KI-Messung jenseits der Accuracy-Beschränkung

In der heutigen schnelllebigen Geschäftslandschaft verlassen sich Unternehmen zunehmend auf künstliche Intelligenz (KI), um strategische Entscheidungen zu treffen. Oft wird dabei der Erfolg eines KI-Modells ausschliesslich an der Accuracy bemessen. Doch um wirklich nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und belastbare Modelle zu entwickeln, ist es unerlässlich, über die Accuracy hinaus zu blicken und weitere Metriken in den Mittelpunkt des Monitoring zu stellen.

Typische Fehler beim KI-Monitoring

Ein häufiger Fehler ist die ausschliessliche Fokussierung auf die Accuracy. Diese Metrik zeigt lediglich den Anteil der korrekt klassifizierten Datenpunkte. Sie berücksichtigt jedoch nicht die Balance zwischen verschiedenen Fehlerarten, was besonders problematisch in unbalancierten Datensets ist. Ein KI-Modell, das bei einem Datenset mit 95 % einer Klasse und 5 % einer anderen Klasse eine Accuracy von 95 % erreicht, könnte in Wirklichkeit extrem unzuverlässig sein. Die Lösung liegt in der Einbeziehung der Confusion Matrix, die detaillierte Einblicke in True Positives, False Positives, True Negatives und False Negatives bietet.

Ein weiterer Fehler besteht darin, Änderungen im zugrunde liegenden Datenverteilungsmodell zu übersehen. Modelle, die mit veralteten Daten arbeiten, weisen oft eine eingeschränkte Generalisierungsfähigkeit auf. Dies kann durch die Implementierung von Drift-Detektionsmethoden, wie beispielsweise dem Kullback-Leibler-Divergenztest, behoben werden, um verdeckte Verschiebungen in den Dateneigenschaften zu identifizieren.

Zudem vernachlässigen Unternehmen oft die Bedeutung der Interpretierbarkeit von Modellen. Black-Box-Modelle mögen beeindruckende Leistungen zeigen, sind aber schwer zu vertrauen, wenn ihre Funktionsweise nicht verständlich ist. Der Einsatz von Explainability-Techniken wie LIME oder SHAP unterstützt dabei, Entscheidungswege offenzulegen und Modelle vertrauenswürdiger zu gestalten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Evaluierung der bestehenden Metriken: Entwickeln Sie eine umfassende Evaluierungsstrategie, die sowohl die Accuracy als auch weitere Metriken wie Präzision, Recall und F1-Score beinhaltet. Verifizieren Sie die Aussagekraft dieser Metriken mit geschäftsrelevanten Fragen.
2. Implementierung von Drift-Detection: Implementieren Sie ein Alarmsystem für Datenveränderungen. Sie könnten Tools wie Evidently.ai oder River zur Früherkennung von Drift einsetzen und laufend anpassen.
3. Förderung der Modellinterpretation: Überprüfen Sie vorhandene Modelle auf ihre Interpretierbarkeit und analysieren Sie, wie gut Sie die Entscheidungsfindung Ihrer Modelle verstehen und visualisieren können. Schulen Sie Ihr Team auf Explainability-Werkzeuge.

Indem Sie diese Schritte umsetzen, stärken Sie die Grundlage Ihrer KI-Modelle und sichern deren langfristige Zuverlässigkeit und Nützlichkeit. Die Betrachtung verschiedener Metriken und die genauen Anpassungen in Ihrem Monitoring-Prozess fördern nicht nur die Qualität der Modelle, sondern auch das Vertrauen in die durch sie gewonnenen Erkenntnisse.