Vielfältige Indikatoren für effektives AI-Monitoring

In der heutigen Ära der künstlichen Intelligenz (AI) beschränkt sich der Erfolg eines Modells nicht mehr ausschliesslich auf die Genauigkeit. Unternehmen, die AI-Anwendungen effektiv nutzen möchten, sollten ein vielfältigeres Set von Metriken heranziehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dieser Artikel beleuchtet die Bedeutung von Metriken über die Genauigkeit hinaus und zeigt auf, wie typische Fehlannahmen im Monitoring und der Beobachtung von AI-Systemen korrigiert werden können.

Typische Fehler bei der Metrikenauswahl

Fehler 1: Fokus ausschliesslich auf Genauigkeit

Der häufigste Fehler besteht darin, die Genauigkeit als einzige Metrik zu verwenden. Während die Genauigkeit angibt, wie oft ein Modell korrekt ist, übersieht sie oft wesentliche Aspekte wie die Verteilung von Fehlklassifikationen. Beispielsweise kann ein Modell, das erfolgreich 95 % der Datenpunkte korrekt klassifiziert, dennoch in einer bestimmten Kategorie von Fehlklassifikationen überproportional häufig danebenliegen.

Korrektur: Um diesem Fehler entgegenzuwirken, sollten Unternehmen Metriken wie den F1-Score einführen, der das Gleichgewicht zwischen Präzision und Sensitivität (Recall) misst. Ausserdem ist es ratsam, AUC-ROC-Kurven zu nutzen, um die Leistungsfähigkeit eines Modells über unterschiedliche Schwellenwerte hinweg zu bewerten.

Fehler 2: Vernachlässigung der Erklärbarkeit

Viele Unternehmen ignorieren die Bedeutung der Erklärbarkeit von Modellentscheidungen. Ein Modell mit hoher Genauigkeit kann mangelhaft sein, wenn es nicht versteht, wie es diese Ergebnisse erzielt, was insbesondere in regulierten Branchen problematisch sein kann.

Korrektur: Die Integration von Erklärbarkeitstools wie LIME oder SHAP ermöglicht es, die Einflussfaktoren für bestimmte Vorhersagen zu identifizieren. Diese Tools helfen, Vertrauen in das Modell zu schaffen und erleichtern die Identifizierung von Fehlern oder Voreingenommenheiten.

Fehler 3: Unzureichende Berücksichtigung der Robustheit

Unternehmen vernachlässigen oft die Robustheit des Modells gegenüber neuen oder veränderten Datensätzen. Ein Modell, das hervorragend auf den Trainingsdaten abschneidet, kann in der Praxis versagen, wenn die Daten leicht abweichen.

Korrektur: Es ist entscheidend, Testverfahren wie Cross-Validation einzusetzen und Modelle regelmässig auf neuen Datensätzen zu evaluieren, um deren Anpassungsfähigkeit und Robustheit sicherzustellen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Woche 1–2: Bewertung und Priorisierung

• Beginnen Sie mit einem umfassenden Audit Ihrer aktuellen Metriken, um deren Leistungsfähigkeit und Schwächen zu bewerten.
• Identifizieren Sie relevante zusätzliche Metriken (z. B. F1-Score, AUC-ROC) basierend auf den spezifischen Anforderungen Ihrer Branche.

Woche 3: Integration und Testphase

• Implementieren Sie die ausgewählten Metriken in Ihr bestehendes Monitoring-System.
• Führen Sie erste Tests und Simulationen mit historischen Daten zur Validierung durch und überwachen Sie die Ergebnisse genau.

Woche 4: Evaluation und Anpassung

• Evaluieren Sie die neuen Metriken anhand der erhobenen Daten und passen Sie diese bei Bedarf an, um eine optimale Modellbeobachtung zu gewährleisten.
• Organisieren Sie einen Workshop oder eine Retrospektive mit Ihrem Team, um Best Practices zu identifizieren und den kontinuierlichen Verbesserungsprozess zu gewährleisten.

Indem Unternehmen sich auf ein breiteres Spektrum an Metriken konzentrieren, verbessern sie nicht nur die Genauigkeit ihrer Modelle, sondern erhöhen auch deren Zuverlässigkeit und Akzeptanz in echten Anwendungsszenarien.