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Ein gut beleuchteter Serverraum mit mehreren Reihen von Server-Racks. Die goldene Beleuchtung reflektiert sich auf den metallischen Oberflächen der Racks, wodurch eine warme, gleichmäßige Atmosphäre entsteht. Die Gitterböden und die sorgfältig platzierten Kabel und Geräte vermitteln einen Eindruck von Ordnung und Modernität, welche das Thema "Daten mit KI nutzen" symbolisieren soll.

Interne Daten mit KI nutzen: 7 Ansätze und Strategien

Wie und warum Daten mit KI nutzen?

In der heutigen digitalen Welt sind Daten das neue Gold. Die Datenbestände von Unternehmen wachsen täglich, doch oft bleiben diese ungenutzt oder werden nur unzureichend ausgewertet. Um diese Daten mit KI nutzen zu können und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ist es unerlässlich, die richtigen Technologien und Methoden zur Datenanalyse zu wählen. In diesem Blogpost beleuchten wir verschiedene Ansätze zur Nutzung interner Daten mit KI, angefangen bei einfachen Datenbankabfragen bis hin zu fortgeschrittenen KI-Methoden wie Knowledge-Graph-Datenbanken und Finetuning von KI-Modellen.

Insgesamt sei gesagt, dass die Arbeit mit KI immer auch ein Stück Unsicherheit mit sich bringt. Je nach Beschaffenheit und Menge der internen Daten, funktionieren manche Methoden besser und andere schlechter. Die nachfolgenden Ansätze sind deshalb aufsteigend nach Komplexität geordnet und geben eine Übersicht darüber, wie man unterschiedlich an die Nutzung interner Daten mit KI herangehen kann.

Einfache Datenbankabfragen

Ein erster Schritt zur Nutzung interner Daten mit KI ist die Ausführung vordefinierter Datenbankabfragen. Diese ermöglichen das Filtern von Einträgen und das Berechnen statistischer Kennzahlen wie Durchschnitts- oder Medianwerten.

Einfache Datenbankabfragen sind besonders nützlich für Unternehmen, die schnell und kostengünstig grundlegende Informationen aus ihren Datenbanken extrahieren möchten. Diese Methode eignet sich gut für Berichte und Dashboards, die regelmäßig aktualisiert werden müssen, ohne dass dafür komplexe Systeme erforderlich sind. In der Regel sind derartige Abfragen statisch und benötigen keine KI.

Vorteile von einfachen Datenbankabfragen

  • Schnelle Umsetzung: Datenbankabfragen sind relativ einfach zu implementieren und erfordern keine aufwendige Programmierung.
  • Keine laufenden Kosten: Einmal eingerichtet, verursachen vordefinierte Abfragen keine weiteren Kosten.

Nachteile von einfachen Datenbankabfragen

  • Begrenzte Flexibilität: Die Ergebnisse beschränken sich auf vordefinierte Abfragen und einfache arithmetische Berechnungen.
  • Eingeschränkte Erkenntnisse: Komplexe Analysen und tiefere Einblicke sind mit diesem Ansatz nicht möglich.

Erweiterte Datenbankabfragen mit großen Sprachmodellen (LLMs)

Ein weiterer Schritt besteht darin, die Ergebnisse vordefinierter Datenbankabfragen mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu analysieren. Diese Modelle, wie z.B. GPT-4, können interne Daten mit KI weiterverarbeiten und auswerten. Ein Vorteil gegenüber einfachen Datenbankabfragen ist, dass mit diesem Ansatz auch Texte auswertbar gemacht werden können.

LLMs bieten eine leistungsstarke Möglichkeit, komplexe Datenmuster zu erkennen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) zur Analyse der Abfrageergebnisse zu nutzen. Diese Methode eignet sich besonders für Unternehmen, die tiefere Einblicke in interne Daten mit KI sicherstellen möchten, ohne erhebliche Vorabinvestitionen in maßgeschneiderte KI-Lösungen tätigen zu müssen.

Vorteile von erweiterten Datenbankabfragen

  • Schnelle Umsetzung: Die Kombination von Datenbankabfragen und LLMs kann schnell implementiert werden.
  • Iterative Verbesserung: Ergebnisse können durch wiederholte Anpassungen und Verbesserungen optimiert werden.

Nachteile von erweiterten Datenbankabfragen

  • Mögliche Unflexibilität: Die Ergebnisse können möglicherweise nicht flexibel genug sein, um alle Fragestellungen abzudecken.
  • Kosten: Jeder Durchlauf verursacht Kosten im Cent-Bereich, was sich bei häufigen Abfragen summieren kann.

Holzkartei mit zahlreichen Schubladen, die jeweils mit einem Metallgriff und einem kleinen beschrifteten Etikett versehen sind. Die Etiketten tragen verschiedene Beschriftungen in tschechischer Sprache, wie zum Beispiel "Kolektiv", "Koncepce", "KS Názevka" und andere. Die Kartei scheint eine traditionelle Bibliotheks- oder Archivkartei zu sein, die verwendet wird, um Informationen geordnet und zugänglich zu halten.
Interne Daten mit KI nutzen mit Datenbankabfragen (Quelle: Unsplash)

Automatische Erstellung von Datenbankabfragen mit LLMs

Ein fortgeschrittener Ansatz nur Nutzung interner Daten mit KI ist die dynamische Erstellung von Datenbankabfragen durch LLMs. Diese Modelle können SQL-Abfragen generieren, die ausgeführt und anschließend weiterverarbeitet werden.

Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenbankabfragen auf eine Weise zu optimieren, die manuell nur schwer zu erreichen wäre. Die automatisierte Erstellung von Abfragen spart Zeit und Ressourcen und kann die Effizienz der Datenanalyse erheblich steigern.

Vorteile automatischer Abfragenerstellung

  • Größere Flexibilität: LLMs können flexibel auf unterschiedliche Fragestellungen reagieren und entsprechende Abfragen generieren.
  • Bessere Ergebnisse: Die dynamische Anpassung der Abfragen kann zu genaueren und relevanteren Ergebnissen führen.

Nachteile von automatischer Abfragenerstellung

  • Schwieriger zu iterieren: Die Anpassung und Verbesserung der Abfragen kann komplexer sein.
  • Höhere variable Kosten: Die Nutzung von LLMs zur Erstellung und Ausführung von Abfragen kann zu höheren variablen Kosten führen.

Ein Smartphone wird von einer Hand gehalten und zeigt einen Bildschirm mit einem Ordner namens "AI", der die Apps ChatGPT, Mistral AI, Claude, Gemini, Copilot und Poe enthält. Im Hintergrund ist eine unscharfe Tasse Kaffee auf einem Unterteller und ein blaues Tuch zu sehen.
Interne Daten mit KI nutzen mit LLMs (Quelle: Unsplash)

(Teil-)Vektorisierung der Ergebnisse

Um Daten mit KI nutzbar machen zu können, vor allem Texte, können Ergebnisse aus Datenbankabfragen vektorisiert werden. Dies ermöglicht eine Ähnlichkeitssuche und eine bessere Filterung basierend auf textlichen Inhalten.

Die Vektorisierung von Daten ermöglicht es Unternehmen, neben Zahlen auch komplexe Textdaten effizient zu durchsuchen und relevante Informationen schnell zu finden. Dies ist besonders nützlich in Branchen, die große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten, wie z.B. in der Kundenservice-Analyse oder der juristischen Recherche.

Vorteile von Vektorisierung

  • Verbesserte Filterung: Durch die Vektorisierung können Daten basierend auf ihrer Ähnlichkeit gefiltert werden, was zu präziseren Ergebnissen führt.
  • Schnellere Leistung: Eine Vorab-Vektorisierung kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöhen.

Nachteile von Vektorisierung

  • Komplexität: Die Festlegung der Vektorisierungsstrategien und das Management der Vektordatenbank erfordern Fachkenntnisse und Aufwand.
  • Regelmäßige Aktualisierung: Um aktuelle Daten zu berücksichtigen, muss die Vektorisierung regelmäßig aktualisiert werden.

Implementierung eines Agentic-Workflows

Um Daten mit KI nutzbar machen zu können, kann ein KI-Agent entwickelt werden, der eigenständig Datenbankabfragen durchführt und die Ergebnisse interpretiert. Dieser Ansatz kann sehr effektive Ergebnisse liefern, erfordert jedoch anfangs eine erhebliche Feinabstimmung.

Die Implementierung eines agentischen Workflows ist ideal für Unternehmen, die die Nutzung interner Daten mit KI weitgehend automatisieren möchten. Ein gut abgestimmter KI-Agent kann kontinuierlich lernen und sich verbessern, wodurch langfristig bessere Ergebnisse erzielt werden können.

Vorteile von KI-Agents

  • Hohe Effektivität: KI-Agents können komplexe Aufgaben selbstständig ausführen und dabei sehr präzise Ergebnisse liefern.
  • Automatisierung: Einmal eingerichtet, kann der KI-Agent kontinuierlich und autonom arbeiten.

Nachteile von KI-Agents

  • Hohe Volatilität: In den Anfangsphasen kann die Leistung des KI-Agents stark schwanken.
  • Erheblicher Aufwand: Die Einrichtung und Feinabstimmung des Agents erfordert beträchtliche Ressourcen.

Gruppe von humanoiden Robotern mit glänzenden, glatten Oberflächen. Die Roboter haben ein futuristisches Design mit schlanken, stilisierten Körpern und einem minimalistischen Aussehen. Ihre Gesichter sind ohne erkennbare Merkmale wie Augen, Nase oder Mund und wirken dadurch etwas unheimlich und abstrakt. Die Roboter stehen dicht beieinander, was auf eine Massenproduktion oder eine Art von Einheit hinweist. Die Farbgebung des Bildes ist überwiegend in Blautönen gehalten, was eine kühle, technologische Atmosphäre erzeugt.
Interne Daten mit KI nutzen mit KI-Agents (Quelle: Unsplash)

Konvertierung in eine Knowledge-Graph-Datenbank

Eine weitere Möglichkeit interne Daten mit KI nutzen zu können ist die Konvertierung der bestehenden Datenbank in eine Knowledge-Graph-Datenbank wie neo4j. Diese erlaubt komplexe Abfragen in Bezug auf die Beziehungen der Daten untereinander und ist besonders nützlich zur Mustererkennung.

Knowledge-Graph-Datenbanken bieten eine einzigartige Möglichkeit, Daten auf eine Weise zu visualisieren und zu analysieren, die in traditionellen Datenbanken nicht möglich ist. Dies kann besonders nützlich sein für Branchen, die komplexe Netzwerke von Informationen verwalten müssen, wie z.B. im Gesundheitswesen oder im Finanzsektor.

Vorteile einer Knowledge-Graph-Datenbank

  • Erkennung von Mustern: Knowledge-Graph-Datenbanken sind hervorragend geeignet, um komplexe Beziehungen und Muster in den Daten zu erkennen.
  • Keine variablen Extraktionskosten: Einmal eingerichtet, fallen keine zusätzlichen Kosten für die Datenextraktion an.

Nachteile einer Knowledge-Graph-Datenbank

  • Hoher Einrichtungsaufwand: Die Konvertierung und Einrichtung einer Knowledge-Graph-Datenbank erfordert erhebliche Ressourcen.
  • Mögliche Flexibilitätsprobleme: Im Vergleich zu KI-Agents können Knowledge-Graph-Datenbanken weniger flexibel sein.

Finetuning von KI-Modellen mit internen Daten

Schließlich können bestehende KI-Modelle mit zusätzlichen internen Daten feinabgestimmt werden. Dies ermöglicht eine hohe Anpassung und leistungsstarke Ergebnisse, erfordert jedoch umfangreiche Vorbereitungs- und Trainingsarbeiten.

Finetuning von KI-Modellen ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die bereits über umfangreiche Datenbestände verfügen und diese optimal nutzen möchten. Dieser Ansatz ermöglicht es, KI-Lösungen genau auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens zuzuschneiden und so maximalen Nutzen aus den vorhandenen Daten zu ziehen.

Vorteile von Finetuning

  • Hohe Anpassungsmöglichkeiten: Feinabgestimmte Modelle können spezifische Anforderungen und Fragestellungen eines Unternehmens berücksichtigen.
  • Leistungsstarke Ergebnisse: Durch die Verwendung unternehmensspezifischer Daten können die Ergebnisse deutlich verbessert werden.

Nachteile von Finetuning

  • Erheblicher Vorbereitungs- und Trainingsaufwand: Das Finetuning von KI-Modellen erfordert umfangreiche Datenvorbereitung und Trainingsressourcen.
  • Modellmanagement erforderlich: Um die besten Ergebnisse zu erzielen, müssen Modelle kontinuierlich überwacht und bei Bedarf angepasst werden.

Matterhorn, einen der bekanntesten Berge der Alpen, der sich an der Grenze zwischen der Schweiz und Italien befindet. Der Gipfel des Matterhorns ist in warmes Sonnenlicht getaucht, das ihm eine goldene und orangefarbene Färbung verleiht. Der Rest des Berges und der umliegenden Landschaft ist im Schatten, mit dramatischen Wolken, die den Himmel bedecken und dem Bild eine beeindruckende Atmosphäre verleihen. Der Schnee und das Eis auf dem Matterhorn und den umliegenden Gipfeln sind deutlich sichtbar, was die majestätische und unberührte Schönheit dieser Berglandschaft unterstreicht.
Interne Daten mit KI nutzen mit KI-Finetuning (Quelle: Unsplash)

Fazit zur Nutzung interner Daten mit KI

Die Auswahl des richtigen Ansatzes zur Nutzung interner Daten mit KI hängt von den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens ab. Ein strategischer Ansatz ist entscheidend, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Durch die Implementierung einer oder mehrerer dieser Methoden können Unternehmen nicht nur interne Daten mit KI effektiver nutzen, sondern auch ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern. Ob durch einfache Datenbankabfragen oder fortschrittliche KI-Modelle – die richtige Strategie kann den Unterschied ausmachen und zu signifikanten Verbesserungen in der Entscheidungsfindung und Effizienz führen.

Auch lässt sich oftmals die Nutzung interner Daten mit KI hervorragend für die Weiterentwicklung von Dienstleistungen und Produkten einsetzen. Je nach Angebot sind die Möglichkeiten hier sehr verschieden, jedoch in der Regel vorhanden.

Um mit der Nutzung interner Daten mit KI zu beginnen empfiehlt es sich für mittelständische Unternehmen, Experten zu konsultieren die schon nach kurzer Zeit Auskunft darüber geben können, welche Ansätze im konkreten Fall am zielführendsten sind.