Mehr Transparenz Erklärbare KI: Die KI-Vertrauenslücke schließen

Die Entscheidungsprozess von künstlicher Intelligenz sind inzwischen so komplex, dass sie kaum noch nachvollziehbar sind. Darunter leidet die Transparenz. Mithilfe erklärbarer KI sollen Ergebnisse nachvollziehbarer und Black-Box-Probleme vermieden werden.

Funktionalität und Komplexität geschäftsorientierter KI-Anwendungen haben exponentiell zugenommen. Von den Fortschritten der KI-Technologie profitieren unter anderem DevOps-Tools, Security-Response-Systeme und Suchtechnologien. Vor allem Automatisierungs- und Analysefunktionen tragen dabei zur Steigerung der betriebliche Effizienz und Leistung bei, indem sie komplexe oder informationsdichte Situationen verfolgen und darauf reagieren.

Die ständig wachsende Komplexität der KI-Modelle bringt jedoch eine eklatante Herausforderung mit sich: Transparenz. Viele hochmoderne KI-Modelle sind in ihrer Entscheidungsfindung so komplex geworden, dass selbst Fachleute nicht mehr nachvollziehen können, wie oder warum ein Modell seine Entscheidungen trifft. Dies wird oft als Black-Box-Problem bezeichnet. Erklärbare KI zielt darauf ab, dies zu beheben, indem KI-basierte Ergebnisse transparenter und damit verständlicher werden.