God datakvalitet er avgjørende for gode KI‑resultater. Feil, duplikater, manglende felt og varierende språk fører til dårligere presisjon og større risiko for skjevhet. I praksis jobber man med dataprofiler, rensing, deduplisering, gode metadata og kontinuerlig overvåking av datadryff. I Norge øker bruken av kuraterte språkressurser og åpne offentlige datasett for å sikre ansvarlig og etterprøvbar KI.
Datakvalitet
Lite leksikon om AI
Hvor korrekte, komplette og konsistente data er for trening og bruk av modeller.
