Erkennung von Drift in Unternehmens-KI — Schritt für Schritt

Künstliche Intelligenz im Unternehmensalltag: Erkennung von Drift und Halluzination
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert den betrieblichen Alltag, birgt jedoch auch die Gefahr von Drift und Halluzinationen. Diese Phänomene können unentdeckt erhebliche Folgen für KMU haben, weshalb ihre Erkennung und Steuerung essenziell sind.

Verständnis von Drift und Halluzination
Unter Drift versteht man das schleichende Abweichen der KI-Modelle von ihrer ursprünglichen Leistung, verursacht durch sich verändernde Datenumgebungen. Halluzinationen treten auf, wenn KI-Modelle Ausgaben generieren, die keinen realen Bezug haben. Beispielsweise könnte ein Lagerverwaltungssystem falsche Bestandszahlen angeben, wenn sich Lieferantenprozesse ändern und das Modell nicht entsprechend angepasst wird.

Typische Fehler und deren Korrektur
Ein häufiger Fehler bei KMU ist das mangelnde Überwachen der Leistungskennzahlen der KI-Modelle. Ohne regelmässige Evaluierung dieser Kennzahlen bleibt eine Drift unentdeckt. Die Lösung ist ein fest etablierter Überwachungsprozess zur kontinuierlichen Überprüfung der Modelle. Ein zweiter Fehler liegt in der unzureichenden Dokumentation der genutzten Daten. Aktualisierte oder fehlende Daten können zu Halluzinationen führen, wenn das Modell darauf basierend falsche Schlussfolgerungen zieht. Eine regelmässige Überprüfung und Aktualisierung der Datenbasis ist unerlässlich. Schliesslich vernachlässigen viele Unternehmen das Schulungspersonal, das mit KI arbeitet. Ohne ausreichendes Verständnis sind Mitarbeitende nicht in der Lage, problematische Ausgaben zu identifizieren. Schulungen könnten Abhilfe schaffen.

Praktische Erkennung und Kontrolle im Alltag
KMU sollten ein formales Monitoring-Programm für ihre KI-Anwendungen einführen. Beispielsweise kann ein wöchentliches Meeting die Plattform bieten, in dem ein Team Verantwortliche für die Überprüfung der Korrektheit der KI-Ausgaben bestimmt. Geeignete Metriken und Indikatoren hierzu sollten im Vorfeld festgelegt und regelmässig analysiert werden.

Werkzeuge und Techniken für KMU
Verschiedene Tools unterstützen dabei, Drift und Halluzinationen zu überwachen. Open-Source-Werkzeuge wie „Evidently“ oder „Detectron2“ bieten spezifische Lösungen für die Analyse von KI-Output. Ergänzend können visuelle Dashboards helfen, komplexe Daten auf verständliche Weise darzustellen und Veränderungen schnell zu identifizieren.

Handlungsanleitung für die kommenden Wochen

Analyse der aktuellen KI-Modelle (Tag 1–3): Ermitteln Sie die Leistungsindikatoren Ihrer derzeit eingesetzten KI-Modelle und identifizieren Sie kritische Bereiche für Driftpotenzial.

Einrichtung von Überwachungsmechanismen (Tag 4–7): Implementieren Sie geeignete Überwachungswerkzeuge und erstellen Sie ein regelmässiges Berichtssystem.

Team-Schulung (Tag 8–14): Sensibilisieren Sie Mitarbeitende durch spezifische Schulungen zu den Themen Drift und Halluzination, um eine bessere Erkennung und Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Datenpflege und Aktualisierung (Tag 15–21): Überprüfen und aktualisieren Sie die Datengrundlage der KI-Modelle, um Halluzinationsrisiken zu minimieren.

Evaluation und iteratives Verbessern (Tag 22–30): Analysieren Sie die getroffenen Massnahmen und passen Sie diese bei Bedarf an, um eine nachhaltige Optimierung Ihrer KI-Prozesse zu gewährleisten.

Durch die systematische Erkennung und Adressierung von Drift und Halluzinationen können KMU die Leistungsfähigkeit ihrer KI-Anwendungen erheblich steigern. Dies erfordert jedoch eine proaktive und kontinuierliche Überwachungsstrategie sowie die Bereitschaft zur Anpassung der bestehenden Prozesse.