AI Training Data (Trainingsdaten) & Data Governance

AI Training Data (Trainingsdaten) & Data Governance bezeichnet Regeln, Rollen und Prozesse, mit denen Unternehmen die Qualität, Herkunft (Lineage) und zulässige Nutzung von Daten steuern, die zum Trainieren, Anpassen oder Evaluieren von KI-Modellen verwendet werden. Ziel ist, dass Modelle zuverlässig, rechtssicher, nachvollziehbar und wartbar bleiben – von der Datenerhebung bis zur Modellfreigabe.

Was sind AI Training Data (Trainingsdaten)?

Trainingsdaten sind Datensätze, aus denen ein Modell Muster lernt – z. B. Texte, Tickets, Dokumente, Bilder, Audio oder strukturierte Tabellen. Sie werden u. a. für Pretraining, Fine-Tuning (inkl. LoRA/PEFT) oder zur Erstellung von Referenz- und Testdaten (z. B. Golden Dataset und Ground Truth (Referenzwahrheit)) genutzt. In LLM-Projekten kommen Trainingsdaten oft aus Wissensbasen, Support-Logs, Produktdokumentation oder synthetischen Quellen wie Synthetic Data (Synthetische Daten).

Was bedeutet Data Governance im KI-Kontext?

Data Governance ist der organisatorische Rahmen, der festlegt, wer Daten bereitstellen und verändern darf, welche Standards gelten und wie Daten kontrolliert, dokumentiert und auditierbar gemacht werden. Für KI ist das besonders kritisch, weil Datenfehler oder unklare Rechte direkt zu Halluzinationen, Bias, Sicherheitsproblemen oder Compliance-Risiken führen können – etwa im Zusammenspiel mit AI Governance und regulatorischen Anforderungen wie EU AI Act sowie Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI.

Wie funktioniert gute Governance für Trainingsdaten? (typischer Prozess)

• 1) Datenquellen definieren & klassifizieren: z. B. interne Dokumente, CRM, Tickets; Einordnung per Data Classification (Datenklassifizierung) und Schutzbedarf.
• 2) Rechte & Rechtsgrundlagen prüfen: Urheberrecht/Lizenzen (Copyright & KI), Einwilligungen, AVV/DPA (Data Processing Agreement (DPA/AVV)) und Datenresidenz (Data Residency (Datenresidenz), Data Sovereignty (Datensouveränität)).
• 3) Datenaufbereitung (Curation): Bereinigung, Deduplizierung, Formatierung, Qualitätssicherung; oft als Dataset Curation (Datensatz-Kuratierung).
• 4) Datenschutz & Sicherheit: PII finden und entfernen (z. B. PII Detection (PII-Erkennung), PII Redaction (PII-Schwärzung), Anonymisierung & Pseudonymisierung), Aufbewahrung regeln (Data Retention (Datenaufbewahrung) bei KI-Providern, Zero Data Retention (ZDR)) und Zugriff absichern (z. B. Secrets Management (Schlüsselverwaltung)).
• 5) Lineage & Versionierung: Herkunft, Transformationen und Versionen dokumentieren (z. B. Data Lineage (Datenherkunft), Traceability (Nachvollziehbarkeit) in KI), damit Ergebnisse reproduzierbar bleiben.
• 6) Training/Evaluation & Freigabe: Evals und Benchmarks definieren (Evaluation (Eval) & Benchmarking), Risiken prüfen (AI Risk Assessment (KI-Risikobewertung)) und dann erst deployen.
• 7) Monitoring & kontinuierliche Pflege: Drift, Qualitätsabfall und neue Risiken überwachen (z. B. Model Drift (Modell-Drift), Model Monitoring & Observability (LLMOps)).

Warum ist das wichtig? (Qualität, Risiko, Performance)

Gute Trainingsdaten-Governance verhindert typische KI-Probleme: schlechte Datenqualität (führt zu unzuverlässigen Antworten), Bias (ungerechte Entscheidungen), Datenschutzverletzungen (PII in Trainingsdaten), Rechtsrisiken (fehlende Nutzungsrechte) und Sicherheitsangriffe wie Data Poisoning (Datenvergiftung). Gerade bei Large Language Model (LLM)-Projekten und Anwendungen wie ChatGPT-ähnlichen Assistenten entscheidet die Datenbasis darüber, ob ein System produktionsreif ist oder nur Demo-Qualität hat.

Beispiele aus der Praxis

• Customer Support: Tickets werden bereinigt, PII geschwärzt, Kategorien harmonisiert und als Fine-Tuning-Dataset genutzt – mit klarer Dokumentation, welche Ticket-Jahrgänge enthalten sind.
• RAG statt Training: Wenn Wissen häufig wechselt, werden Inhalte eher über RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Vektordatenbank (Vector Database) eingebunden; Governance regelt dann Chunking, Aktualisierung und Zugriff (z. B. Chunking (Text-Chunking), Re-Indexing (Neuindexierung)).
• Automation mit n8n: In n8n-Workflows werden Datenquellen über Freigaben, Logging und DLP abgesichert (z. B. Data Loss Prevention (DLP) für KI), bevor Daten an Modelle gesendet werden.

Merksatz

Trainingsdaten sind der „Rohstoff“ – Data Governance ist das Regelwerk, das daraus verlässliche, sichere und compliance-fähige KI macht.