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Garbage in, Halluzination out: Warum Datenqualität über den Erfolg von KI entscheidet

Datenqualität war lange Hygiene. Im KI-Zeitalter entscheidet sie über Erfolg oder Blamage: Ein Modell auf lückenhaften Daten liefert keine leere Zelle, sondern eine flüssige, selbstbewusste, falsche Antwort. Warum Halluzinationen berechenbar unvermeidbar sind, wie Sie Datenqualität am Ergebnis messen statt an der Quelle – und warum drei Testfälle mehr wert sind als ein Konzept für dreißig.

Der Fehler hat sein Gesicht gewechselt. „Datenqualität“ war lange ein Hygienethema der Business Intelligence: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Dublettenfreiheit. Man maß sie in Reports, man bereinigte sie in nächtlichen Jobs, und im Zweifel war eine unsaubere Spalte ein Schönheitsfehler, kein Showstopper.

Wenn Sie heute ein KI-Vorhaben verantworten, ist genau diese Erfahrung Ihr größtes Risiko. Der Fehler, den Sie zu suchen gelernt haben, sieht anders aus als der Fehler, den Sie jetzt be…