Driftanalyse in Unternehmens-KI-Systemen — Schritt für Schritt

Unternehmen, die künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, müssen Drift und Halluzinationen identifizieren, um die Qualität und Zuverlässigkeit ihrer Systeme zu gewährleisten.

Drift-Erkennung mittels Datenüberwachung
Drift in der KI entsteht, wenn sich die Datenlage verändert und die Modelle dadurch ungenau werden. In einem KMU kann dies durch regelmässige Überprüfung der Eingangsdaten vermieden werden. Ein einfaches Beispiel ist ein Verkaufsmodell, das saisonale Trends berücksichtigt. Wenn sich Kundenpräferenzen unerwartet ändern, mindert dies die Vorhersagekraft des Modells. Die Implementierung automatisierter Überwachungssysteme kann helfen, solche Datenveränderungen rechtzeitig zu erkennen.

Erkennung und Vermeidung von Halluzinationen
Halluzinationen bei KI-Systemen treten auf, wenn Modelle unglaubwürdige oder fehlerhafte Informationen erzeugen. Dies ist besonders bei generativen Modellen, wie Spracherkennungs- oder Bildgenerierungssystemen, relevant. Ein KMU, das beispielsweise ein Kundenservice-Chatbot einsetzt, könnte Halluzinationen erleben, wenn der Bot fiktive Antworten gibt. Um dem entgegenzuwirken, sollten regelmässige Qualitätskontrollen der generierten Inhalte durchgeführt werden und Modelle mit faktenbasierten Prüfungsmechanismen ergänzt werden.

Typische Fehler bei der Modellüberwachung
Ein häufiger Fehler ist das blinde Vertrauen in einmal trainierte Modelle ohne fortlaufende Anpassungen. KMUs sollten sicherstellen, dass Modelle kontinuierlich auf Basis neuer Daten aktualisiert werden. Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Schlechte Daten führen zu schlechten Modellen. Hierbei ist es entscheidend, ein regelmässiges Datenbereinigungs-Protokoll zu implementieren. Schliesslich kann die Ignoranz gegenüber Ausgaben der KI-Systeme zu Problemen führen. Eine Lösung besteht in der Etablierung eines Feedback-Systems, das schnelle Anpassungen ermöglicht.

Praxisnahe Umsetzung einer 14-Tage-Handlungsanleitung

Tag 1-2: Erfassen Sie die aktuellen Datenquellen und beurteilen Sie deren Qualität.

Tag 3-4: Implementieren Sie ein einfaches Überwachungstool zur Datenüberwachung, das Veränderungen in der Datenverteilung automatisch erkennt.

Tag 5-7: Evaluieren Sie Ihre bestehenden KI-Modelle und analysieren Sie deren aktuelle Leistungen im Vergleich zu historischen Daten.

Tag 8-10: Starten Sie ein Modell-Update, indem Sie die Modelle mit neuen Daten trainieren und Feinjustierungen vornehmen.

Tag 11-13: Führen Sie eine umfassende Prüfung von Modell-Halluzinationen durch, indem Sie stichprobenartig Ergebnisse gegen bekannte Fakten absichern.

Tag 14: Etablieren Sie ein fortlaufendes Feedback- und Überwachungssystem, das Ihren Modellen erlaubt, sich dynamisch anzupassen, und planen Sie regelmässige Audits in monatlichen oder quartalsweisen Abständen.

Durch das Erkennen und Bewältigen von Drift und Halluzinationen können KMUs sicherstellen, dass ihre KI-Anwendungen zuverlässig bleiben und weiterhin einen Mehrwert bieten.