Künstliche Intelligenz ist so gut, wie die Daten für das Training des neuronalen Netzes. Wieviel Bias (Vorurteile, Ergebnisse von in-compliant Praktiken und unzutreffende Schlussfolgerungen) tritt zu Tage, wenn die KI ihren Output liefert?
Die Auskunft nach DSGVO (Art. 15) kann so gut erteilt werden, wie die Daten der betroffenen Person und den rechtmäßigen Zwecken der Verarbeitung zugeordnet und bereitgestellt werden können.
Ein Cybercrime-Vorfall kann so gut abgewehrt werden, wie die Daten von den Schutz-Systemen erkannt werden.
Die erfolgreichsten VerkäuferInnen sind so gut, weil sie durch Daten potenzielle Customer weder zu früh stören noch kaufbereite Customer zu spät mit einem guten Call-To-Action abholen.
Mit den Klima- und ESG-Zielen bekommen Daten nochmals eine neue, bedeutende Dimension. Die Sustainability-Regulierungen CSRD und CSDDD sind so einfach umsetzbar, wie gut die Daten zu den gefragten Aspekten der Wertschöpfung durch das Management entwickelt werden können.
Gute Daten sind Wegweiser und Entlastung
Eine Erfahrung
Umgekehrt verursachen Fehler bei Daten den bei weitem höchsten Arbeitsaufwand. Nichts ist aufwändiger als Daten, die falsch sind.
Es lohnt sich, auf Datenqualität zu achten.
Wie bekommt man Daten-Qualität?
Wie bekommen Sie die Trainingsdaten für KI sauber und compliant für Datenschutz, Urheberrecht und „responsible AI“?
Durch a) provokante Prompts von ambitionierten Menschen mit b) hohem Anspruch an Bias-freien Output. Haben Sie die Systeme erfolgreich provoziert, c) finden Sie die unerwünschten Antworten und können an d) der Sanierung der verursachenden Artefakte arbeiten, bis e) die Ergebnisse passen.
Mensch mit Ambition und Anspruch und Auftrag der Leitung für Test und Verbesserung des Systems mit seinen erlernten Assoziationen. Man finde die richtigen B-Typen für das Thema KI-Training und fördere, was sie benötigen.
#Organisations-Development folgt #Personal-Development
Wie bekommen Sie die Personen-Daten-Qualität in ihrem DSGVO-Konzept?
Durch a) provokante Fragen = Simulation von Artikel-15-Auskünften nach DSGVO von ambitionierten Menschen mit b) hohem Anspruch zum Datenschutz. Haben Sie die Fachbereiche mit Verarbeitungen von personenbezogenen Daten erfolgreich interviewt, c) finden Sie die Probleme, die bei der versuchten Beantwortung auftreten und können an d) der Sanierung fehlender Transparenz arbeiten, bis e) die Ergebnisse passen.
Mensch mit Ambition und Anspruch und Auftrag der Leitung für Test und Verbesserung des DSGVO-Systems mit seinen personenbezogenen Daten. Für Daten, die die Grundlage vieler Entscheidungen bilden. Man finde die richtigen B-Typen für das Thema Personen-Daten-Qualität und fördere, was sie benötigen.
#Organisations-Development zu Daten folgt #Personal-Development
Sie ahnen sicher, wie das Thema Daten-Qualität für Security gemanagt werden kann. Unsere Erfahrung ist, dass in und ausserhalb von Organisationen
Mensch mit Ambition und Anspruch und Auftrag der Leitung für Test und Verbesserung … ist ein Erfolgsrezept: Triple-A
Oft sind die Triple-A-Talente für bedeutsame Themen der Transformation in anderen Teams. Mit dem demographischen Wandel fehlen diese Talente bereits manchen Unternehmen.
Mit der Entwicklung des Unternehmens, ambitionierte und anspruchsvolle Kräfte mittels Auftrag intern/extern zu nutzen, steigt die Daten-Qualität auf das Niveau, wo schlagartig Beschleunigung und Entlastung einsetzt.
Triple-A Organisation:
Eva Splitek @ DEVsmartORG
Systematisch Ambition & Anspruch erkennen und mit Auftrag fördern
Wenn Sie in Lieferketten großer deutscher Unternehmen mitarbeiten, die die CSDDD umsetzen, werden Sie mit dem Thema Daten-Qualität einen großen Schritt nach vorne machen.
Etablieren Sie Systematik in Ihr Personal-Development & Organizations-Development
Identifizieren Sie die Themen mit Strategie Relevanz und deren Daten-Qualität
Heben Sie die Daten-Qualität auf den Level, der Ihr Unternehmen befreit und beschleunigt