Erklärbare KI in Unternehmen

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Aktuelle Studien zeigen, dass Künstliche Intelligenz (KI) in europäischen Unternehmen nicht so recht vorankommt. Wenn sie eingesetzt wird, dann meist, um einzelne Prozessschritte zu automatisieren oder für die Sprachverarbeitung. In Nordamerika und Asien ist die Situation laut dem neuesten Stanford AI-Index nicht viel besser. Aber woran liegt das? Auf der einen Seite sehen Unternehmen sehr wohl das Risiko, Marktanteile an Vorreiter zu verlieren. Denn einige Firmen entwickeln mithilfe von KI neue, erfolgreiche Geschäftsmodelle. Auf der anderen Seite sind sie aber verunsichert, wenn es darum geht, selbst Künstliche Intelligenz einzusetzen. Vor allem in der Management-Unterstützung. Warum setzen Unternehmen so selten KI in Unternehmen ein? Die Ursache ist einfach: Ein Arzt nutzt die Diagnose eines KI-Systems nur dann, wenn er sie verstehen und nachvollziehen kann. Genauso geht es dem Manager. Wenn ihm das KI-System eine Empfehlung gibt, kann er seine Entscheidung nur auf dieser Basis treffen, wenn er voll und ganz dahinterstehen kann.

Erklärbare KI sorgt für nachvollziehbare Entscheidungen

Die Lösung heißt erklärbare KI (explainable artificial intelligence, XAI). Vor drei Jahren hat die Forschungsagentur der amerikanischen Streitkräfte (Defense Advanced Research Project Agency, DARPA) ein Programm zur Förderung der XAI-Forschung ins Leben gerufen. Die Eigenschaften, die ein XAI-System zur Unterstützung von Management-Entscheidungen in Unternehmen haben sollte, liegen somit offen. Und das Interesse an erklärbarer KI ist deutlich gestiegen. Nach den nötigen Daten muss man auch nicht lange suchen. Denn Unternehmen haben in ihren Finanz- und Logistiksystemen sehr detaillierte Daten zu allen einzelnen Geschäftsfällen. Jede Waren- oder Geldbewegung ist darin festgehalten. Mithilfe von KI ist es möglich, diese Daten auf eine Art auszuwerten, die sonst völlig undenkbar wäre. Das Unternehmen kann so die Beziehung zu Kunden oder Lieferanten optimieren, ebenso die Materialbeschaffung oder den Vertrieb.

Auf dem Prüfstand: Erklärbare KI im Praxistest

Seit einiger Zeit gibt es ein solches System: Trufa von Deloitte präsentiert einem Endnutzer (der ein absoluter KI-Laie sein kann) die Ergebnisse in verständlicher Form. Das System hat eine grafische Schnittstelle, über die der Benutzer das System beeinflussen und Analysen durchführen kann – das Ganze bei guter Performance. Und die Empfehlungen sind am Ende umsetzbar. Das System könnte zum Beispiel vorschlagen, für eine bestimmte Kundengruppe die Liefertreue zu verbessern, weil die Kunden dann schneller zahlen. Eine detaillierte Analyse mithilfe des Systems zeigt, dass das ganz mit einer einfachen Umstellung in der Distributionslogistik möglich ist. Der Benutzer kommt so innerhalb weniger Stunden zu einem Optimierungspotenzial, das sich schnell realisieren lässt. Mit vielen solcher Maßnahmen kann das Unternehmen profitabler wirtschaften und sein gebundenes Kapital freisetzen – all das (und noch viel mehr) ist mit erklärbarer KI möglich.

Prof. Dr. Andreas Mielke

Deloitte