Metriken jenseits der Accuracy in der KI-Überwachung

In der heutigen Geschäftswelt hat die künstliche Intelligenz (KI) an Bedeutung gewonnen. Dabei neigen viele Unternehmen dazu, die Genauigkeit (Accuracy) ihrer Modelle als wichtigsten Leistungsindikator zu betrachten. Dieser Ansatz greift oft zu kurz. Um sicherzustellen, dass KI-Modelle tatsächlich einen Mehrwert erzeugen und verlässlich sind, müssen Organisationen darüber hinausgehende Metriken berücksichtigen.

Kernaussage:

Neben der Accuracy sind Metriken wie Präzision, Recall, F1-Score und Vorhersagelatenz entscheidend für ein umfassendes Verständnis der Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen.

Typische Fehler und deren Korrektur:

1. Fehler: Überbewertung der Accuracy

Viele Unternehmen stützen sich fast ausschliesslich auf die Accuracy. Dies kann allerdings in Szenarien mit unausgeglichenen Klassenverteilungen zu Fehlinterpretationen führen, da hohe Werte trotz schlechter Modellleistung auftreten können.

Korrektur: Ergänzen Sie die Accuracy mit Präzision und Recall. Die Präzision gibt an, wie viele der als positiv vorhergesagten Instanzen tatsächlich positiv sind, während Recall misst, wie viele der tatsächlichen positiven Fälle durch das Modell erkannt werden.

1. Fehler: Vernachlässigung der Vorhersagelatenz

Unternehmen konzentrieren sich oft nur auf statische Leistungsmetriken, ohne die Vorhersagegeschwindigkeit zu berücksichtigen. Eine sehr hohe Latenz kann in realen Anwendungsszenarien problematisch sein, insbesondere wenn schnelle Entscheidungen erforderlich sind.

Korrektur: Implementieren Sie Messungen der Vorhersagelatenz und bewerten Sie, ob die Geschwindigkeit in Ihrem geschäftlichen Kontext akzeptabel ist. Optimierungen etwa durch Model-Architektur-Veränderungen können notwendig sein.

1. Fehler: Fehlende Überwachung der Konsistenz und Robustheit

Modelle werden häufig ohne fortlaufende Überwachung eingesetzt. Änderung in den Eingabedaten können zu schlechter Modellleistung führen, was unentdeckt bleibt.

Korrektur: Setzen Sie ein kontinuierliches Monitoring von Drifts in den Eingabedaten und Modelloutput-Metriken auf. Dabei helfen Werkzeuge zur Automation der Datenüberwachung, um rechtzeitig eingreifen zu können.

Handlungsanleitung: 14–30 Tage

1. Tag 1–7: Evaluation der aktuellen Metriken

• Überprüfen Sie, welche Metriken derzeit zur Evaluierung Ihrer KI-Modelle genutzt werden.
• Erfassen Sie Lücken in der Überwachung, insbesondere hinsichtlich Präzision, Recall, Vorhersagelatenz und Robustheit.

1. Tag 8–14: Einführen zusätzlicher Metriken

• Integrieren Sie präzisere Messungen in Ihr Monitoring-Dashboard.
• Entwickeln Sie Richtlinien zur regelmässigen Überprüfung der neuen Metriken.

1. Tag 15–21: Performanz-Tests und Anpassung

• Führen Sie Tests durch, um Schwachstellen zu identifizieren und Modellanpassungen vorzunehmen.
• Reduzieren Sie Vorhersagelatenzen und verbessern Sie die Konsistenz und Robustheit.

1. Tag 22–30: Kontinuierliches Monitoring etablieren

• Implementieren Sie ein kontinuierliches Monitoring-System.
• Schulen Sie relevante Mitarbeitende im Umgang mit den neuen Überwachungs- und Analysetools.

Durch diesen strukturierten Ansatz wird sichergestellt, dass KI-Modelle nicht nur akkurat, sondern auch effizient und zuverlässig arbeiten.