Wer die Daten nicht ehrt, ist der KI nicht wert 

Externe Daten stellen den großen Kontext her

Wenn proprietäre Daten von Unternehmen und deren Partnern den mikro-ökonomischen Kontext für KI-Modelle herstellen, dann stellen externe Daten vor allem den „makro-ökonomischen“ Kontext her. Zu externen Daten zählt man Open Data von Behörden oder Forschungseinrichtungen, sowie kommerzielle Daten von professionellen Datenanbietern.  

Externe Daten gibt es in jeder Form und Farbe: Finanzmarktdaten, Wetterdaten, Firmendaten, Bilddaten, Kartendaten, Import/Exportdaten, und hunderte weitere Kategorien. Es gibt weltweit nicht nur tausende von Open Data Portalen, sondern auch zehntausende von kommerziellen Datendienstleistern. Die Kunst besteht für Unternehmen darin, für ihre KI-Modelle genau die richtigen, relevanten, und rechtssicheren Daten zu finden – die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen.  

Man stelle sich z.B. einen großen Eishersteller vor: Mit historischen Abverkaufszahlen kann man ein KI-Modell trainieren, dass z.B. den Abverkauf auf Tagesbasis vorhersagt. Das Modell hat hier nur den internen Kontext und kann nur „in den Rückspiegel schauend“ eine Vorhersage treffen. Was aber wenn der Abverkauf von Eis maßgeblich vom Wetter abhängt? Hier könnten z.B. nicht nur historische Wetterdaten, sondern auch tagesaktuelle Wetterdaten sowie -vorhersagen dem KI-Modell einen wichtigen Kontext liefern. Man ermöglicht mit diesen Daten dem KI-Modell „aus dem Seitenfenster und der Windschutzscheibe“ zu schauen. 

Die Nutzung von externen Daten kommt aber auch mit Herausforderungen. Unternehmen haben hier wenig Kontrolle über die Datenqualität von Drittanbietern, müssen lückenlos die Rechtsicherheit in Bezug auf geistiges Eigentum und Datenschutz-Konformität ihrer Partner prüfen, und einen ökonomisch vertretbaren Preis finden. Auch die langfristige Verfügbarkeit und Support spielt eine große Rolle: Was passiert z.B., wenn ein Open Data Portal oder Datenanbieter nicht mehr verfügbar sind? Haben wir alternative Datenquellen? Wer stellt Support bereit, wenn die Daten nicht der erwarteten Qualität und Menge entsprechen?  

Der verantwortungsvolle Umgang mit Daten 

Neben den zahlreichen Vorteilen, die Daten für die KI-Entwicklung bieten, müssen wir uns auch den Herausforderungen stellen, die mit der Nutzung von Daten einhergehen. Der verantwortungsvolle Umgang mit Daten ist entscheidend, damit die Vorteile der KI-Revolution allen zugutekommen und nicht nur einigen wenigen. Bei personenbezogenen Daten sind Datenschutz und Datensicherheit zentrale Themen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Daten, die sie sammeln und nutzen, ordnungsgemäß geschützt sind und die Privatsphäre der Nutzer respektiert wird. Das erfordert nicht nur robuste technische Lösungen, sondern auch klare ethische Richtlinien und Transparenz gegenüber den Nutzern.