Explainable AI (XAI)
Wie Antworten von KI-Sprachmodellen nachvollziehbar werden
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Praktische Umsetzung von XAI
Die erfolgreiche Implementierung von Explainable AI erfordert einen ganzheitlichen Ansatz:
- Geeignete XAI-Methoden auswählen: Das Unternehmen analysiert zunächst den spezifischen Anwendungsfall und das verwendete KI-Modell, um darauf abgestimmte Erklärungsansätze auszuwählen. Je nach Modell, Daten und Nutzerbedarf lassen sich passende XAI-Methoden identifizieren und kombinieren. Ziel ist es, unterschiedliche Perspektiven zu berücksichtigen und so ein umfassendes, verständliches Gesamtbild zu den Entscheidungswegen der KI zu schaffen. Wichtig dabei: Nicht alle XAI-Methoden eignen sich gleichermaßen für alle Arten von KI-Modellen.
- XAI-Funktionen in bestehende Systeme integrieren: Expert*innen integrieren die ausgewählten XAI-Methoden nahtlos in die bestehende IT-Infrastruktur und in die Benutzeroberflächen. Nach Bedarf lassen sich spezielle Schnittstellen (APIs) oder Module entwickeln, um die Integration zu erleichtern.
- Benutzerfreundlichkeit sicherstellen: Die zentrale Herausforderung besteht darin, komplexe KI-Modelle so zu erklären, dass auch Laien sie verstehen, ohne dabei wichtige Details zu vernachlässigen. Die XAI-Ergebnisse müssen daher so aufbereitet sein, dass sie auch für nicht-technische Zielgruppen verständlich und intuitiv zugänglich sind. Dies kann zum Beispiel durch farbliche Hervorhebungen, verständliche Symbole oder interaktive Dashboards geschehen. Das Vermeiden von Fachjargon hilft dabei, die Zugänglichkeit zu erhöhen.
- Schulungen und Informationsangebote bereitstellen: Gleichzeitig sollten Unternehmen gezielte Maßnahmen anbieten, um die Mitarbeitenden mit den XAI-Funktionen vertraut zu machen. Durch praxisnahe Trainings und offene Feedbackrunden lassen sich so Verständnisfragen klären und Akzeptanz aufbauen.
- Kontinuierliche Verbesserung sicherstellen: Regelmäßiges Feedback von Anwender*innen hilft Unternehmen, Verständnisprobleme und Optimierungspotenzial zu erkennen. Darauf aufbauend lassen sich Erklärungsansätze, Visualisierungen und technische Umsetzungen fortlaufend anpassen. Wichtig ist dabei: Die Entwicklung und Integration von XAI-Funktionen erfordert zusätzliche Zeit und Expertise, was den Ressourcenaufwand erhöht. Unternehmen sollten deshalb sicherstellen, dass XAI-Funktionen die Verarbeitungsgeschwindigkeit nicht unnötig verlangsamen.
- Datenschutz gewährleisten: Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie keine sensiblen oder personenbezogenen Informationen bei der KI-Nutzung unnötig offenlegen oder für die KI verfügbar sind. XAI hilft dabei, die für eine Entscheidung relevanten Informationen offenzulegen und unterstützt Prinzipien wie Datenminimierung, Zugriffsbeschränkungen und Anonymisierung. Das stärkt die Einhaltung von Datenschutzvorgaben und fördert das Vertrauen der Nutzer*innen. Transparenz über die Datennutzung und regelmäßige Sicherheitsprüfungen sichern zusätzlich die Systemintegrität.
Explainable AI im Unternehmenskontext
XAI ist längst kein bloßes technisches Extra mehr, sondern ein strategischer Faktor für Unternehmen, die KI verantwortungsvoll einsetzen wollen. Je nach Branche zeigt sich die Relevanz unterschiedlich: Im Finanz- und Gesundheitswesen geht es vor allem um Aspekte wie Akzeptanz, Ethik und regulatorische Anforderungen, während im E-Commerce oder der Industrie vor allem Nutzererlebnis und Effizienz im Fokus stehen.
Blickt man in die Zukunft, werden KI-Modelle zwar immer komplexer und schwerer durchschaubar, doch der Druck aus Gesellschaft und Regulierung nimmt zu. Der EU AI Act und ähnliche Initiativen weltweit machen erklärbare KI zunehmend unumgänglich. Gleichzeitig entstehen neue Hybrid-Ansätze, bei denen Unternehmen große Modelle mit erklärbaren Modulen kombinieren – etwa, indem Sprachmodelle ihre Aussagen mit Quellen belegen. Unternehmen, die früh in XAI investieren, sichern sich damit sowohl rechtliche Konformität, als auch einen entscheidenden Vertrauens- und Innovationsvorsprung.
Dr. Kira Vinogradova ist Advanced Consultant für Machine Learning, Generative KI, Explainable AI und Computer Vision bei der Telekom MMS
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