KI im Unternehmen — Betrieb & Monitoring — Drift & Halluzination

Künstliche Intelligenz nimmt in der Unternehmenswelt eine zunehmend zentrale Rolle ein. Dabei ist es von entscheidender Bedeutung sicherzustellen, dass die eingesetzten KI-Modelle weiterhin genau und zuverlässig arbeiten. Zwei der häufigsten Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Systemen sind das Erkennen von Drift und Halluzinationen. Unter Drift versteht man das schleichende Abweichen eines Modells von seinen ursprünglichen Vorhersagefähigkeiten, während es bei Halluzinationen zu der Generierung von Ausgaben kommt, die keinerlei Basis in den Eingabedaten haben.

Kernaussage: Drift und Halluzinationen gefährden die Genauigkeit und Verlässlichkeit von KI-Modellen, was je nach Anwendungsfall erhebliche Konsequenzen haben kann.

Typische Fehler bei der Erkennung von Drift:

Fehler: Unregelmässige Überprüfung der Modellleistung.

Korrektur: Etablieren Sie einen regelmässigen Überwachungszyklus, in dem Sie die Genauigkeit des Modells anhand eines Testdatensatzes evaluieren. Diese Überprüfungen sollten wöchentlich erfolgen, um rasch auf Veränderungen in den Vorhersagen reagieren zu können.

Fehler: Fehlende Anpassung an veränderte Datenverteilungen.

Korrektur: Nutzen Sie Verfahren der kontinuierlichen Modellanpassung, wie z. B. die Anwendung von Online-Lerntechniken, um das Modell fortlaufend auf aktuellere Daten abzustimmen. Eine regelmässige Schulung mit neuen Datensätzen kann die Anpassung unterstützen.

Typische Fehler bei der Erkennung von Halluzinationen:

Fehler: Unzureichende Validierung der Modellvorhersagen.

Korrektur: Implementieren Sie ein Validierungssystem, das bestehende Vorhersagen auf Plausibilität überprüft. Dies kann beispielsweise durch eine Kombination aus menschlicher Überprüfung und automatisierten Plausibilitätschecks erreicht werden.

Fehler: Ignorieren von Inkonsistenzen in den Ausgaben.

Korrektur: Richten Sie ein Monitoring-System ein, das unerwünschte oder inkonsistente Outputs automatisch meldet, sodass gegebenenfalls sofortige Korrekturmassnahmen erfolgen können.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage:

Erstellen Sie eine Basislinie. Nehmen Sie eine umfassende Bewertung der aktuellen Modellleistung vor. Dokumentieren Sie die Vorhersagegenauigkeit und die Art der bestehenden Vorhersagefehler.

Implementieren Sie Monitoring-Instrumente. Richten Sie ein Überwachungssystem ein, das Abweichungen von den Basisbewertungen erkennt und protokolliert. Integrieren Sie automatisierte Warnungen, um auf signifikante Drifts oder Halluzinationen hinzuweisen.

Schulen Sie Ihr Modell erneut. Verwenden Sie aktualisierte und diverse Datensätze, um Ihr Modell innerhalb der nächsten 2 Wochen neu zu trainieren. Überprüfen Sie die Effizienz dieser Massnahme durch erneute Benchmark-Tests.

Regelmässige Feedback-Schleifen. Organisieren Sie wöchentliche Teamsitzungen, um die Ergebnisse des Monitoring zu besprechen und Anpassungen in der Modellstrategie vorzunehmen. Diese Massnahme zielt darauf ab, proaktiv mit potenziellen Problemen umzugehen.

Durch die konsequente Umsetzung dieser Schritte können Unternehmen die Zuverlässigkeit ihrer KI-Modelle aufrechterhalten und das Risiko von Drift und Halluzinationen minimieren.