AI Data – Welche Daten die Künstliche Intelligenz benötigt und was sie damit macht

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann für Unternehmen von unschätzbarem Wert sein. Die Möglichkeit, große Datenmengen effizient und präzise zu analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und innovative Lösungen zu entwickeln, eröffnet völlig neue Perspektiven für den Erfolg eines Unternehmens. Doch um das volle Potenzial der KI ausschöpfen zu können, müssen wir zunächst verstehen, welche Daten benötigt werden und wie diese intelligent verarbeitet werden können. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir, wie Ihr Unternehmen durch den Einsatz spezifischer Daten und fortschrittlicher KI-Technologien seine Prozesse optimieren und seine Marktposition stärken kann.

• Was sind KI-Daten?
• KI in der Geschäftswelt: Ohne Daten geht es nicht
• Herausforderungen für Unternehmen rund um AI Data
• Trends erkennen mit CDP für Datenmanagement und Analyse

Als „KI-Daten“ (Künstliche-Intelligenz-Daten) – auch „AI Data“ (englisch: Artificial Intelligence Data) – verstehen wir Informationen, die speziell für die Nutzung und Analyse durch künstliche Intelligenz (KI) optimiert sind. Diese Daten können in verschiedensten Formen vorliegen, wie beispielsweise strukturierte Daten aus Datenbanken, unstrukturierte Daten aus Texten, Bildern oder Audiodateien, sowie zeitliche Daten aus Messungen oder Sensordaten.

Die Qualität und Relevanz der Daten sind entscheidend für die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit von KI-Anwendungen. Es gilt die IT-Weisheit „Garbage in, garbage out“. Sprich: KI-Modelle können nur so gut sein wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Daher ist es wichtig, qualitativ hochwertige, vielfältige und ausreichend große Datenmengen bereitzustellen, um die KI-Modelle effektiv trainieren und optimieren zu können.

91 Prozent der betrieblichen Führungskräfte, die im Rahmen des State of Data and Analytics 2023 befragt wurden, gehen davon aus, dass ihr Unternehmen von generativer KI profitieren würde. Der Großteil glaubt aber auch, dass Ihr Unternehmen die Vorteile generativer KI noch nicht ausschöpft.

Durch die Verwendung von AI Data können Unternehmen fortschrittliche Analysen durchführen, Muster und Trends erkennen, präzise Vorhersagen und automatisierte Entscheidungen treffen. KI-Daten spielen somit eine zentrale Rolle für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz in verschiedenen Anwendungsbereichen.

Unternehmen, die auf AI Data setzen, können ihre Prozesse optimieren, ihre Effizienz steigern und Wettbewerbsvorteile erlangen. Daher ist es entscheidend, in die Bereitstellung und Nutzung von qualitativ hochwertigen KI-Daten zu investieren. Nur wer das volle Potenzial der künstlichen Intelligenz ausschöpft, wird mittel- bis langfristig auf Erfolgskurs bleiben.

Die Erwartungen an KI-Daten variieren je nach Anwendungsbereich erheblich, da unterschiedliche Branchen spezifische Anforderungen und Herausforderungen haben. Im Folgenden werfen wir einen Blick auf die Medizin, die Finanzwelt, das Marketing und den Einzelhandel. Den Einsatz von KI in der Industrie beleuchten wir in einem eigenen Blogbeitrag näher.

In jedem der oben genannten Bereiche sind die Anforderungen an AI Data spezifisch und kritisch für den Erfolg der jeweiligen KI-Anwendung. Das ist eine der größten Herausforderungen für Unternehmen, die KI-Daten einsetzen. Hinzu kommen noch eine ganze Reihe weiterer Herausforderungen, die sowohl technischer als auch organisatorischer Natur sein können. Wenn Sie AI Data einsetzen, werden Sie unweigerlich mit diesen Themen konfrontiert:

Beginnen wir mit der Datensammlung. Eine Schlüsselkomponente – und zwar schon beim Trainieren einer KI.

• Vielfalt und Repräsentativität: Daten müssen vielfältig und repräsentativ für die realen Bedingungen sein, um Verzerrungen zu vermeiden und die Generalisierbarkeit der KI-Modelle zu gewährleisten.
• Qualitätssicherung: Die Qualität der Daten ist entscheidend für die Effektivität der KI. Ungenaue, unvollständige oder veraltete Daten können zu fehlerhaften Vorhersagen und Analysen führen.

Analytics- und IT-Führungskräfte sind sich laut dem von Salesforce durchgeführten State of Data and Analytics 2023 einig, dass der Bedarf an zuverlässigen Daten höher ist als je zuvor:

Sammeln ist das Eine, Verarbeiten das Andere – und mindestens genauso wichtig für den Erfolg.

•   Datenintegration: Die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten kann komplex sein, insbesondere in großen Unternehmen mit veralteten Systemen. Wohl dem, der Altes über Bord wirft und eine ganzheitliche Lösung findet, die alle Anforderungen vereint.
• Skalierung: Das Management und die Verarbeitung großer Datenmengen erfordern leistungsfähige Rechenressourcen und effiziente Datenarchitekturen.

Wer sich Daten stehlen lässt, kämpft unter anderem für lange Zeit mit einem Imageschaden, einem Vertrauensverlust und mit rechtlichen Konsequenzen, wenn die Daten nicht ausreichend geschützt wurden. Wer Daten regelwidrig nutzt, dem steigen Datenschutzbeauftragte ins Rechenzentrum. Das kann Strafen in Millionenhöhe zur Folge haben.

• Compliance: Unternehmen müssen sicherstellen, gesetzliche Bestimmungen wie die DSGVO bei der Erhebung, Speicherung und Nutzung von Daten einzuhalten.
• Datensicherheit: Sensible Daten vor unbefugtem Zugriff und Cyberattacken zu schützen, ist eine ständige Herausforderung.

Nicht nur wegen des potenziellen finanziellen Schadens, sondern auch aus ethischen und regulatorischen Gründen sollten Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen und dabei mit Daten arbeiten, eine reichhaltige Palette an Datenschutzaspekten berücksichtigen. Dazu gehören unter anderem:

1. DSGVO: Die EU stellt mit der Datenschutzgrundverordnung hohe Anforderungen an die Verarbeitung personenbezogener Daten. Das Prinzip der Datenminimierung, Zweckbindung und Transparenz ist fester Bestandteil der DSGVO. Werden Daten in Länder außerhalb der EU übertragen, müssen zusätzliche Schutzmaßnahmen getroffen werden, um sicherzustellen, dass die Daten auch dort sicher und gemäß den EU-Standards behandelt werden.
2. Datenschutzfreundliche Voreinstellungen (Privacy by Default): Unternehmen sollten sicherstellen, dass Datenschutz von Anfang an in das Design der KI-Systeme integriert ist. Das bedeutet unter anderem, dass die Voreinstellungen datenschutzfreundlich gestaltet sein sollen. Man spricht dabei von Datenschutz durch Technikgestaltung (Privacy by Design). Konkretes Beispiel: Gestalten Sie ein Cookie-Banner auf Ihrer Website so, dass der User auf einen Blick versteht, was er auswählt. Ändert er die voreingestellte Auswahl nicht, werden nur die unbedingt erforderlichen Cookies gesetzt.
3. Datenschutz-Folgeabschätzung: Für Technologien, die ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen darstellen könnten, wie zum Beispiel umfangreiche Verarbeitung von personenbezogenen Daten durch KI, ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung erforderlich.
4. Informationspflicht: Unternehmen müssen betroffene Personen über die Verarbeitung ihrer Daten informieren. Dies gilt auch für den Einsatz von KI-Systemen. Zur Transparenz gehört zudem, dass Anwender:innen über die Logik, Bedeutung und voraussichtliche Auswirkungen dieser Verarbeitungen aufgeklärt werden.
5. Rechte der betroffenen Personen: Personen, deren Daten verarbeitet werden – egal, ob von Mitarbeitenden des Unternehmens oder einer KI –, haben das Recht auf Zugang, Berichtigung und Löschung ihrer Daten und können der Datenverarbeitung widersprechen. Wer KI-Daten nutzt, muss das zugrunde liegende System so gestalten, dass diese Rechte ausgeübt werden können.
6. Automatisierte Entscheidungsfindung und Profiling: Besondere Vorsicht ist geboten, wenn KI-Systeme für automatisierte Entscheidungen verwendet werden, die rechtliche oder ähnlich erhebliche Auswirkungen haben können. Dies betrifft unter anderem Omnichannel-Versicherungen, wo die KI bisweilen automatisierte Entscheidungen über Versicherungsansprüche vornimmt. Ein Algorithmus kann bestimmen, ob eine Zahnbehandlung genehmigt, abgelehnt oder zur weiteren Überprüfung eskaliert wird. Betroffene Personen haben das Recht, eine solche Entscheidungsfindung anzufechten und eine Überprüfung durch eine Person zu verlangen.

Die Berücksichtigung all dieser Datenschutzaspekte ist entscheidend, um sowohl rechtliche Anforderungen zu erfüllen als auch das Vertrauen der Nutzer:innen in AI Data zu stärken.

Wer kümmert sich um die Technik? Welche Technik?

• Fachkenntnisse: Haben Sie fähige IT-Fachkräfte zur Hand, die ein System zur Analyse von KI-Daten entwickeln und warten können?
• Technologieauswahl: Die Auswahl der passenden Technologien und Tools zur Business Analyse und zum KI-Training erfordert, dass Sie alle Bedürfnisse Ihrer Abteilungen kennen und in Frage kommende Systeme gründlich testen.

Mittelfristig erwarten Sie sich von KI-Daten Einsparungen. Aber bis es soweit ist …

• Investitionen: Sie benötigen zur Einführung einer KI-Technologie Geld für Software, Hardware und den Umzug. Außerdem kann es sein, dass Sie Personal einstellen, aus- oder fortbilden müssen.
• Return on Invest (ROI): Die Vorteile von KI-Projekten sind nicht immer (sofort) zu beziffern. Das erschwert eine Kosten-Nutzen-Analyse.

Nicht jede Person, die mit Ihrem Unternehmen zu tun hat – sei es als Mitarbeiter:in, Kund:in oder Dienstleister:in, ist begeistert vom KI-Einsatz. Besonders in sensiblen Bereichen wie Medizin und persönlichen Finanzen ist das Vertrauen in KI-Daten nicht sofort da – weder in der breiten Öffentlichkeit, noch beim Individuum.

• Vertrauen schaffen: Setzen Sie AI Data so ein, dass sich Kund:innen nicht nur als wandelnder Geldbeutel vorkommen. Lösen Sie die Probleme Ihrer Kund:innen beispielsweise transparent mit Hilfe von KI im Kundenservice.
• Kultureller Wandel: Auch innerhalb des Unternehmens werden Sie nicht durchgehend auf Akzeptanz für KI stoßen. Deren Implementierung kann vor allem in traditionellen oder konservativen Branchen tiefgreifende Auswirkungen auf die Unternehmenskultur haben. Holen Sie alle Mitarbeitenden rechtzeitig ins Boot und bauen Sie Widerstände ab.

All diese Herausforderungen erfordern eine sorgfältige Planung, eine klare Strategie und oft auch eine kulturelle Veränderung innerhalb des Unternehmens, um die Möglichkeiten der KI voll auszuschöpfen und gleichzeitig die Risiken zu minimieren.

Sie möchten die Chancen und Möglichkeiten, die durch KI-Daten entstehen, wahrnehmen? Dann benötigen Sie eine Customer Data Platform (CDP). In diesem Tool laufen Daten aus verschiedenen Quellen zusammen und werden harmonisiert. Die CDP sammelt, vereinheitlicht und aktiviert Kundendaten, um ein nützliches Kundenprofil in Echtzeit zu erstellen.

Dies verbessert das Verständnis der Kundenbedürfnisse und optimiert das Kundenerlebnis über alle Berührungspunkte hinweg. CDPs unterstützen zudem die Nutzung von generativer KI, um datenbasierte personalisierte Erlebnisse in Echtzeit zu bieten. So können Unternehmen effizienter auf Kundenwünsche reagieren.

Zum Abschluss stellen wir Ihnen noch vier Bereiche vor, in denen Tableau und die Data Cloud mit Unterstützung von AI Data zum Unternehmenserfolg beitragen (werden).

Nach Social Media ist künstliche Intelligenz der nächste Meilenstein im Marketing. Erwartungen von Kund:innen vorherzusagen und zu erfüllen, bevor diese ihre Wünsche äußern, ist nur eine der Komponenten, wie KI im Marketing für signifikant höhere Abschlussraten sorgen wird. Aber wie müssen die Daten im Marketing aufbereitet sein, damit AI Data zu den richtigen Schlüssen führt und somit die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtige Zielgruppe ausspielt?

• Kundensegmentierung: Daten müssen ausreichend Informationen (z. B. Produktvorlieben oder Kaufkraft) enthalten, um effektive Kundensegmentierungen durchführen zu können.
• Verhaltensvorhersage: Die Daten sollten Einblicke in das Verbraucherverhalten bieten, um plausible Vorhersagen über zukünftige Kaufentscheidungen und Interessen zu ermöglichen.
• Multichannel: Marketingdaten kommen aus verschiedenen Quellen wie Social Media, E-Mail-Kampagnen und Web-Traffic. Sie müssen integriert und konsistent sein, um eine ganzheitliche Sicht auf Kund:innen zu gewährleisten.
• Personalisierung: Keine Überraschung, oder? Daten müssen personalisierte Marketingansätze unterstützen, um die Effektivität von Kampagnen zu erhöhen

Knüpfen wir ans Marketing an und widmen uns dem Retail. Natürlich geht es im Einzelhandel um Absatz und Umsatz. Letztlich unterstützt AI Data bei der Analyse von Transaktionen aber vor allem auch dabei, Käufer:innen zu Kund:innen zu machen. Von bis ins kleinste Detail personalisierten Produktempfehlungen bis zur optimierten Abwicklung nach dem Kauf definiert generative KI E-Commerce neu.

• Kundenverhalten: Retail-Daten müssen detaillierte Einblicke in das Kaufverhalten der Kund:innen bieten, um Lagerbestände optimieren und Verkaufsstrategien anpassen zu können.
• Kundenbindung: Daten sollten Informationen liefern, die helfen, die Kundenbindung zu verstärken, zum Beispiel durch personalisierte Angebote oder Belohnungssysteme.
• Lagermanagement und Inventur: Daten müssen präzise und aktuell sein, um die Lagerverwaltung effizient zu gestalten und Überbestände sowie Fehlbestände zu vermeiden.
• Preisoptimierung: Daten müssen es ermöglichen, dynamische Preisstrategien zu entwickeln, die auf Wettbewerbsanalysen, Nachfrage und anderen Marktfaktoren basieren.

Ist Ihnen schon einmal aufgefallen, dass Sie ein Hotelzimmer in derselben Kategorie am gleichen Tag beim gleichen Anbieter für den gleichen Zeitraum zu unterschiedlichen Preisen buchen können – je nachdem, ob Sie mobil oder am PC buchen? Und Ihr Kollege hat für das gleiche Zimmer gestern sogar nochmal 15 Euro weniger bezahlt.

Dieses Phänomen ist kein Zufall, sondern nennt sich Dynamic Pricing und ist längst nicht mehr nur bei Airlines, Mietwagenfirmen und Hotelplattformen angesagt, sondern im Einzelhandel angekommen. Diese Methode ermöglicht es Unternehmen, ihre Preise flexibel zu gestalten, um die Verkaufszahlen zu optimieren und die Gewinnmargen zu maximieren. Ohne KI-Daten in Echtzeit ist eine dynamische Preisstrategie jedoch nahezu unmöglich.

Welche Daten werden benötigt?

Um eine dynamische Preisstrategie erfolgreich umzusetzen, benötigen Sie jede Menge relevante Daten in bestmöglicher Qualität:

• Verkaufsdaten: Informationen über Verkäufe in der Vergangenheit und Gegenwart.
• Kundendaten: Daten über das Kaufverhalten, Präferenzen und die Reaktion auf frühere Preisänderungen sind wichtige Kundendaten für Dynamic Pricing.
• Wettbewerbsdaten: Preise der Konkurrenz für gleiche/ähnliche Produkte.
• Lagerbestandsdaten: Aktuelle Informationen über die verfügbaren Bestände.
• Externe Faktoren: Dies können je nach Produkt oder Dienstleistung unter anderem wirtschaftliche Bedingungen, Feiertage, das Wetter sowie (andere) saisonale Einflüsse sein.

Preisfindung durch prädiktive Analyse

Mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen werden die gesammelten Daten analysiert, um Muster und Trends zu erkennen. Vorhersagemodelle werden genutzt, um zu bestimmen, wie sich verschiedene Preispunkte voraussichtlich auf die Nachfrage auswirken werden. Auf Basis der KI-Analysen werden die Preise automatisch angepasst. Die Preisänderungen können je nach Ziel der Preisstrategie darauf abzielen, den Lagerumschlag zu beschleunigen, die Gewinne zu maximieren, den Marktanteil zu erhöhen oder auf Preisänderungen der Konkurrenz zu reagieren.

Implementierung

Die aktualisierten Preise werden schnell über verschiedene Vertriebskanäle hinweg aktualisiert, einschließlich Online-Plattformen und physischen Geschäften. Dies erfordert eine robuste IT-Infrastruktur, um sicherzustellen, dass Preisänderungen effizient und fehlerfrei durchgeführt werden.

Monitoring und Anpassung

Nach der Implementierung der neuen Preise werden die Auswirkungen kontinuierlich überwacht. Basierend auf dem Feedback und den Verkaufsdaten können weitere Anpassungen vorgenommen werden, um die Strategie zu optimieren.

Welche Vorteile hat Dynamic Pricing?

• Höhere Margen: Eine Anpassung der Preise an die maximale Zahlungsbereitschaft der Kund:innen ist besonders erfolgreich, wenn diese auf einzelne Käufer:innen heruntergebrochen werden kann.
• Lageroptimierung: Dynamic Pricing unterstützt die Lagerverwaltung. Diese Strategie erlaubt schnelle Reaktionen auf sich ändernde Bestände. Durch Preisanpassungen können sowohl Überbestände als auch Warenknappheit vermieden werden.
• Wettbewerbsvorteil: Wer die Fähigkeit hat, schnell auf Preisänderungen der Wettbewerber zu reagieren, schlägt der Konkurrenz ein Schnippchen und verhindert Abwanderung von Kund:innen.

Aber Vorsicht: Übertreiben Sie es nicht mit dem Dynamic Pricing. Häufige Preisänderungen können bei Kund:innen zu Irritation oder gar Frust führen – vor allem, wenn diese merken, dass die Nachbarn für die gleichen Produkte im gleichen Laden stets weniger bezahlt. Darüber hinaus erfordert die Verwaltung von dynamischen Preisen fortschrittliche Technologien, eine robuste IT-Infrastruktur und Fähigkeiten in der Datenanalyse. Am besten funktioniert Dynamic Pricing alsTeil einer ganzheitlichen Datenstrategie

Die Wall Street und Unternehmen aus dem Finanzsektor erwarten sich von AI Data nicht nur ein Werkzeug zur Gewinnmaximierung. Die KI kann in der Finanzwelt auch als Mittel zur Verbesserung der Gesamteffizienz, Sicherheit und Kundenorientierung dienen. Konkrete Erwartungen sind:

• Entscheidungsunterstützung: KI-Daten helfen Analyst:innen und Investor:innen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem sie komplexe Marktanalysen und Prognosen ermöglichen. Dies schließt die Vorhersage von Markttrends, Aktienbewertungen und Risikoanalysen mit ein.
• Automatisierung: Wie viele andere Branchen, strebt auch der Finanzsektor danach, repetitive und zeitaufwändige Aufgaben wie Datenanalyse, Berichterstattung und sogar einige Aspekte des Handels zu automatisieren. Durch den Einsatz von KI können Prozesse schneller und effizienter abgewickelt werden. Das senkt die Kosten und steigert die Produktivität.
• Echtzeit-Datenverarbeitung: In der Finanzwelt, wo Sekunden über Milliarden entscheiden können, ist die Fähigkeit, Echtzeit-Daten zu verarbeiten und darauf zu reagieren, von unschätzbarem Wert. KI kann dabei helfen, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und fast augenblicklich Insights zu liefern.
• Personalisierung von Finanzdienstleistungen: Investmentangebote von der Stange sind überholt. Stattdessen legen Kund:innen Wert auf personalisierte Investments. KI kann dabei helfen, individuelle Anlagestrategien basierend auf dem historischen Verhalten und den Präferenzen der Kunden zu entwickeln.
• Betrugserkennung und Risikomanagement: KI-Daten ermöglichen es, Anomalien und potenzielle Betrugsfälle schneller zu identifizieren. Dies verbessert das Risikomanagement und schützt vor finanziellen Verlusten durch betrügerische Aktivitäten oder unvorhergesehene Marktereignisse.
• Compliance: Mit der Zunahme von Vorschriften im Finanzsektor erhofft sich die Wall Street von KI-Systemen Unterstützung bei der Einhaltung dieser Regularien. KI könnte dabei helfen, Compliance-Daten zu überwachen und sicherzustellen, dass Transaktionen und Geschäftspraktiken den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.

Im Gesundheitssektor und der Pharmaindustrie geht es im Zweifelsfall um Menschenleben. Die medizinische Forschung verspricht sich einen Quantensprung vom Einsatz künstlicher Intelligenz. Doch nicht nur die Medikamentenentwicklung gegen und Ursachenfindung von Krankheiten soll dank AI Data beschleunigt werden. Auch in den medizinischen Alltag hält KI Einzug, wobei zu beachten ist:

• Genauigkeit und Zuverlässigkeit: In der Medizin sind Präzision und Zuverlässigkeit der Daten von höchster Bedeutung. Schließlich hängen Diagnosen und Behandlungsempfehlungen direkt von der Datenqualität ab. Wurde die KI mit fehlerhaften oder unzureichenden Daten gefüttert, kann dies in der Medizin verheerende Folgen haben. Werden Krankheiten dadurch zu spät oder falsch diagnostiziert, erhalten Patient:innen unwirksame oder gar schädliche Behandlungen.
• Komplexität und Vollständigkeit: Medizinische Daten müssen detaillierte Informationen über Patient:innen, Krankheitsverläufe, Behandlungsdaten und genetische Informationen enthalten, um effektive Vorhersagen und Analysen zu ermöglichen.
• Datenschutz: Aufgrund der Sensibilität medizinischer Daten ist die Einhaltung sämtlichervon Datenschutzgesetzen wie der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) in Europa äußerst wichtig.
• Interoperabilität: Medizinische KI-Daten müssen oft zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen ausgetauscht werden, was eine standardisierte Datenformatierung erfordert. Exemplarisch wäre hier die Nutzung des Health Level Seven International Standards (HL7) und insbesondere das Fast Healthcare Interoperability Resources Protocol (FHIR) zu nennen.

Schauen wir uns an einem konkreten Beispiel an, was KI-Daten bei der Verwendung von FHIR in einem Klinischen Entscheidungsunterstützungssystem (Clinical Decision Support, kurz: CDS) bewirken können.

Die Situation: Ein Krankenhaus nutzt ein CDS, das auf KI basiert, um medizinischem Fachpersonal bei der Diagnose und Behandlung von Patient:innen zu assistieren. Dieses System benötigt Zugang zu verschiedenen Arten von Patientendaten, einschließlich medizinischer Vorgeschichte, Laborergebnissen und aktuellen Medikamentenplänen.

So verläuft die Datenintegration mittels FHIR:

• Datenerfassung: Patientendaten aus verschiedenen Quellen (z. B. elektronische Patientenakten aus verschiedenen Abteilungen wie Radiologie und Labormedizin) werden in das KI-System eingespeist.
• Standardformat: Diese Daten werden gemäß dem FHIR-Standard formatiert. FHIR ermöglicht die Darstellung von Daten in einem konsistenten Format, das von unterschiedlichen IT-Systemen verstanden und verarbeitet werden kann.
• KI-Analyse: Das KI-System analysiert die integrierten Daten, um Muster zu erkennen und Vorschläge für Diagnosen oder Behandlungen zu generieren. Beispielsweise könnte das System einen Zusammenhang zwischen den Laborwerten und den Symptomen eines Patienten identifizieren, der möglicherweise bisher übersehen wurde.
• Feedback an medizinisches Personal: Die Ergebnisse der KI-Analyse werden den Ärzt:innen zur Verfügung gestellt; womöglich durch das gleiche FHIR-basierte System. Die Benutzeroberfläche ermöglicht es dem medizinischen Personal, die Vorschläge der KI zu bewerten und gegebenenfalls in die Behandlungspläne zu integrieren.

Vorteile durch AI Data in der Medizin:

• Effizienzsteigerung: Durch die Verwendung eines standardisierten Formats kann das System effizienter mit neuen und existierenden Daten umgehen, was die Reaktionszeit des Systems verbessert.
• Erhöhte Patientensicherheit: Genauere und zeitnahe Informationen können zu besseren Behandlungsergebnissen führen.
• Skalierbarkeit: Das System kann leichter auf andere Einrichtungen oder Abteilungen ausgeweitet werden, da FHIR weit verbreitet und akzeptiert ist.

Durch den Einsatz standardisierter Datenformate wie FHIR können medizinische Einrichtungen die Potenziale der künstlichen Intelligenz voll ausschöpfen, während sie gleichzeitig eine hohe Datenqualität und Interoperabilität sicherstellen.

Egal, in welcher Branche Ihr Unternehmen zuhause ist: Mit der Salesforce Data Cloud, KI-Daten und dem passenden Tool, um diese gewinnbringend zu nutzen, sind Sie auf der Siegerstraße.