Explainable

AI

Transparenz und Vertrauen für KI in Unternehmen

KI revolutioniert Unternehmen in allen Branchen. Doch viele KI-Modelle bleiben intransparent - eine "Black Box". Das hindert Entscheider, das volle Potenzial von KI pragmatisch und gewinnbringend zu nutzen. Explainable AI (XAI) schafft Abhilfe: XAI-Methoden machen KI-Entscheidungen nachvollziehbar und fördern so Vertrauen und Akzeptanz.

Ein zentrales Problem vieler KI-Modelle ist der Trade-off zwischen Performance und Erklärbarkeit. Hochperformante Modelle wie Deep Neural Networks sind oft "Black Boxes", d.h. für Menschen nicht nachvollziehbar.

Umgekehrt liefern einfache, leicht interpretierbare Modelle oft eine schlechtere Vorhersagequalität. Unternehmen stehen also vor der Herausforderung, die richtige Balance zwischen Leistungsfähigkeit und Verständlichkeit zu finden. XAI-Methoden versuchen, diesen Trade-off aufzulösen, indem sie auch komplexe Modelle transparent und erklärbar machen.

Benefits

Health

Verbesserte Diagnoseunterstützung

Erklärbare KI-Modelle helfen Ärzten zu verstehen, auf Basis welcher Faktoren eine bestimmte Diagnose vorgeschlagen wird. Das schafft Vertrauen in die Technologie und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Ärzten und KI.

Optimierte Behandlungspläne

Wenn KI-Systeme ihre Empfehlungen für Behandlungen transparent erklären, können Ärzte fundiertere Entscheidungen treffen. Sie verstehen, warum die KI bestimmte Therapien oder Medikationen vorschlägt und können dies mit ihrer Erfahrung abgleichen.

Erhöhte Patientensicherheit

Nachvollziehbare KI-Entscheidungen helfen, potenzielle Risiken und Nebenwirkungen frühzeitig zu erkennen. Ärzte können ungewöhnliche Empfehlungen hinterfragen und so Behandlungsfehler vermeiden.

Bessere Aufklärung von Patienten

Können Ärzte ihren Patienten erklären, auf Basis welcher Faktoren die KI eine bestimmte Diagnose stellt oder eine Therapie empfiehlt, fühlen diese sich besser informiert und eingebunden. Das fördert die Therapietreue.

Verringerung von Bias

Erklärbare KI-Modelle lassen sich leichter auf Voreingenommenheiten und Verzerrungen prüfen, etwa wenn bestimmte Patientengruppen bei Diagnosen benachteiligt werden. Durch Anpassungen lässt sich ein faireres System schaffen.

Beschleunigte Forschung

XAI kann helfen, neue Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, die vorher nicht augenscheinlich waren. Damit lassen sich vielversprechende Hypothesen für die medizinische Forschung generieren.

Vereinfachte Zulassungsverfahren

Erklärbare und transparente KI-Systeme haben es leichter, Zulassungsverfahren für den klinischen Einsatz zu bestehen, da potenzielle Risiken besser abschätzbar sind. Das kann die Translation von der Forschung in die Praxis beschleunigen.

Etablierte XAI-Techniken

  • Ermittelt den Beitrag einzelner Merkmale zum Gesamtergebnis. Eignet sich für komplexe Modelle wie neuronale Netze.

  • Approximiert das komplexe Modell lokal durch ein einfaches, interpretierbares Modell, z.B. Entscheidungsbäume.

  • Misst die Wichtigkeit eines Merkmals, indem es die Veränderung des Vorhersagefehlers bei zufälliger Permutation des Merkmals ermittelt.

  • Generieren minimale Änderungen der Eingabedaten, die die Vorhersage des Modells ändern würden.

Benefits

Fertigung

Bessere Genauigkeit bei visuellen Qualitätskontrollen

Indem XAI Erklärungen für die Klassifizierung von Produkten als OK oder nicht OK liefert, ermöglicht es Maschinenbedienern, die Logik hinter den KI-Entscheidungen nachzuvollziehen. So können sie die KI-Vorschläge überprüfen, korrigieren und genauere Qualitätskontrollen durchführen, wodurch weniger fehlerhafte Produkte entstehen.

Verbesserte Analyse der Ursachen für Produktionsabweichungen

XAI identifiziert die einflussreichsten Faktoren, die zu Abweichungen führen. Dadurch verstehen Hersteller die Ursachen besser. Durch Erklärungen lassen sich vorhergesagte Abweichungen gezielt angehen, um Produktionsprobleme zu vermeiden oder abzumildern.

Optimierte Produktionsplanung und Ressourcenallokation

XAI liefert Erklärungen für KI-generierte Produktionspläne und Ressourcenempfehlungen. Diese Transparenz hilft Produktionsmanagern dabei, die treibenden Faktoren hinter den KI-Vorschlägen zu erfassen und fundierte Entscheidungen für effizientere Produktion und Ressourcennutzung zu treffen.

Gesteigertes Vertrauen und höhere Akzeptanz von KI-Systemen

Klare Erklärungen für KI-Vorhersagen und -Empfehlungen schaffen Vertrauen bei Bedienpersonal und Management. Wenn Nutzer verstehen, wie die KI zu Schlüssen kommt, akzeptieren und nutzen sie das System eher - zur besseren Mensch-Maschine-Zusammenarbeit im Fertigungsprozess.

Verbesserte ergonomische Risikobewertung für Mitarbeiter

XAI erklärt, welche Faktoren zu den von der KI identifizierten ergonomischen Risiken wie statischen Lasten und repetitiven Belastungen beitragen. So verstehen Hersteller deren Ursachen und können gezielte Maßnahmen zum Arbeitsschutz ergreifen.

Bessere Kommunikation zwischen Bedienern und Maschinen

XAI liefert Erklärungen für KI-generierte Warnmeldungen und Empfehlungen. Dadurch verstehen Bediener den Maschinenzustand und die nötigen Maßnahmen zur Fehlerbehebung besser, was zu schnellerer Problembehebung und weniger Ausfallzeiten führt.

Kontinuierliche Verbesserung von KI-Modellen

XAI hilft Herstellern, Stärken und Schwächen ihrer KI-Modelle zu verstehen. Durch Identifizierung wichtiger Merkmale und potenzieller Verzerrungen können Datenwissenschaftler und Ingenieure die Modelle laufend verfeinern für bessere Leistung und zuverlässigere Vorhersagen.

Einhaltung regulatorischer Anforderungen

In streng regulierten Branchen wie Automotive und Luft-/Raumfahrt erfüllen Unternehmen durch erklärbare KI-Modelle Transparenz- und Rechenschaftsanforderungen. Sie können Aufsichtsbehörden und Prüfern aufzeigen, wie die KI-Systeme Entscheidungen treffen.

Reduzierte Aufwände für die Fehlerbehebung

XAI unterstützt Bediener bei der Fehlerdiagnose, indem es die wahrscheinlichsten Grundursachen anhand von Sensordaten identifiziert. Dadurch fokussieren sich die Arbeiten auf die wahrscheinlichsten Probleme, wodurch sich Fehler schneller beheben und Stillstandzeiten minimieren lassen.

Verbesserte Schulung und Kompetenzentwicklung für Mitarbeiter

XAI lässt sich zur Erstellung interaktiver Schulungsmaterialien nutzen, die erklären, wie KI-Systeme in verschiedenen Fertigungsszenarien entscheiden. Dies hilft Mitarbeitern, den KI-Entscheidungsprozess besser zu verstehen und Fähigkeiten für die effektive Zusammenarbeit und Überwachung von KI im Arbeitsalltag zu entwickeln.

Benefits

Finanzdienstleister

Risikomanagement

Erklärbare KI-Modelle für Kreditwürdigkeits- oder Betrugsprüfung schützen vor versteckten Risiken. Algorithmen-basierte Entscheidungen werden nachvollziehbar.

Kundenbindung

Wenn Kunden verstehen, warum ihnen bestimmte Produkte oder Dienstleistungen empfohlen werden, fühlen sie sich ernst genommen und nicht manipuliert. Das schafft Vertrauen.

Transparenz gegenüber Aufsichtsbehörden

XAI erleichtert den Nachweis, dass KI-Systeme regelkonform und diskriminierungsfrei arbeiten. Das erspart Probleme mit Aufsichtsbehörden.

Verbesserte interne Prozesse

Auch Mitarbeiter profitieren von erklärbarer KI. Sachbearbeiter verstehen besser, warum das System bestimmte Fälle zur manuellen Prüfung vorschlägt. Controller können KI-basierte Prognosen fundierter hinterfragen.

Mit XAI das volle Potenzial von KI ausschöpfen

Explainable AI ebnet den Weg für eine vertrauenswürdige, nutzerorientierte Integration von KI in Unternehmensprozesse. Wir unterstützen Unternehmen branchenübergreifend dabei, mit XAI echte Mehrwerte zu schaffen - messbar, systematisch, unkompliziert. Wir begleiten Sie bei der Auswahl und Implementierung der passenden XAI-Methoden für Ihren konkreten Anwendungsfall. So heben Sie verborgene Optimierungspotenziale und steigern nachhaltig Ihre Wettbewerbsfähigkeit. Sprechen Sie uns an - wir freuen uns darauf, auch Ihr Unternehmen mit erklärbarer KI in die Zukunft zu führen.

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