Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Technologielandschaft in beispiellosem Tempo. Von fortschrittlicher Analytik und autonomen Systemen bis hin zu personalisierten Benutzererfahrungen und Echtzeit-Entscheidungen – KI treibt die nächste Generation von Innovationen in der gesamten Branche voran. Technologiesektor. Doch die Fähigkeiten der KI sind nur so leistungsstark wie die Daten, die sie antreiben.
Während Technologieunternehmen um die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen wetteifern, stehen sie vor einer kritischen, oft vernachlässigten Herausforderung: der Vorbereitung und Sicherung von Daten für KI-BereitschaftDieser Prozess geht weit über die grundlegende Datenaufbereitung hinaus. Er erfordert umfassende Transparenz, Governance und Vertrauen in die Datenbestände, um sicherzustellen, dass KI-Modelle genau, ethisch, erklärbar und konform sind.
Die Herausforderungen – Warum Datenaufbereitung und Sicherheit wichtig sind
Technologieunternehmen agieren in datenreichen Umgebungen. Kundendaten, Nutzungstelemetrie, Entwicklerprotokolle, Code-Repositories und IoT-Signale stellen eine wahre Goldgrube für KI dar. Die Nutzung dieser Daten ohne die richtigen Kontrollen kann jedoch schwerwiegende Folgen haben:
- Modellverzerrung und -ungenauigkeit: Schlechte Datenqualität oder ungeprüfte Eingaben führen zu fehlerhaften KI-Ergebnissen.
- Sicherheitsrisiko: Vertrauliche Informationen, die für Schulungen verwendet werden, können unbeabsichtigt weitergegeben oder missbraucht werden.
- Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften: KI-Systeme, die auf persönlichen oder regulierten Daten trainiert werden, unterliegen einer neuen rechtlichen Prüfung durch Gesetze wie das EU-KI-Gesetz, GDPRund sich entwickelnde US-Datenschutzgesetze.
- Reputationsrisiko: Aufsehenerregende Ausfälle, Datenschutzverletzungen oder ethische Verfehlungen schädigen das Kundenvertrauen und den Markenwert.
Der Weg zu effektiven, skalierbaren und verantwortungsvolle KI beginnt mit der Beherrschung der Datenpipeline.
Zentrale Herausforderungen bei der KI-Datenaufbereitung für Technologieunternehmen
1. Datenermittlung im großen Maßstab
KI profitiert von Datenvielfalt, -volumen und -geschwindigkeit. Den meisten Technologieunternehmen fehlt jedoch ein vollständiges Verzeichnis der Daten, deren Speicherort und deren Nutzung. Unstrukturierte Daten, Schatten-ITund die Ausbreitung der Cloud machen es nahezu unmöglich, KI-Trainingseingaben ohne fortschrittliche Entdeckung.
2. Sensitivität und Klassifizierung
Nicht alle Daten sind sicher oder für die Verwendung in der KI geeignet. Unternehmen müssen Daten nach Typ (z. B. PII, Quellcode, Telemetrie), Kontext und Empfindlichkeit um zu verhindern, dass regulierte, verzerrte oder proprietäre Daten unkontrolliert in KI-Pipelines gelangen.
3. Datenqualität und -integrität
Mangelnde Datenhygiene beeinträchtigt die Genauigkeit und Fairness von Modellen. Doppelte Datensätze, falsch beschriftete Felder oder unvollständige Datensätze führen zu „Garbage-in-Garbage-out“-Ergebnissen. Bereinigung, Anreicherung und Herkunftsverfolgung sind für vertrauenswürdige KI unerlässlich.
4. Einwilligung und Zweckbindung
Viele Datenschutzgesetze – wie die DSGVO und Indiens DPDPA– Unternehmen müssen die Datenverarbeitung auf den Zweck beschränken, für den die Einwilligung erteilt wurde. Die Wiederverwendung personenbezogener Daten für KI ohne ausdrückliche Genehmigung kann zu Compliance-Verstößen führen.
5. Governance und Überprüfbarkeit
KI-Systeme unterliegen zunehmend Audits und Rechenschaftspflichten. Unternehmen müssen detailliert dokumentieren, wie Trainingsdaten erfasst, klassifiziert und gesichert wurden – und diese Herkunft über verschiedene Umgebungen hinweg nachverfolgen können.
6. Sichere Zusammenarbeit zwischen Teams
Datenwissenschaftler, Ingenieure, Compliance-Teams und Produktverantwortliche sind alle am KI-Lebenszyklus beteiligt. Ohne eine einheitliche Governance-Ebene erfolgt der Datenzugriff isoliert oder unkontrolliert, was zu Datenlecks und Sicherheitslücken führen kann.
Best Practices für die KI-Datenbereitschaft in der Technologie
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, verfolgen führende Technologieunternehmen bei der KI-Entwicklung einen datenorientierten Ansatz.
Das heisst:
- Aufbau eines zentralen Dateninventars: Erstellen Sie eine umfassende Karte aller Datenbestände – strukturiert, unstrukturiert, vor Ort und in der Cloud –, um eine Grundlage für die Governance zu schaffen.
- Automatisierung der Datenklassifizierung: Verwenden Sie Metadaten und maschinelles Lernen, um sensible, regulierte oder risikoreiche Daten in großem Umfang zu identifizieren.
- Implementierung feinkörniger Zugriffskontrollen: Erzwingen rollenbasierter Zugriff Richtlinien und Grundsätze zur Datenminimierung in allen KI-Workflows.
- Verfolgung der Datenherkunft und -provenienz: Behalten Sie die vollständige Transparenz darüber, wie Daten erfasst, verarbeitet und für das Modelltraining verwendet wurden.
- Einbettung von Datenschutz durch Design: Integrieren Sie Zustimmungs- und ethische Nutzungsprinzipien in jede Phase der KI-Entwicklung.
- Etablierung einer funktionsübergreifenden Governance: Bringen Sie Stakeholder aus den Bereichen Recht, Compliance, Sicherheit und KI im Rahmen gemeinsamer Verantwortlichkeitsrahmen zusammen.
Intelligente Datenverwaltung für KI mit BigID
BigID hilft Organisationen, die Punkte zwischen Daten und KI zu verbinden: für Sicherheit, Datenschutz, Compliance und AI-Datenmanagement. Unsere Plattform der nächsten Generation ermöglicht es Kunden, risikoreiche und wertvolle Daten zu finden, zu verstehen, zu verwalten, zu schützen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, egal wo diese sich befinden.
BigID ermöglicht Technologieunternehmen, Daten für KI vorzubereiten und zu sichern – in großem Maßstab.
- Entdecken und inventarisieren Sie Daten aus allen Quellen: Erhalten Sie Einblick in alle Ihre Daten, egal wo sie gespeichert sind –strukturiert oder unstrukturiert, vor Ort oder in der Cloud.
- Klassifizieren und kennzeichnen Sie sensible Daten für die KI-Bereitschaft: Identifizieren Sie PII, IP und andere Hochrisikodaten automatisch und kennzeichnet sie für die entsprechende Verwendung.
- Kartendatenherkunft und Trackmodelleingaben: Erhalten Sie vollständige Transparenz darüber, welche Daten in welche Modelle eingeflossen sind, und pflegen Sie vertretbare Prüfpfade.
- Durchsetzung von Einwilligungs-, Zweckbeschränkungs- und Aufbewahrungsrichtlinien: Stellen Sie sicher, dass die für KI verwendeten Daten den internen Richtlinien und sich entwickelnden Vorschriften entsprechen.
- Operationalisieren Sie AI Governance mit Automatisierung: Optimieren Sie die Richtliniendurchsetzung, Zugriffsüberprüfungen und Risikominderung für funktionsübergreifende Teams.
Ganz gleich, ob Sie generative Modelle entwickeln, eingebettete KI in SaaS-Plattformen einsetzen oder ML-Analysen pilotieren – BigID hilft Ihnen dabei, die Daten zu sichern, die all dem zugrunde liegen – damit Ihre Innovation auf einem Fundament aus Vertrauen, Compliance und Kontrolle aufbaut.
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