Überwachung von AI-Modellen über die Genauigkeit hinaus

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz hat in den letzten Jahren auch in der Schweiz stark zugenommen, insbesondere in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU). Doch die Überwachung der Leistung von AI-Modellen beschränkt sich oft auf die Messung der Genauigkeit (Accuracy). Für einen effektiven Einsatz sind weitergehende Metriken unerlässlich. Nur so lassen sich nachhaltige Verbesserungen erzielen und potenzielle Risiken minimieren.

Typische Fehler

1. Ignorieren der Vorhersagequalität über verschiedene Klassen hinweg: Ein häufiges Problem ist die Fokussierung auf die Gesamtgenauigkeit, welche die unterschiedlichen Leistungen in verschiedenen Klassen verschleiern kann. Ein Modell kann eine hohe Gesamtgenauigkeit aufweisen, während es bei wenigen, aber kritischen Klassen schlecht abschneidet. Dies kann durch die Einführung von Metriken wie der F1-Score, der die Balance zwischen Präzision und Sensitivität berücksichtigt, vermieden werden. Besonders relevant kann dies in sicherheitskritischen Anwendungen sein, wo das Erkennen jeder positiven Klasse entscheidend ist.
2. Übersehen von Modell-Bias und Fairness-Aspekten: Viele Unternehmen versäumen es, ihre Modelle auf Verzerrungen zu prüfen, die eventuell eine benachteiligte Behandlung bestimmter Nutzungsgruppen bewirken. Diese Risiken lassen sich durch die Analyse von Fairness-Metriken wie dem „Equality of Opportunity“ oder dem „Disparate Impact“ reduzieren. Eine regelmäßige Überprüfung dieser Metriken trägt dazu bei, dass das Modell fair bleibt und gesellschaftliche oder juristische Richtlinien einhält.
3. Nicht adäquate Verlaufsüberwachung: Modelle verändern ihre Leistungsfähigkeit über die Zeit. Oft wird übersehen, den Zeitraum zwischen Modell-Training und Modell-Nutzung adäquat zu überwachen. Hierbei ist das Tracken der Modell-Drift entscheidend. Kontinuierliche Überwachung dieser Metrik hilft, rechtzeitig Anpassungen oder Neukalibrierungen zu planen und umzusetzen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Um die Leistungsmessung und Überwachung Ihrer AI-Modelle zu verbessern, sollten Sie die folgenden Schritte berücksichtigen:

• Analyse der bestehenden Metriken (Tag 1-7): Beginnen Sie mit einer genauen Prüfung Ihrer momentanen Performance-Kennzahlen. Erstellen Sie eine Bestandsaufnahme, welche Metriken bisher überwacht werden und ob diese ausreichend sind, die Komplexität Ihrer spezifischen Anforderungen abzudecken.
• Einführung zusätzlicher Metriken (Tag 8-21): Wählen Sie die für Ihr Unternehmen relevanten zusätzlichen Metriken aus. Dies können zum Beispiel F1-Score, Fairness-Metriken oder Modell-Drift-Messungen sein. Integrieren Sie diese in Ihr bestehendes Infrastruktur- und Berichtswesen. Erstellen Sie Dokumentationen darüber, wie diese Metriken berechnet und interpretiert werden sollten.
• Implementierung eines Überwachungssystems (Tag 22-30): Entwickeln Sie ein System zur kontinuierlichen Überwachung der erweiterten Metrik-Landschaft. Automatisieren Sie die Berichterstellung und Analyse, um Abweichungen schnell zu erkennen und reagieren zu können. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter auf die neuen Arbeitsabläufe und Metriken, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten mit den aktualisierten Prozessen vertraut sind.

Langfristig führt dieses umfassendere Monitoring nicht nur zu einer genaueren Bewertung der Modelle, sondern auch zu einer höheren Modelltreue und Akzeptanz bei den Nutzenden. Wichtig ist der kontinuierliche Dialog im Team und die Anpassungsfähigkeit an neue Anforderungen oder Technologien.