Metriken im AI Monitoring: Mehr als nur Genauigkeit

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) konzentrieren sich viele Unternehmen auf die Genauigkeit (Accuracy) ihrer Modelle. Diese Metrik allein reicht jedoch nicht aus, um die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit eines KI-Systems im Produktionsumfeld umfassend zu bewerten. Ein ganzheitlicher Ansatz zur Überwachung und Beobachtung von KI erfordert Metriken, die über die Genauigkeit hinausgehen, um einen vollständigen Überblick über die Funktionsweise und mögliche Schwachstellen der Modelle zu erhalten.

Typische Fehler in der Überwachung von KI-Systemen

Ein häufiger Fehler besteht darin, die Verzerrung (Bias) nicht zu überwachen. Modelle können bei bestimmten Daten unverhältnismässig schlecht abschneiden, was auf eine ungleiche Verteilung der Trainingsdaten zurückzuführen sein kann. Solche Verzerrungen führen zu ungerechten oder fehlerhaften Vorhersagen in der Praxis. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen regelmässig prüfen, wie das Modell in verschiedenen Datensegmenten performt und ob alle Gruppen repräsentativ berücksichtigt werden.

Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Überprüfbarkeit (Explainability). Ohne angemessene Einsicht in die Entscheidungsfindung eines Modells, bleibt unklar, warum bestimmte Vorhersagen getroffen werden. Dies ist besonders problematisch in regulierten Bereichen wie dem Finanz- oder Gesundheitssektor. Um diesem Problem zu begegnen, sollten Unternehmen Werkzeuge und Techniken einsetzen, die die Entscheidungsgrundlagen des Modells aufdecken, um das Vertrauen in die Modellergebnisse zu stärken und diese gegebenenfalls anzupassen.

Schliesslich wird oft der Einfluss von Daten-Drift unterschätzt. Über Zeit können sich Eingabedaten ändern, was zu einer schleichenden Verschlechterung der Modellleistung führt. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen kontinuierliche Monitoring-Systeme implementieren, die regelmässig die Relevanz der Datenbasis überprüfen und an Veränderungen anpassen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Um die Überwachung und Beobachtung von KI-Systemen zu verbessern, sollten Unternehmen folgende Schritte umsetzen:

1. Analysephase (Tage 1–7): Starten Sie mit einer umfassenden Analyse Ihrer bestehenden Metriken. Identifizieren Sie primäre und sekundäre Metriken, die derzeit Verwendung finden, und prüfen Sie, welche Schwächen sich aus einer ausschliesslichen Konzentration auf die Genauigkeit ergeben.
2. Entwicklungsphase (Tage 8–14): Entwickeln Sie zusätzliche Metriken. Integrieren Sie Bias-Analyse und Erklärbarkeit als Kernmetriken. Nutzen Sie Tools wie LIME oder SHAP für Erklärbarkeit und definieren Sie klare Richtlinien zur Datenüberwachung, um Daten-Drift zu erkennen.
3. Implementierungsphase (Tage 15–21): Setzen Sie die neuen Metriken innerhalb Ihres Monitoring-Frameworks um. Legen Sie fest, welche Abweichungen von den neuen Standards als kritisch angesehen werden und detaillierte Überprüfung erfordern.
4. Überwachungs- und Anpassungsphase (Tage 22–30): Beginnen Sie mit der regelmässigen Überwachung der neuen Metriken und dokumentieren Sie Abweichungen oder Schwächen. Entwickeln Sie einen Plan zur kontinuierlichen Verbesserung der Modelle basierend auf den gewonnenen Daten.

Durch diesen strukturierten Ansatz kann ein Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Modelle zuverlässig, fair und nachvollziehbar sind, was letztlich zu besseren Entscheidungen und einer höheren Akzeptanz der KI-Systeme führt.