Driftphänomene in Unternehmens-KI erkennen — Schritt für Schritt

Erkennung von Drift und Halluzinationen bei KI-Systemen im Unternehmen

Künstliche Intelligenz verändert viele Arbeitsprozesse in kleinen und mittleren Unternehmen. Doch die Herausforderung, Drift und Halluzinationen zu erkennen, bleibt oft unbeachtet. Während Drift eine allmähliche Verschiebung in den vorliegenden Daten beschreibt, bezieht sich Halluzination auf falsche oder unplausible Ausgaben eines KI-Modells.

Drift feststellen: Warum es wichtig ist

Eine der grössten Herausforderungen im Betrieb von KI-Systemen ist die Erkennung von Drift. Drift tritt auf, wenn sich die eingehenden Daten im Laufe der Zeit unmerklich verändern und somit die Modellgenauigkeit verringern. Ein klares Beispiel hierfür ist der Online-Einzelhandel, bei dem Einkäuferpräferenzen saisonal wechseln können. Wird dies nicht berücksichtigt, verliert das System an Wirksamkeit, beispielsweise bei Empfehlungsalgorithmen.

Halluzination im KI-Kontext

Halluzinationen treten auf, wenn KI-Systeme Informationen "erfinden". In der Textverarbeitung können solche Fehler auftreten, wenn ein System Informationen generiert, die keinen Bezug zur Realität haben. Ein typisches Beispiel ist ein Chatbot, der auf Anfragen hin erfundene Fakten präsentiert. Diese Fehler sind für Unternehmen problematisch, da sie das Vertrauen der Nutzer untergraben könnten.

Typische Fehler und deren Behebung

Ein häufiges Problem ist die unzureichende Datenüberwachung. Wird kein Monitoring eingerichtet, bleibt Drift unentdeckt. Die Lösung: Implementierung von regelmässigen Berichten über Datenveränderungen. Ein anderer Fehler ist das Vertrauen auf ein einziges Modell ohne regelmässige Aktualisierungen. Hier hilft ein periodischer Retrain, basierend auf neuen Daten, um die Modellgenauigkeit zu wahren. Schliesslich können unzureichende Tests auf Halluzination erheblichen Schaden verursachen. Intensive Testszenarien mit menschlichen Bewertungen können solche Halluzinationen rechtzeitig aufdecken.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Der Einsatz von Software zur Überwachung von Drift und Halluzination kann Ressourcen binden. Kleine Unternehmen müssen hier Prioritäten setzen und kosteneffiziente Lösungen suchen. Ein einfaches Beispiel ist die Nutzung von Open-Source-Überwachungswerkzeugen, die in bestehende Systeme integriert werden können, um aktuelle Muster zu analysieren und Modellabweichungen aufzuzeigen.

14-tägige Handlungsanleitung zur Verbesserung

Tag 1–3: Einrichtung eines Monitoring-Systems, um laufende Daten auf Drift zu überprüfen. Dazu gehören Werkzeuge zur Datenprotokollierung und Trendanalyse.

Tag 4–6: Analyse bestehender Modelle mit Fokus auf Datenqualität und -stabilität. Termine für regelmässige Überprüfungen festlegen.

Tag 7–10: Testen des Modells auf Halluzinationen. Implementieren einer Strategie, um Testergebnisse zu dokumentieren und zu analysieren.

Tag 11–14: Retraining des Modells mit aktualisierten Datensätzen. Überprüfung der Ergebnisse und Feinjustierung anhand der Testergebnisse.

Tag 15–20: Erstellen eines langfristigen Plans zur kontinuierlichen Verbesserung, einschliesslich quartalsweiser Evaluierungen.

Tag 21–25: Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Systemen und deren Überwachung.

Tag 26–30: Evaluierung der bisherigen Verbesserungen und Anpassung des Überwachungsprotokolls.

Diese Schritte helfen, die genannten Herausforderungen zu meistern und sicherzustellen, dass KI-Systeme im Betrieb zuverlässig bleiben. Ein kontinuierlich abgestimmtes Monitoring minimiert Risiken und maximiert zugleich die Vorteile der KI-Anwendungen im Unternehmensalltag.