Datengold oder Datenmüll? Wie KI von der Datenqualität abhängt

Das Whitepaper „KI und Daten“ untersucht die kritischen Auswirkungen schlechter Datenqualität auf KI-Systeme und Entscheidungsfindungen. Es kategorisiert verschiedene Arten schlechter Daten (ungenau, unvollständig, etc.) und deren Konsequenzen, darunter finanzielle Verluste, Vertrauensverlust und regulatorische Risiken. Das Papier betont die Bedeutung von Datenqualität für den Erfolg von KI-Projekten und beschreibt Strategien zur Verbesserung der Datenqualität, wie Datenbereinigung, -überwachung und die Implementierung von Daten-Governance-Rahmenwerken. Schließlich werden wirtschaftliche Folgen schlechter Datenqualität und deren Einfluss auf Innovation und Wirtschaftswachstum beleuchtet.