KI-Datenlösungen sind keine Zukunftsmusik mehr, sondern bereits jetzt für den Erfolg Ihres Unternehmens unverzichtbar. Unternehmen aller Branchen setzen KI-Datenzusammenstellung und -annotation zu unterschiedlichen Zwecken ein:

• Datenzusammenstellung und -annotation für KI- und LLM-Training

• Datenbereinigung und -vorbereitung für hochwertige Eingabedaten und Analysen für KI-Modelle

• Vorbereitende Analysen für den Einsatz historischer Trainingsdaten, um die Prognose künftiger Trends der Märkte und des Kundenverhaltens zu ermöglichen

• Verarbeitung natürlicher Sprache für Stimmungsanalysen, Übersetzungen, Chatbottraining und Textzusammenfassungen

• Computererkennung von Objekten und Gesichtern sowie Bildklassifizierung in den Bereichen Sicherheit, Gesundheitswesen und Einzelhandel

• Empfehlungssysteme, die Services – E-Commerce und Streaming – für Benutzer und Kunden bereitstellen, die nach dem nächsten Produkt, Film, Musik, Buch usw. suchen

• Betrugserkennungssysteme, die betrügerische Aktivitäten anhand von Daten identifizieren

• Kundeneinblicke durch die Analyse von Kundendaten, um zielgerichtetes Marketing zu ermöglichen und Customer Journeys zu personalisieren

• Automatisierung von Routineaufgaben und Workflows, frei von menschlichen Fehlern

• Aufgaben im Gesundheitswesen, einschließlich Diagnostik, personalisierter Medizin und Verwaltung von Patientenakten

• Optimierung der Lieferkette, um Bedarfsprognosen zu verbessern sowie Logistik und Lagerbestand zu optimieren

Für all dies wird ein leistungsfähiges KI-Modell benötigt, das mit hochwertigen gelabelten Daten trainiert wird. Nachstehend sind fünf Gründe aufgeführt, aus denen Ihre Wettbewerber KI-Datenzusammenstellungsservices nutzen (und davon profitieren).

1. Grund: Datenzusammenstellungsservices unterstützen die Skalierung mit externen Daten

Viele Unternehmen verlassen sich beim Trainieren ihrer KI-Modelle ausschließlich auf intern bereitgestellte Datenmengen. Diese Datenmengen können Folgendes umfassen:

• Kundenverhalten
• Ortsangaben
• Kaufmuster
• Weitere Materialien, manuell von internen Mitarbeitern ausgewählt
• Usw.

Wenn Unternehmen Daten intern bereitstellen, erstellen sie häufig synthetische Daten, durchsuchen das Internet nach öffentlich verfügbaren Daten oder versäumen es, die intern bereitgestellten Daten im erforderlichen Umfang zu bereinigen und zu kuratieren. Leider reicht dies oft nicht aus, damit ein die Ausgaben eines mit diesen Daten trainierten KI-Modells präzise, feinfühlig und frei von Voreingenommenheiten (Bias) sind. KI-Modelle benötigen Daten, die ein vielfältiges Spektrum an Personen, Perspektiven, Sprachen, Themen und Orten repräsentieren. Ohne umfangreiche Trainingsdaten, bei denen es sich zumindest teilweise um externe Daten handeln muss, besteht die Gefahr, dass KI-Modelle wenig feinfühlige, intolerante, ungenaue oder schädliche Ausgaben generieren.

KI-Datenzusammenstellungsservices verschaffen Unternehmen die riesigen Datenmengen, die für das effektive Training ihrer KI-Systeme nötig sind. Die Lionbridge-Plattform Aurora AI Studio nutzt KI, um unsere Datenservices mit Stimmungsanalysen und KI-Zusammenfassungen der von unserer globalen Community – einer halben Million erfahrener Linguisten, Tester und Korrektoren – zusammengestellten Daten zu unterstützen.

Zudem stellt die Plattform bei Bedarf umfangreiche Analysen bereit. Dank der vielen Beitragenden können wir die von unseren Kunden benötigten riesigen Datenmengen schnell und kostengünstig zusammenstellen und annotieren.

2. Grund: Schnelleres LLM/KI-Training

Mit den richtigen Datenzusammenstellungsservices können Unternehmen die Kuratierung und das Labelling ihrer Daten schnell skalieren. Dank dieser Beschleunigung können KI-Modelle in Rekordgeschwindigkeit trainiert und Kunden weltweit schneller angesprochen werden. Regelmäßig anfallende Bearbeitungen der Daten automatisiert und beschleunigt Lionbridge mit innovativer KI-Technologie. Diese Technologie kann außerdem zum Analysieren von Datenmengen, zum Gewinnen von Erkenntnissen für stärkere Marketing- und Betriebsstrategien usw. eingesetzt werden.

3. Grund: Datenzusammenstellung mittels Crowdsourcing für ein starkes Fundament mit vielfältigen Perspektiven

Ihr KI-Modell wird mit höherer Wahrscheinlichkeit effektive Ausgaben generieren, wenn es mit einem straken Datenfundament trainiert wird. Dies setzt aber hochwertige Datenmengen mit vielfältiger Perspektive voraus, die den realen Lebenserfahrungen Ihrer Zielgruppe entsprechen. Die Vielfältigkeit der Daten macht die Kuratierung und das KI-Datenlabelling zu einem komplexen und arbeitsaufwendigen Prozess, der von Personen mit KI-Expertise und globalen Perspektiven durchgeführt werden muss. Das Lionbridge-Team greift über Aurora AI Studio auf unsere umfangreiche, vielfältige und internationale Community zurück. Über diese Plattform ist ein umfassendes Netzwerk globaler Teilnehmer hoher Diversität verfügbar. Die Annotation mittels menschlicher Interaktion (Human-in-the-Loop, HITL) hat vielen unserer Kunden geholfen, robuste Datenmengen für das Training ihrer KI-Modelle zusammenzustellen. Wir bieten außerdem die Erstellung spezifischer Datenmengen für das Training von KI-Modellen im Zeitverlauf an, weil die Modelle im Rahmen ihrer Entwicklung kontinuierlich neue kulturelle Aspekte kennenlernen müssen.

4. Grund: Schließen von Datenlücken für spezielle Einsatzszenarien mit Datenzusammenstellungsservices

Der Zugriff auf Datenmengen (oder deren Beschaffung), die für alle relevanten Sprachen, Orte oder Themen des Kundenstamms geeignet sind, ist eine Herausforderung. Das Finden geeigneter Daten kann spezielle Fähigkeiten oder die Beherrschung bestimmter Sprachen oder Dialekte voraussetzen. Unternehmen wie Lionbridge greifen auf internationale Experten und Crowdmitglieder zurück, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Wir unterstützen unsere Kunden mit Datenzusammenstellung und -annotation auch für komplexe Themen oder Nischenbereiche. Mit diesen Services können unsere Kunden ihre KI-Modelle einsetzen, um neue Märkte mit zuverlässigem, sensitivem und akkuratem Content zu erreichen.

Unternehmen in den Segmenten Recht und Gesundheitsfürsorge benötigen beispielsweise Annotationen für themenspezifische Daten und Dokumente. Lionbridge stellt Experten bereit, die auch für besonders technische oder behördlicher Regulation unterliegenden Aufgaben akkurate, bereinigte und zuverlässige Daten bereitstellen können.

5. Grund: Datenzusammenstellungsservices für die Compliance

Bei geeigneten Trainingsdaten für ein KI-Modell geht es nicht nur um dessen Leistung. Sie dienen auch der Compliance – heute und künftig. Die Regulierung der KI wird noch entwickelt. Verantwortliche KI ist aber bereits jetzt in allen Branchen ein wichtiges Thema. Zudem gibt es Gesetze, in denen die Nutzung und Beschaffung von Daten geregelt ist:

Mit KI-Datenzusammenstellungsservices können Unternehmen sicherstellen, dass die Datennutzung Initiativen für verantwortliche KI-Nutzung unterstützt und die oben genannten Vorschriften (sowie etwaige künftige Vorschriften und Gesetze) befolgt. Diese Services können auch die Datendokumentation unterstützen, die möglicherweise zum Beleg der Compliance oder für Audits erforderlich ist. Schließlich verbessern Datenzusammenstellungsservices den Schutz der Daten vor Cyberangriffen und Datenlecks und sorgen für die Einhaltung von Branchenstandards und Vorschriften.

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Möchten Sie wissen, wie Ihr Team die Nutzung des KI-Systems mit KI-Datenzusammenstellungsservices optimieren kann? Ihr KI-Modell zählt wahrscheinlich zu den derzeit wichtigsten Investitionen Ihres Unternehmens. Wir helfen Ihnen, die Ausgaben zu optimieren und die Compliance heute und morgen durch verantwortliche KI-Nutzung sicherzustellen. Melden Sie sich bei uns.