KI-Agenten-Fehler liegen in Daten, nicht im Kontext
Viele KI-Systeme liefern zuversichtlich falsche Informationen aufgrund mangelhafter Daten-Engineering-Praktiken. Das Problem entsteht durch veraltete Daten, nicht durch das Modell oder Prompts.
KI-Systeme, wie z.B. Chatbots, liefern zunehmend falsche Informationen, obwohl die verwendeten Modelle und Prompts unverändert bleiben. Die Kernursache dieses Problems liegt oft im mangelhaften Daten-Engineering und nicht im KI-Modell selbst.
Wenn eine KI-Anwendung Informationen abruft, prüft sie in der Regel nicht die Aktualität oder Korrektheit der abgerufenen Daten. Das System kann sich auf veraltete Informationen stützen, beispielsweise zu Preisen oder Produktspezifikationen, da es die Relevanz oder Verfügbarkeit der Daten priorisiert. Dies führt dazu, dass das System mit großer Zuversicht fehlerhafte Antworten liefert, auch wenn die zugrunde liegenden Daten nicht mehr aktuell sind.
Obwohl dieses Problem bei unternehmensweiten KI-Lösungen weit verbreitet ist, können die meisten Standard-Daten-Engineering-Tools es nicht erkennen. Aktuelle Data-Pipeline-Tools konzentrieren sich in der Regel auf die Sicherstellung des Prozessabschlusses, anstatt die Datenqualität und Aktualität zu überprüfen. Dies hinterlässt eine nicht erkennbare Lücke, die erst dann offenbar wird, wenn Benutzer die Fehler bemerken.
Die Lösung für dieses Problem liegt in der Datenobservierbarkeit (data observability). Dieses Konzept umfasst mehrere Dimensionen: Datenkorrektheit, Aktualität (Freshness), Konsistenz und Herkunftsnachverfolgbarkeit (Lineage). Viele Unternehmen, darunter Uber und Netflix, haben eigene Werkzeuge zur Bewältigung dieser Herausforderungen entwickelt und bieten damit ein Modell, wie die Zuverlässigkeit von KI-Systemen durch besseres Datenmanagement und Beobachtung verbessert werden kann.