Explainable AI (Erklärbare KI, XAI) bezieht sich auf KI-Systeme, die verständliche Erklärungen für ihre Entscheidungen oder Ergebnisse liefern und so die Transparenz und Interpretierbarkeit verbessern. Sie umfasst verschiedene Techniken, von der Analyse der Bedeutung von Merkmalen bis hin zur Visualisierung des Modell-Innenlebens, die darauf abzielen, KI für die Nutzer:innen zugänglicher und vertrauenswürdiger zu machen. Trotz der Fortschritte bleiben Herausforderungen bei höherer Modell-Komplexität bestehen, was die laufenden Forschungs- und Entwicklungsarbeiten antreibt.
Explainable AI umfasst verschiedene Methoden und Techniken, die darauf abzielen, KI-Modelle für den Menschen besser interpretierbar zu machen. Zu diesen Techniken gehören beispielsweise die Analyse der Bedeutung von Merkmalen, modellagnostische Erklärungen und Visualisierungsmethoden. Durch den Einblick in die Art und Weise, wie KI-Modelle zu ihren Entscheidungen kommen, ermöglicht XAI den Nutzer:innen, die von KI generierten Ergebnisse besser zu verstehen, ihnen zu vertrauen und danach zu handeln.
Prozessoptimierung: Durch die Erläuterung der Gründe für KI-gesteuerte Prozessempfehlungen wie Kund:innenservice, Bestandsmanagement, Lieferkettenoptimierung oder Log-Interpretation von Betriebsmitteln können Unternehmen Einblicke in die betriebliche Effizienz gewinnen und fundiertere Entscheidungen treffen.
Gesundheitswesen: Erklärbare KI kann medizinischen Fachkräften helfen, KI-gesteuerte Diagnosen und Behandlungsempfehlungen zu verstehen und so das Vertrauen und die Zusammenarbeit bei der Versorgung von Patient:innen zu erleichtern.
Finanzen: Finanzinstitute können erklärbare KI nutzen, um Kreditentscheidungen, Risikobewertungen und Algorithmen zur Betrugserkennung zu erläutern und so die Transparenz und die Einhaltung von Vorschriften zu verbessern.
Autonome Systeme: XAI spielt eine entscheidende Rolle in autonomen Fahrzeugen, Robotersystemen und anderen KI-gesteuerten Technologien, indem sie Erklärungen für Entscheidungsprozesse liefert und so Sicherheit und Verantwortlichkeit gewährleistet.
Analyse und Planung: KMU sollten ihre spezifischen Anforderungen und Herausforderungen bewerten, um die Bereiche zu bestimmen, in denen erklärbare KI den größten Nutzen bringen kann, z. B. die Verbesserung von Entscheidungsprozessen oder die Einhaltung von Vorschriften.
Pilotprojekt: Man sollte mit kleinen Pilotprojekten beginnen, um XAI-Techniken in realen Szenarien zu testen und Feedback von Nutzer:innen und Stakeholdern zu sammeln.
Vollständige Implementierung: Auf der Grundlage der Ergebnisse von Pilotprojekten sollten die KMU XAI schrittweise in bestehende Prozesse und Systeme integrieren und dabei sicherstellen, dass sie mit den Geschäftszielen und den Nutzer:innenbedürfnissen übereinstimmen und im Laufe der Zeit auf weitere Anwendungsfälle und Geschäftsbereiche ausgeweitet werden.