. Wir springen nicht einfach auf den KI-Zug auf, nur um der KI willen. Stattdessen setzen wir KI ein, die speziell für die Vereinfachung der IT trainiert wurde. IT-Teams können die in die Lakeside SysTrack Plattform eingebettete KI-Engine nutzen, um dank der prädiktiven Analyse zur Erkennung von Anomalien dafür zu sorgen, dass die Endgeräte einwandfrei funktionieren. Zu diesen Endpunkten gehören beispielsweise Unternehmenslaptops, Kassensysteme im Einzelhandel, digitale Einkaufswagen in Krankenhäusern, Flughafendisplays und Selbstbedienungskioske. 

Wie bei allen KI-Modellen hängt ihre Effizienz wesentlich von der Qualität der Daten ab, mit denen sie trainiert werden. Die Fütterung eines KI-Modells mit gut strukturierten, qualitativ hochwertigen und gut beschrifteten Daten ist aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung, wobei der wichtigste die KI-Genauigkeit und die Effizienz beim Training des Modells ist. Beide Aspekte sind wichtig, um Vertrauen in das KI-Modell aufzubauen. 

Die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten in KI-Modellen für die IT

1. Genauigkeit und Leistung 

Qualitativ hochwertige Daten wirken sich direkt auf die Genauigkeit von KI-Modellen aus. Im IT-Sektor, wo Präzision entscheidend ist, ist die Fähigkeit eines KI-Modells, Anomalien korrekt zu erkennen, Systemausfälle vorherzusagen oder die Ressourcenzuweisung zu optimieren, von größter Bedeutung. Gut strukturierte und saubere Daten sorgen dafür, dass das Modell die richtigen Muster erlernt und weniger Fehler macht.  

Da Lakeside seit 27 Jahren im Bereich IT-Data Intelligence tätig ist, können wir KI-Funktionen der nächsten Generation liefern, die genau und damit vertrauenswürdig sind. In einem kürzlich abgehaltenen Webinar mit unserer CTO Elise Carmichael stellte Gabe Knuth, Senior Analyst der Enterprise Strategy Group, fest: "Lakeside sammelt seit jeher eine Vielzahl von Daten und nutzt diese auf interessante Weise. Maschinelles Lernen ist etwas, das Lakeside schon seit seiner Gründung betreibt.  

In der Tat sind es die robusten Datensätze von Lakeside, die unsere KI für die IT auszeichnen, denn um den Grad an Vertrauen und Genauigkeit zu erreichen, der für IT-Anwendungsfälle erforderlich ist, müssen Sie über eine Menge hochwertiger Daten verfügen. Tatsächlich nennen 31 % der von der Enterprise Strategy Group befragten IT-Führungskräfte die "begrenzte Verfügbarkeit von Qualitätsdaten" als die größte Herausforderung, auf die ihr Unternehmen bei der Implementierung von KI gestoßen ist. Dieser Mangel an hochwertigen Daten ist der Grund, warum Lakeside-Gründer Mike Schumacher sagt, dass nicht jedes Unternehmen ein KI-Unternehmen ist (oder werden wird). 

2. Effizienz beim Lernen 

KI-Modelle, insbesondere solche, die auf Deep Learning basieren, benötigen erhebliche Rechenressourcen und Zeit für das Training. Hochwertige Daten reduzieren das Rauschen und die irrelevanten Informationen, die das Modell durchsieben muss, und beschleunigen so den Lernprozess des Modells, das mit der Zeit immer feiner abgestimmt wird.  

Wie Gabe Knuth in dem Whitepaper "The Essential Role of Data and Data Quality in IT-related AI Model Training " erklärt, "sind Daten die Nahrung für KI, und was für Menschen gilt, gilt auch für KI: Du bist, was du isst. Oder, in diesem Fall: Je besser die Daten, desto besser die KI." Auch hier sind es die Daten, die den pragmatischen Wert der KI ausmachen oder brechen. 

Die Rolle von gut beschrifteten Daten in KI-Modellen für die IT 

1. Verbesserung der Interpretierbarkeit von Modellen 

Gut beschriftete Daten tragen dazu bei, dass KI-Modelle besser interpretierbar sind. In der IT, wo das Verständnis des Entscheidungsfindungsprozesses eines KI-Systems häufig für Fehlerbehebungs- und Compliance-Zwecke erforderlich ist, sind klar beschriftete Daten von entscheidender Bedeutung. Beschriftungen stellen eine klare Verbindung zwischen den Eingabedaten und dem erwarteten Ergebnis her, wodurch es einfacher wird, den Lernpfad des Modells nachzuvollziehen und etwaige Verzerrungen oder Fehler zu erkennen.  

2. Erleichterung des überwachten Lernens 

Überwachtes Lernen, ein gängiger Ansatz in der KI, stützt sich in hohem Maße auf gekennzeichnete Daten. Die Beschriftungen dienen als Leitfaden und helfen dem Modell, die Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben zu verstehen. Bei IT-Anwendungen wie der automatischen Fehlersuche oder der vorausschauenden Wartung hat die Genauigkeit der Kennzeichnungen einen direkten Einfluss auf die Effektivität des KI-Systems. Falsche oder mehrdeutige Bezeichnungen können zu einer schlechten Modellleistung und unzuverlässigen Vorhersagen führen. 

3. Verbesserung der Verfahren zur Datenkommentierung 

Qualitativ hochwertige beschriftete Daten sind auch für die Verbesserung der Datenannotationsprozesse entscheidend. Da KI-Modelle häufig zur Unterstützung des Annotationsprozesses verwendet werden, kann eine solide Grundlage gut beschrifteter Daten die Leistung des Modells steigern. In der IT kann dies eine bessere automatische Protokollanalyse, verbesserte Überwachungssysteme und eine genauere Kennzeichnung von Netzwerkverkehr oder Benutzeraktionen bedeuten. 

Vertrauenswürdige KI, die IT spricht 

Die Fütterung von KI-Modellen mit gut strukturierten, hochwertigen und gut beschrifteten Daten ist nicht nur eine Best Practice, sondern eine Notwendigkeit, um zuverlässige und effektive KI-Modelle zu entwickeln, die speziell für die IT entwickelt wurden. Da sich die IT-Landschaft ständig weiterentwickelt (ganz zu schweigen von der Einführung von KI-Vorschriften), muss sichergestellt werden, dass KI-Systeme auf einem Fundament aus robusten, hochwertigen und gut strukturierten Daten aufgebaut sind, um ihr volles Potenzial zur Vereinfachung der IT auszuschöpfen. KI, die IT spricht, muss sich durch Genauigkeit und Vertrauen auszeichnen.