Fehlervermeidung bei manueller Dateneingabe

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Ideales Zusammenspiel

Als ideal ist letztlich das Zusammenspiel zwischen regel- und datenbasierter Eingabehilfe zu betrachten. Das zeigt sich unter anderem bei der Dynamisierung von Formularen: Soll ein System kontextabhängig irrelevante Eingabefelder automatisch ausblenden, sind strikte Regeln sinnvoll. Für ihren Einsatz sprechen nicht zuletzt auch feste Abhängigkeiten zwischen Attributen. Bei einem Handelsvertrag hängen die auswählbaren Positionen z.B. immer davon ab, ob es sich um Kauf oder Verkauf handelt.

Nicht vertauschen

Auto-Vervollständigung allein sichert die Richtigkeit eines Datensatzes aber noch nicht vollumfänglich ab. Eine weitergehende Prüfung ist notwendig, um auszuschließen, dass z.B. Einheiten verwechselt oder Zellen vertauscht und fehlerhaft in eine Datenbank übertragen wurden. Ein Praxisbeispiel: Wird bei der Erfassung eines Verkaufsvertrags bei der Eingabe der vereinbarten Menge anstatt Kilogramm Tonnen ausgewählt und das Komma bei der Preisangabe um eine Stelle nach vorn verrutscht, wird ohne Datenvalidierung eine viel zu große Menge (Faktor 1.000) zu einem viel zu geringen Preis (Faktor 0,1) verkauft.

Einige Unternehmen setzen aus diesem Grund auf Kontrollstellen, die vor der Übertragung in eine Datenbank Formulare auf ihre Richtigkeit prüfen. Dieser Vorgang nimmt viel Zeit in Anspruch und ist auch selbst fehleranfällig. Für die meisten Unternehmen ist es wirtschaftlich ohnehin nicht realisierbar. Daher kommt ein vorgeschalteter Filter zum Einsatz. Das Ziel: Die Prüfer sollen sich auf Fehler mit großen Folgewirkungen konzentrieren. Die wiederum vorrangig regelbasierten, pflegeaufwändigen Systeme suchen auf Basis von Schwellenwertprüfungen nach fest definierten Anomalien in den Eingabedatensätzen. Überschreitet z.B. ein eingetragenes Gewicht den Schwellenwert von einer Tonne, überprüft die Kontrollstelle die vorliegenden Eingabedaten. Problematisch wird es jedoch, wenn Prüfregeln fehlen oder bezogen auf ihre Abhängigkeiten unvollständig sind.

Fehlt im geschilderten Beispiel eine Prüfregel für das Mengen-Preis-Verhältnis, werden mehrere hundert Datensätze knapp unter einer Tonne mit zu geringen Preisen an der Kontrollstelle vorbei in die Datenbank übertragen. Die Lösung für eine effiziente, ergänzende Datenvalidierung liegt auch hier in dem beschriebenen Mechanismus. Auf der breiten Basis historisierter Daten kann das KI-System selbsttätig Anomalien in den prozessspezifischen Strukturen der gesamten Datensätze erkennen und passt sich kontinuierlich an die aktuellen Gegebenheiten an. Das Ergebnis: Das System leitet für die manuelle Prüfung ausschließlich Dateneingaben mit entsprechenden Anomalien weiter, ohne auf starre Regeln oder Eigenschaften festgelegt zu sein.

Zeit sparen

Die funktionale Komplexität von Business-IT-Lösungen wird zukünftig weiter zunehmen, auch wenn die Entwicklung von modularen Architekturen zu offeneren und agileren Strukturen führt. Umso wichtiger sind schnelle und korrekte Dateneingaben – unterstützt und geprüft durch intelligente Logiken. Dafür eignen sich integrierte KI-Systeme. Sie lernen die notwendigen Muster und Strukturen selbsttätig auf Basis historisierter Daten und passen diese automatisiert und kontinuierlich an. Dadurch lässt sich sowohl die Anwenderfreundlichkeit als auch die Datenkonsistenz messbar erhöhen. Das spart Zeit, Aufwände und Kosten.

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Befragten sorgen sich vor voreingenommenen Ergebnissen der KI – und rechnen mehrheitlich mit sinkendem Interesse an GenAI.
Weltweit sehen sich Führungskräfte großem Druck ausgesetzt, generative KI (GenAI – generative künstliche Intelligenz) in ihrem Unternehmen einzuführen. Gleichzeitig müssen sie jedoch die wachsende Fachkräfte- und Qualifikationslücken im Bereich KI schließen und die ständig wachsende Komplexität von Daten bewältigen. Das geht aus einer aktuellen IDC-Umfrage im Auftrag von Teradata hervor. Obwohl rund 80 Prozent der 900 weltweit befragten Führungskräfte ein erhebliches Maß an Vertrauen haben, dass generative KI für zukünftige Angebote und Abläufe ihres Unternehmens genutzt werden kann, muss ihrer Meinung nach noch mehr getan werden: 86 Prozent der Befragten stimmten zu, dass Regulierung und Richtlinien nötig sind, um die Qualität und Zuverlässigkeit von GenAI-Erkenntnissen sicherzustellen. Zudem haben 66 Prozent Bedenken hinsichtlich möglicher Vorurteile und Verzerrungen sowie Desinformation durch GenAI.

Ein weiteres Problem ist laut Studie die wachsende Qualifikationslücke in Bezug auf GenAI: 30 Prozent der Befragten gaben an, dass sie heute sehr gut vorbereitet oder bereit sind, GenAI zu nutzen. 42 Prozent stimmten in der Umfrage voll und ganz zu, dass sie in den nächsten sechs bis zwölf Monaten über die nötigen Fähigkeiten verfügen werden, um GenAI einzuführen. Zugleich bestätigte jeder zweite Befragte (56 Prozent), dass man unter ‘hohem’ oder ‘erheblichem’ Druck stehe, GenAI kurzfristig im Unternehmen einzuführen. Obwohl 89 Prozent der Befragten den Nutzen von GenAI anerkennen, zeigen sich nicht alle davon überzeugt, dass die Technologie ihre derzeitige Beliebtheit behalten wird: 57 Prozent der Befragten glauben, dass das Interesse an generativer KI mit der Zeit abnehmen wird.

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