Rassistische Algorithmen: 5 bekannte Analytik- und KI-Katastrophen

Erkenntnisse aus Daten und Algorithmen des maschinellen Lernens können von unschätzbarem Wert sein, aber Fehler können Sie Ruf, Einnahmen oder sogar Leben kosten. Diese bekannten Analyse- und KI-Fehler veranschaulichen, was alles schief gehen kann. [...]

Es ist wichtig, Ihre Daten zu verstehen, aber es ist auch wichtig, Ihre Tools zu verstehen, Ihre Daten zu kennen und die Werte Ihres Unternehmens fest im Blick zu behalten (c) pexels.com

Im Jahr 2017 erklärte The Economist, dass nicht Öl, sondern Daten zur wertvollsten Ressource der Welt geworden seien. Dieser Refrain wiederholt sich seitdem immer wieder. Unternehmen aller Branchen haben in hohem Maße in Daten und Analysen investiert und tun dies auch weiterhin. Aber wie Öl haben auch Daten und Analysen ihre Schattenseiten.

Laut dem IDG-Bericht "State of the CIO 2020" geben 37 Prozent der IT-Führungskräfte an, dass die Datenanalyse in diesem Jahr die meisten IT-Investitionen in ihrem Unternehmen vorantreiben wird. Erkenntnisse aus Analysen und Maßnahmen, die durch Algorithmen des maschinellen Lernens gesteuert werden, können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, aber Fehler können in Bezug auf Ruf, Einnahmen oder sogar Leben teuer zu stehen kommen.

Es ist wichtig, Ihre Daten und das, was sie Ihnen sagen, zu verstehen, aber es ist auch wichtig, Ihre Tools zu verstehen, Ihre Daten zu kennen und die Werte Ihres Unternehmens fest im Blick zu behalten.

Hier sind eine Handvoll bekannter Analytik- und KI-Fehler der letzten zehn Jahre, um zu veranschaulichen, was alles schief gehen kann.

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