Überblick – Observability und Monitoring richtig einordnen.
Metriken über die Accuracy hinaus im AI Monitoring
Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) ist es entscheidend, beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz nicht nur die Genauigkeit (Accuracy) zu überwachen. Andere Metriken bieten tieferen Einblick und tragen zu einem ganzheitlichen Verständnis der Leistungsfähigkeit bei, ebenso zur Erkennung potenzieller Probleme.
Bedeutung zusätzlicher Metriken
Die Genauigkeit misst lediglich den Anteil der korrekt klassifizierten Fälle. In spezifischen Kontexten wie Kreditwürdigkeitsprüfungen oder medizinische Diagnosen benötigen KMU jedoch differenzierte Ansätze. Hier kommen zusätzliche Metriken wie Präzision, Recall und F1-Score ins Spiel. Präzision gibt an, wie viele der als positiv klassifizierten Fälle tatsächlich positiv sind. Der Recall zeigt auf, wie viele der tatsächlich positiven Fälle korrekt identifiziert wurden. Der F1-Score, das harmonische Mittel aus Präzision und Recall, liefert ein ausgewogenes Bild. Diese Metriken ermöglichen eine Feinabstimmung des Modells und sind insbesondere bei unausgewogenen Daten wertvoll.
Praxisbeispiel aus dem KMU-Alltag
Stellen Sie sich ein KMU vor, das im Bereich Online-Handel tätig ist und ein KI-Modell einsetzt, um die Kundenabwanderung vorherzusagen. Wenn das Unternehmen sich nur auf die Genauigkeit stützt, könnte es fälschlicherweise glauben, das Modell sei effektiv, da viele positive Klassen (bleibende Kunden) leicht vorhersehbar sind. Dadurch wird die hohe Präzision bei der Erkennung der tatsächlich abwandernden Kunden vernachlässigt. Eine detaillierte Analyse mit Recall und F1-Score würde hingegen helfen, die Anpassung des Modells zu verbessern, um effektive Ausgangsstrategien zu entwickeln.
Häufige Fehler und Korrekturmassnahmen
Ein typischer Fehler ist die ausschliessliche Fokussierung auf die Genauigkeit, was zu übermässigem Vertrauen in das Modell führen kann. Dies wird korrigiert, indem zusätzliche Metriken wie Präzision und Recall regelmässig ausgewertet werden. Ein zweiter Fehler besteht in ungenügender Berücksichtigung der Datenverteilung, was bei unausgewogenen Datensätzen zu irreführenden Ergebnissen führen kann. Hier hilft die Berücksichtigung des F1-Scores als ausgewogenerer Massstab. Ein dritter Fehler liegt in der Annahme, dass ein einmalig kalibriertes Modell kontinuierlich effektiv bleibt. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, regelmässige Re-Trainings basierend auf aktuellen Daten durchzuführen.
14–30 Tage Handlungsanleitung für KMU
Tag 1-7: Analysieren Sie bestehende KI-Modelle auf verwendete Metriken und bewerten Sie, ob über die Genauigkeit hinausgehende Metriken bereits in Gebrauch sind.
Tag 8-14: Implementieren Sie die Berechnung von Präzision, Recall und F1-Score in Ihre bestehenden Monitoring-Prozesse und evaluieren Sie deren Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung.
Tag 15-21: Entwickeln Sie eine Routine zur regelmässigen Datenbewertung und Modellanpassung, um eine dauerhafte Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
Tag 22-30: Überprüfen Sie und passen Sie bei Bedarf Ihre Geschäftspraktiken an, basierend auf neu gewonnenen Erkenntnissen aus den zusätzlichen Metriken, und schaffen Sie Schulungsmöglichkeiten für relevante Mitarbeiter zur Metrik-Interpretation.
Dieser systematische Ansatz hilft KMUs, die Effektivität ihrer KI-Modelle zu steigern und langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.