Künstliche Intelligenz (KI) hat transformatives Potenzial. Aber wie bei jeder leistungsstarken Technologie wirkt sich die Datenqualität ihrer Eingabe direkt auf ihre Ausgabe aus.
Foundational, ein Unternehmen, das kürzlich den Tarnmodus verlassen hat, versteht diesen entscheidenden Punkt.
Ausgestattet mit 8 Millionen US-Dollar an frischer FinanzierungZiel ist es, die oft übersehenen Probleme der Datenqualität und der KI-Bereitschaft anzugehen.
Warum ist Datenqualität für KI so wichtig?
Wir haben alle das Sprichwort gehört: „Müll rein, Müll raus„.
Dies gilt in besonderem Maße für KI-Modelle. Diese Modelle lernen während des Trainingsprozesses aus riesigen Datensätzen. Wenn die ihnen zugeführten Daten inkonsistent, unvollständig, voreingenommen oder einfach falsch sind, wird die Ausgabe der KI diese Mängel wahrscheinlich widerspiegeln. In wichtigen Bereichen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen können ungenaue Ergebnisse aufgrund schlechter Daten katastrophale Folgen haben.
Der Ansatz von Foundational konzentriert sich auf die Verbesserung der Zuverlässigkeit und Integrität von Datensätze, die für das KI-Training verwendet werden und Betrieb. Dies ist eine wichtige Arbeit, um sicherzustellen, dass KI-Modelle die besten und sichersten Ergebnisse liefern.
Machen Sie Ihre Daten KI-fähig
„Sie werden unsere Erkenntnisse, Warnungen oder Vorschläge direkt in der Benutzeroberfläche sehen, die sie bereits haben“, erklärt Michelangelo Nafta, CEO von Foundational VentureBeat. Wichtig ist, dass die Plattform funktioniert Untersuchen der Metadaten im Code selbst. Der direkte Kontakt mit sensiblen Daten wird umgangen, wodurch Datenschutz- und Sicherheitsrisiken verringert werden.
Die Foundational-Plattform lässt sich nahtlos in Tools wie integrieren GitHubund bietet Entwicklern umsetzbares Feedback innerhalb ihres bestehenden Workflows.
Die Kraft der Analyse
Foundational nutzt eine Kombination von Techniken, um eine detaillierte Karte des Datenflusses einer Organisation zu erstellen:
- Statische Codeanalyse: Die Plattform analysiert die Codestruktur, um Beziehungen und Abhängigkeiten aufzudecken
- Dynamische Laufzeitanalyse: Überwacht die Codeausführung, um reale Datenmuster und potenzielle Engpässe zu identifizieren
- KI-gestützte Techniken: Diese helfen dabei, Zusammenhänge herzustellen, Anomalien zu erkennen und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren
Dieses umfassende Verständnis wird zur Grundlage für eine leistungsstarke Automatisierung. „Sobald wir diese vollständige Karte Ihres Datenökosystems haben, können wir darüber hinaus alle Arten leistungsstarker Automatisierung anwenden“, erklärt Nafta. Benachrichtigungen über potenzielle Downstream-Störungen aufgrund von Codeänderungen, Tipps zur Leistungsoptimierung und sogar die automatisierte Erstellung von Dokumentationen und Datenkatalogen sind in Reichweite.
Rationalisierung von mehr als nur Daten
Der Ansatz von Foundational bietet Vorteile, die über die reine Datenqualität hinausgehen. Es zielt auf potenzielle Probleme wie Zirkelverweise und Cloud-Kostenspitzenabfragen, wobei neben der Genauigkeit auch die Kosteneffizienz im Vordergrund steht. Darüber hinaus fördert die Plattform durch die Identifizierung ungenutzter Felder schlankere und besser wartbare Datenpipelines.
Das Menschenproblem
Foundational ist sich bewusst, dass Technologie allein die Datenprobleme der KI nicht lösen kann. Sie bieten einen starken Fokus auf die Zusammenarbeit mit Fachexperten. Es sind diese Experten, die die Nuancen der spezifischen Datensätze ihres Fachgebiets verstehen; Diese Partnerschaft ermöglicht die Feinabstimmung von Lösungen und stellt sicher, dass sie den realen Anforderungen entsprechen.
Governance durch Design
Foundational positioniert die Codeanalyse als eine Säule der proaktiven Datenverwaltung. In einer Zeit ständig wachsender Datensätze und immer komplexerer KI ist ein Tool, das dabei hilft, die Datengesundheit durch Design aufrechtzuerhalten, ein wertvolles Gut. Der Schwerpunkt des Unternehmens auf entwicklerfreundlicher Integration und der Fokus auf den Datenschutz von Metadaten sind ebenfalls kluge Schritte, die wahrscheinlich das Vertrauen in ihren Ansatz stärken werden.
Der Weg in die Zukunft besteht darin, die Datenqualität als Grundlage zu akzeptieren
Das Aufkommen von Unternehmen wie Foundational signalisiert einen willkommenen Wandel in der Branche. Es unterstreicht ein zunehmendes Bewusstsein für Datenqualität als nicht verhandelbare Voraussetzung für einen effektiven KI-Einsatz. Da Unternehmen mit wachsenden Datenmengen und -komplexität zu kämpfen haben, werden Dienste, die genaue und vertrauenswürdige KI-Modelle ermöglichen, stark nachgefragt.
Der Eintritt von Foundational in diese Arena kommt zum richtigen Zeitpunkt. Unternehmen können es sich nicht länger leisten, KI-Projekte als rein technologische Unternehmungen zu betrachten. Indem Foundational die Datenqualität in den Vordergrund stellt, ist es in der Lage, einen bedeutenden Einfluss auf den Erfolg und die Sicherheit von KI-Anwendungen in allen Branchen zu nehmen.
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