Wie viel KI verträgt Forschungsdatenmanagement?

Wie viel KI verträgt Forschungsdatenmanagement?

Im Umgang mit Forschungs- und Messdaten ergeben sich besonders hohe Anforderungen an Qualität und Verlässlichkeit der Daten. Genau deshalb ist die Frage spannend: Wie viel KI verträgt Datenmanagement in diesen Bereichen eigentlich?

Darüber haben wir uns gestern beim Treffen des AK Technik des Measurement Valley e.V. ausgetauscht, das dieses Mal bei uns stattfand.

Hier haben wir Einblicke in unsere aktuelle Arbeit zu zwei konkreten Fragestellungen gegeben: Wie können LLMs dabei helfen, unstrukturierte Daten (z. B. aus PDFs) zu erschließen und sinnvoll in ein Datenmanagementsystem zu integrieren? Und wie kann im nächsten Schritt die Suche nach Daten durch LLMs erleichtert werden?

Für uns ist dabei entscheidend, dass KI kein Selbstzweck ist. Der Einsatz von z. B. LLMs muss kritisch hinterfragt werden. Bringt die Technologie an dieser Stelle wirklich einen Mehrwert? Wie können Datenqualität und -nachvollziehbarkeit gewährleistet werden? Und wie kann mit Risiken im Kontext der digitalen Souveränität und Datensicherheit umgegangen werden?

Unser Ansatz ist hier: Wir setzen LLMs im Datenmanagement für spezialisierte Aufgaben ein, bei denen sie einen echten Mehrwert leisten können. Hierbei prüfen wir insbesondere unter Gesichtspunkten der digitalen Souveränität und Kosteneffizienz, wo kleine und lokale Modelle sinnvoll eingesetzt werden können. Außerdem bauen wir gezielt Möglichkeiten zur menschlichen Kontrolle der LLM-Anfragen und Ergebnisse ein.

Der gemeinsame Austausch im AK Technik hat einmal mehr gezeigt, wie wertvoll es ist, diese Fragen aus unterschiedlichen Perspektiven zu diskutieren. Vielen Dank an alle Kolleg:innen im Measurement Valley für den spannenden Austausch!