{"id":16279,"date":"2025-04-29T05:00:31","date_gmt":"2025-04-29T05:00:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rochester-bern.ch\/?p=16279"},"modified":"2025-04-29T05:05:54","modified_gmt":"2025-04-29T05:05:54","slug":"beinahe-ertrinken-im-datensee","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rochester-bern.ch\/de\/blog\/beinahe-ertrinken-im-datensee\/","title":{"rendered":"Beinahe-Ertrinken im Datensee!"},"content":{"rendered":"
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Technik f\u00fcr Dummies<\/h2>\n

Im Seminar \u00fcber die Funktionsweise von K\u00fcnstlicher Intelligenz und Daten habe ich stellenweise an meiner eigenen Intelligenz zweifeln m\u00fcssen. Trotzdem: Der intensive Tag mit Prof. Dr. Marc Pouly zum Thema „Technologie der KI“ war eine echte Freude \u2013 und das meine ich nicht ironisch.<\/p>\n

Er schaffte es, Menschen wie mir, die in Mathematik oft einen Fensterplatz belegten, einen nachvollziehbaren Einblick in die Funktionsweise und Logik von K\u00fcnstlicher Intelligenz zu geben. Wir arbeiteten die Unterschiede zwischen Machine Learning, Deep Learning und generativer KI heraus. Dieses Grundwissen hilft, die heutigen M\u00f6glichkeiten und Grenzen von KI realistischer einzusch\u00e4tzen.<\/p>\n

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Unsere Erwartungen an den Datenm\u00fcll<\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n
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Wir produzieren t\u00e4glich riesige Mengen an Daten. Ob wir nun ein Papierarchiv betreiben, oder uns nicht von zwanzig nahezu identischen Fotos trennen k\u00f6nnen \u2013 wir lieben es, Daten zu speichern. Die meisten davon sind unstrukturiert.<\/p>\n

Gleichzeitig erwarten wir von KI-Tools pr\u00e4zise Antworten, ohne bereit zu sein, unsere eigenen Daten umfassend zu teilen. „Garbage in = Garbage out.“ Wie schaffen es Unternehmen, ein gutes Datenkonzept zu entwickeln und das Nutzen und Teilen von Daten sinnvoll zu steuern? Wir verwalten oft riesige Mengen an \u00fcberfl\u00fcssigen oder schlecht strukturierten Informationen. Ohne ein klares Konzept wird der Datenm\u00fcll zur Hypothek: Er blockiert Systeme, erh\u00f6ht Speicherkosten und erschwert die Entwicklung effizienter KI-Anwendungen. Unternehmen m\u00fcssen lernen, bewusst Daten auszuw\u00e4hlen, zu klassifizieren und auch zu entsorgen.<\/p>\n

Praxisbeispiel Amazon<\/h2>\n

Anhand zahlreicher Beispiele aus der Schweizer Wirtschaft, analysierten wir im Praxisseminar mit Christoph Schnidrig, Head of Technology bei AWS, Datenkonzepte und die Technologie-Adaption in Zusammenarbeit mit Amazon Web Services. Erstaunlich, wie viele Firmen und auch \u00f6ffentliche Verwaltungen ihre Daten den Servern von Amazon anvertrauen.<\/p>\n

Als kleines Add-on lernten wir die Plattform https:\/\/partyrock.aws<\/a> kennen \u2013 ein tolles Werkzeug, welches Prompt Engineering erleichtert und viele Ideen liefert. Wichtig: Im Backstage-Bereich unbedingt das richtige H\u00e4kchen setzen, damit nicht automatisch alle eigenen Daten mit Amazon geteilt werden \ud83d\ude09<\/p>\n

Fazit: Ein technisches Verst\u00e4ndnis hilft
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Nach dem Beinahe-Ertrinken in der Informationsflut dieser intensiven Seminartage bei RoBe, verstehe ich den Zusammenhang zwischen unstrukturierten und strukturierten Daten. Mir ist klar, warum viele Unternehmen ihre Dienstleistungen scheinbar „gratis“ anbieten. Frei nach dem Motto: „Wenn ein Produkt oder Dienst dich nichts kostet, bist du das Produkt \u2013 weil du mit deinen pers\u00f6nlichen Daten bezahlst.“<\/p>\n

KI ist datenhungrig \u2013 und genau darin liegt auch eine ihrer gr\u00f6ssten Grenzen. Ohne qualitativ hochwertige, aktuelle und strukturierte Daten, sinkt die Aussagekraft der KI rapide. Zudem birgt die uners\u00e4ttliche Datensammelwut ethische und rechtliche Risiken: Datenschutzverletzungen, Diskriminierungen durch verzerrte Trainingsdaten und ein zunehmendes Gef\u00fchl der \u00dcberwachung sind reale Gefahren. Der verantwortungsvolle Umgang mit Daten wird damit zu einer Kernkompetenz im Umgang mit K\u00fcnstlicher Intelligenz. Hinzu kommt: Jeder neue Release einer KI-Anwendung ist nicht nur datenintensiv, sondern auch extrem energie- und zeitaufw\u00e4ndig. Das Training neuer Modelle verschlingt enorme Rechenleistung, was nicht nur Kosten verursacht, sondern auch die Umwelt belastet.<\/p>\n

Gerade deshalb ist es wichtig, sich nicht von der Datenflut, oder auch der Flut von Meinungen, mitreissen zu lassen \u2013 um nicht im Datensee zu ertrinken, sondern gezielt und souver\u00e4n darin zu navigieren.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t <\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Wie genau funktioniert K\u00fcnstliche Intelligenz? Und warum kann sie kaum Labradoodles von frittierten H\u00fchnerst\u00fccken unterscheiden, w\u00e4hrend sie Hautausschnitte deutlich besser einer K\u00f6rperregion zuordnen kann als viele Dermatologinnen und Dermatologen?\r\nWir lernen, woher die datenhungrige KI ihre Informationen bezieht \u2013 und weshalb sie in manchen Bereichen \u00fcbersch\u00e4tzt, in anderen untersch\u00e4tzt wird.\r\n","protected":false},"author":7,"featured_media":16276,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"tags":[332],"language":[32],"topic":[353],"class_list":["post-16279","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","tag-neue-technologien","language-deutsch","topic-neue-technologien"],"acf":[],"yoast_head":"\nBeinahe-Ertrinken im Datensee! – Rochester-Bern<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wie genau funktioniert K\u00fcnstliche Intelligenz? 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