Explainability & Monitoring
Künstliche Intelligenz trifft Entscheidungen, die Auswirkungen auf Menschen, Prozesse und Geschäftsmodelle haben. Doch je komplexer die Modelle, desto schwerer ist es oft nachzuvollziehen, wie genau diese Entscheidungen zustande kommen. Für viele Unternehmen – insbesondere in regulierten oder sicherheitskritischen Bereichen – ist das ein Risiko, das sich nicht ignorieren lässt.
Wir helfen dabei, KI-Systeme verständlich und kontrollierbar zu gestalten. Das beginnt mit der Auswahl geeigneter Modellarchitekturen und Analyseverfahren, die Einblicke in die Entscheidungslogik ermöglichen. Ziel ist nicht nur die technische Erklärbarkeit, sondern die Fähigkeit, Ergebnisse so aufzubereiten, dass sie für Fachabteilungen, Auditoren oder Endnutzer nachvollziehbar sind.
Erklärbarkeit allein reicht jedoch nicht aus. Ein KI-Modell ist kein statisches Produkt, sondern verändert sich mit der Zeit – sei es durch veränderte Daten, neue Einsatzkontexte oder äußere Einflussfaktoren. Deshalb setzen wir auf kontinuierliches Monitoring. Wir entwickeln Überwachungsstrategien, die frühzeitig auf Abweichungen, sogenannte Model Drifts, hinweisen und so die Kontrolle über das System erhalten.
In sicherheitsrelevanten Anwendungen ergänzen wir diese Ansätze durch human-in-the-loop-Konzepte: Menschen behalten die Aufsicht, treffen die finale Entscheidung oder greifen bei kritischen Schwellenwerten ein. So schaffen wir eine Balance zwischen Automatisierung und Verantwortung.
Mit einem durchdachten Explainability- und Monitoring-Konzept gewinnen Unternehmen nicht nur technisches Vertrauen in ihre KI – sie schaffen die Grundlage für Akzeptanz, Qualitätssicherung und regulatorische Nachvollziehbarkeit.