Ein Biotech-Unternehmen hat gerade ein KI-Modell mit 4,9 Milliarden Parametern vorgestellt, um eine menschliche Zelle zu simulieren. Die Schlagzeilen überschlagen sich. Dies ist die Art von Durchbruch, die die Medizin für immer verändern könnte, indem sie vorhersagt, wie Medikamente wirken werden, bevor sie überhaupt einen Patienten erreichen.
Aber das ist nicht die wahre Geschichte.
Ich sehe dieses Muster jeden Tag bei meinen Kunden. Sie lassen sich vom neuesten, größten KI-Modell faszinieren. Sie wollen den „magischen Knopf“, der all ihre Probleme löst. Die wahre Geschichte hinter dem Erfolg von Xaira ist jedoch nicht das glänzende Modell. Es ist die langweilige, schwierige und teure Arbeit, die sie jahrelang geleistet haben, bevor sie überhaupt daran denken konnten, es zu bauen.
Was ist die wahre Geschichte hinter Xairas KI-Durchbruch?
Die wahre Geschichte sind die Daten. Xaira verbrachte seine ersten Jahre damit, den nach eigenen Angaben „größten jemals gemeldeten genomweiten CRISPRi-Perturb-seq-Datensatz“ aufzubauen. Das ist ein Zungenbrecher, aber es läuft auf Folgendes hinaus: Sie haben eine riesige, einzigartige Bibliothek von 25,6 Millionen Zellen geschaffen, um ihre KI zu trainieren.
Sie haben keinen generischen Datensatz heruntergeladen. Sie haben nicht einfach öffentliche Informationen gesammelt. Sie haben Millionen investiert, um ein einzigartiges, proprietäres Gut zu schaffen. Das Modell ist die beeindruckende Spitze des Eisbergs, aber die Daten sind die kolossale Masse, die unter der Oberfläche verborgen ist. Dies ist die absolut wichtigste Lektion für jedes Unternehmen, das versucht, KI erfolgreich einzusetzen.
Realitätscheck: Einen Wettbewerbsvorteil können Sie nicht von einem KI-Anbieter kaufen. Sie müssen ihn mit Ihren eigenen Daten aufbauen. Das Modell ist nur der Motor; Ihre Daten sind der Treibstoff.
Ich sehe ständig, wie sich Unternehmen darauf versteifen, ob sie GPT-4o oder Claude 3.5 Sonnet verwenden sollen. Sie diskutieren über die PS-Zahl des Motors, ohne jemals zu prüfen, ob sie überhaupt Benzin im Tank haben. Die Wahrheit ist, dass das Modell zur Massenware wird. Ihre einzigartigen, gut strukturierten Daten sind der einzige wirklich verteidigungsfähige Burggraben, den Sie haben.
alt text: Ein Datenwissenschaftler zeigt auf ein komplexes Datenpipeline-Diagramm auf einem Whiteboard und erklärt es einem Geschäftsführer in einem modernen Büro.
Warum sind Ihre Daten wichtiger als Ihr KI-Modell?
Ihr KI-Modell ist eine Massenware, aber Ihre Daten sind Ihr einzigartiger Vorteil. Ein einfaches Modell, das auf hochwertigen, relevanten Daten trainiert wird, wird immer ein hochentwickeltes Modell übertreffen, das auf generischen, unsauberen Daten trainiert wird. Das ist ein Prinzip, das sich bei jedem Projekt bewahrheitet.
Das alte Programmier-Mantra „Müll rein, Müll raus“ ist im Zeitalter der KI zehnmal wichtiger. Wenn Sie eine KI mit unsauberen, unvollständigen oder ungenauen Informationen füttern, erhalten Sie nutzlose, falsche oder sogar schädliche Ergebnisse. Die KI kann nicht auf magische Weise Ihre kaputten Prozesse reparieren oder ein Jahrzehnt inkonsistenter Dateneingabe bereinigen.
Denken Sie darüber nach. Ihre Konkurrenten können auf genau dieselben KI-Modelle von OpenAI, Google oder Anthropic zugreifen. Worauf sie nicht zugreifen können, sind Ihre Kundensupport-Tickets, Ihre Projektmanagement-Historie, die Mitschriften Ihrer Verkaufsgespräche oder Ihre Finanzunterlagen. Diese Informationen, wenn sie bereinigt und strukturiert sind, bilden den Kontext, der eine KI für Ihr Unternehmen wirklich nützlich macht.
Wie können Sie Ihre Unternehmensdaten für KI vorbereiten?
Sie können damit beginnen, ein einziges, wirkungsvolles Geschäftsproblem zu identifizieren. Arbeiten Sie dann rückwärts, um die spezifischen Daten zu finden, zu bereinigen und zu strukturieren, die zur Lösung dieses einen Problems erforderlich sind. Versuchen Sie nicht, alles auf einmal zu erledigen und alle Ihre Unternehmensdaten gleichzeitig zu organisieren.
Hier ist ein einfacher Fünf-Schritte-Prozess, den wir mit Kunden durchgehen:
- Identifizieren Sie ein Problem, keine Technologie. Beginnen Sie nicht mit „Wir brauchen eine KI“. Beginnen Sie mit einem konkreten Problem wie: „Unser Vertriebsteam verbringt 10 Stunden pro Woche damit, Follow-up-E-Mails zu schreiben“ oder „Wir können nicht herausfinden, warum Kunden in dieser Region abwandern.“
- Überprüfen Sie Ihre Datenquellen. Wo befinden sich die Informationen zu diesem Problem? In Ihrem CRM? In einem Dutzend verschiedener Tabellenkalkulationen? In einem freigegebenen Ordner mit PDFs? Erstellen Sie eine Liste jeder einzelnen Quelle.
- Schaffen Sie eine „einzige Quelle der Wahrheit“ (Single Source of Truth). Das ist der schwierigste Teil. Sie müssen alle relevanten Daten an einem sauberen, zuverlässigen Ort zusammenführen. Das kann ein richtiges Data Warehouse sein, oder für ein kleines Projekt auch nur ein gut verwaltetes Google Sheet. Das Ziel ist ein Ort, an dem die KI ihre Fakten richtig abrufen kann.
- Standardisieren und strukturieren Sie die Daten. Das ist die unglamouröse Arbeit, die über den Erfolg oder Misserfolg von KI-Projekten entscheidet. Sind Kundennamen konsistent? Sind Datumsangaben im selben Format? Sind die Produkt-SKUs korrekt? Laut dem „State of Data Science“-Bericht 2023 von Anaconda verbringen Datenwissenschaftler etwa 40 % ihrer Zeit allein mit der Datenaufbereitung und -bereinigung. Das ist nicht sexy, aber unerlässlich.
- Fangen Sie klein an und iterieren Sie. Wählen Sie einen kleinen Teil des Problems aus und erstellen Sie ein Pilotprojekt. Automatisieren Sie den ersten Entwurf dieser Follow-up-E-Mails. Erstellen Sie einen wöchentlichen Bericht zum Abwanderungsrisiko. Beweisen Sie den Wert mit Ihren sauberen Daten, erzielen Sie einen Erfolg und expandieren Sie von dort aus.
Profi-Tipp: Ihr erstes KI-Projekt sollte kein Mondflug sein. Automatisieren Sie einen einzelnen, sich wiederholenden Bericht oder klassifizieren Sie eine Art von eingehenden E-Mails. Ein kleiner, greifbarer Erfolg schafft Momentum und beweist den Wert guter Datenhygiene.
Was bedeutet das für Ihre KI-Strategie?
Es bedeutet, dass Ihre KI-Strategie Ihre Datenstrategie ist. Sie müssen Ihren Fokus, Ihr Budget und Ihre Aufmerksamkeit weg von der Jagd nach dem neuesten, glänzendsten Modell und hin zum Aufbau einer soliden Datengrundlage verlagern.
Die Geschichte von Xaira ist die perfekte Blaupause. Sie sind ein Multi-Milliarden-Dollar-Unternehmen, und ihr erster Schritt war nicht, ein Modell zu bauen. Es war, einen erstklassigen Datensatz aufzubauen. Für Ihr Unternehmen bedeutet das nicht, Gene zu sequenzieren. Es bedeutet, in ein gutes CRM zu investieren, Standards für die Dateneingabe durchzusetzen und Ihre Geschäftsprozesse zu dokumentieren.
Stellen Sie es sich wie die Rohrleitungen in einem Haus vor. Niemand ist von Rohren begeistert, aber ohne sie sind die schicken Wasserhähne und Regenduschen nutzlos. Ihre Dateninfrastruktur ist die Rohrleitung für Ihre KI.
Wichtige Erkenntnis: Die erfolgreichsten KI-Implementierungen, die ich gesehen habe, behandeln Daten wie ein Produkt. Sie werden im Laufe der Zeit verwaltet, versioniert und verbessert, genau wie ein Stück Software.
Wenn Sie also das nächste Mal eine Schlagzeile über eine revolutionäre neue KI lesen, stellen Sie eine andere Frage. Fragen Sie nicht: „Was kann dieses Modell?“
Fragen Sie stattdessen: „Welche Daten haben sie aufgebaut, damit es funktioniert?“
Das ist die Frage, die den Hype von der Realität trennt. Es ist der Unterschied zwischen einer coolen Tech-Demo und einer KI, die tatsächlich Geschäftswert liefert.