Viele Unternehmen investieren stark in generative künstliche Intelligenz (GenAI), stehen jedoch häufig vor Enttäuschungen aufgrund unrealistischer Erwartungen – und nur wenige schaffen den erfolgreichen Übergang von Prototypen zur Produktion. Laut einer Umfrage von Gartner, Inc. vom Oktober 2023 führen derzeit 45% der Organisationen GenAI-Pilotprojekte durch, während nur 10% es vollständig implementiert haben. Die wachsende Enttäuschung und Verzögerungen hängen oft mit einem grundlegenden Problem zusammen: schlechter Datenqualität. Der Erfolg von KI-basierten großen Sprachmodellprojekten hängt von genauen, zuverlässigen Daten ab, die viele Organisationen jedoch versuchen, AI-Lösungen auf Basis von unstrukturierten Datenlagern ohne die erforderliche Datenverarbeitung zu erstellen.
Ein universeller semantischer Layer ist eine Abstraktionsebene zwischen Datenquellen und Verbrauchern, die einen einheitlichen, standardisierten, vertrauenswürdigen Datenblick bietet und sowohl menschliche als auch KI-Datenanalysen ermöglicht. LLMs benötigen, genau wie Menschen, Kontext und Konsistenz, um genaue Ergebnisse zu liefern. Durch die Bereitstellung einer Abfrage-Schnittstelle kann das Modell gezielt gesteuert werden, um auf eine Abfrage zu antworten, indem nur bestimmte Informationen verwendet werden, anstatt das gesamte Wissen, das für das Training verwendet wurde.
Die Implementierung eines universellen semantischen Layers erfordert zwar Arbeit, ist aber aufgrund der enormen Vorteile lohnenswert. Der semantische Layer überwindet das Problem des “Datenmüll rein, Datenmüll raus” und ermöglicht es Unternehmen, Cloud-Datenplattformen wie BigQuery, Databricks und Snowflake zu nutzen. Ein semantischer Layer entfernt semantische Komplexität und hilft LLMs und Personen dabei, mit den inkonsistenten Metriken, überlappenden Schemata und konfliktierenden Berechtigungsproblemen in modernen Datenarchitekturen umzugehen.
Durch die Implementierung eines universellen semantischen Layers kann die Zuverlässigkeit, Transparenz und Sicherheit von AI-Projekten verbessert werden, während die Datenqualität und Skalierbarkeit erhöht werden. Der semantische Layer ermöglicht auch eine erklärbarere KI, indem er Informationen darüber, warum ein KI-Modell eine bestimmte Antwort liefert, organisiert und verbreitet. Auf diese Weise können die Vertrauenswürdigkeit und die Einsichten in die Arbeitsweise von KI-Modellen gesteigert werden. Schließlich kann ein semantischer Layer auch AI-Anwendungen mit konsistenten Daten verbinden und die Qualität der Antworten verbessern.
Zusammenfassend ist die Implementierung eines universellen semantischen Layers und eine sorgfältige Datenverarbeitung entscheidend, um die volle Leistungsfähigkeit von KI-Projekten zu erreichen und innovative AI-Anwendungen zu entwickeln. Durch die Bewältigung der Komplexität der modernen Unternehmensdaten und des KI-Managements hat sich der semantische Layer als Grundlage etabliert, die die Effizienz steigern und fundiertere Entscheidungsfindungsprozesse ermöglichen soll. Daher ist es wichtig, mit Datenverarbeitung und einem semantischen Layer zu beginnen, um KI-Investitionen zu optimieren und einen Mehrwert zu erzielen.