Driftanalyse in KI-Systemen — KI im Unternehmen: Betrieb & Monitoring

Künstliche Intelligenz (KI) kann Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen bieten, von der Automatisierung einfacher Prozesse bis hin zu komplexen Entscheidungsfindungen. Ein kritischer Aspekt im Betrieb und Monitoring von KI-Systemen ist das Erkennen von Drift und Halluzinationen, die die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI-Modelle beeinträchtigen können. Ziel dieses Artikels ist es, typische Fehler in diesen Bereichen aufzuzeigen und praktikable Lösungen sowie eine konkrete Handlungsanleitung für Unternehmen bereitzustellen.

Fehler im Umgang mit Datendrift

Ein häufiges Problem bei KI-Modellen ist die Datendrift. Diese tritt auf, wenn sich die Verteilung der Eingangsdaten im Laufe der Zeit ändert. Ein klassischer Fehler besteht darin, dass Unternehmen nach der initialen Modellimplementierung das Monitoring vernachlässigen und die Modelle ohne regelmässige Updates weiterlaufen lassen. Solche Nachlässigkeiten können zu einer fortschreitenden Verschlechterung der Modellleistung führen.

Zur Korrektur sollten Unternehmen regelmässig die Modellleistung überwachen und mit historischen Daten vergleichen. Datenvalidierungstests und die Einrichtung von automatisierten Alarmen bei deutlichen Leistungsabweichungen sind wirkungsvolle Massnahmen. Bei erkannter Drift ist eine Datenüberprüfung und Aktualisierung des Modells erforderlich, basierend auf den neuesten Daten.

Fehler bei der Erkennung von Halluzinationen

Halluzinationen in KI-Systemen sind fehlerhafte Vorhersagen oder Informationen, die das Modell selbst generiert, ohne Bezug zur Realität. Ein typischer Fehler ist das Vertrauen in solche KI-Ausgaben ohne Rückversicherung. Besonders bei generativen Modellen kann dies zu desaströsen Geschäftsentscheidungen führen.

Um Halluzinationen zu vermeiden, sollten Unternehmen auf eine strenge Validierung der Modellvorhersagen setzen. Ein Cross-Validation-Ansatz kann hier helfen, der Vorhersagen mit realen, geprüften Daten abgleicht. Zudem kann es sinnvoll sein, die Ergebnisse mit Fachliteratur oder Expertenwissen zu konfrontieren, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Monitoring-Routine etablieren: Führen Sie in den nächsten zwei Wochen ein tägliches Monitoring der Modellleistung ein. Nutzen Sie geeignete Metriken, um die Genauigkeit, Präzision und Fehlerquote Ihrer Modelle systematisch zu überprüfen.

Analyse von Abweichungen: Identifizieren Sie in der ersten Woche alle signifikanten Abweichungen und leiten Sie eine Datenauswertung ein. Parallel dazu sollten Sie mögliche Anpassungen an den Modellen planen.

Modell-Update und Validierung: Bis Ende der vier Wochen sollten Sie erste Modellupdates basierend auf Ihrer Datenauswertung durchführen. Implementieren Sie ein Pilotprogramm zur Validierung neuer Modellausgaben und dokumentieren Sie die Ergebnisse sorgfältig.

Schulung und Sensibilisierung: Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Ergebnissen. Entwickeln Sie ein Bewusstsein für die Grenzen der KI-Outputs und fördern Sie eine kritische Betrachtungsweise der gewonnenen Daten.

Indem Sie diese Schritte beherzigen, sichern Sie die Leistungsfähigkeit und Integrität Ihrer KI-Modelle. Der regelmässige und systematische Umgang mit Drift und Halluzinationen wird Ihnen helfen, die Vorteile der KI nachhaltig in Ihrem Unternehmen zu nutzen.