Artificial Intelligence im Griff – volle Kontrolle mit AI Spurhalteassistenten

Meistern Sie die Herausforderungen im Zusammenhang mit AI

Datum

05.05.2022

Dieser Beitrag wurde verfasst von:

Zweifellos: Artificial Intelligence (AI) bietet Unternehmen aller Branchen vielfältige Chancen und Anwendungsmöglichkeiten. Für eine gewinnbringende Nutzung ist es allerdings kritisch, die Kontrolle über die AI zu wahren und sie in der Spur zu halten. Ohne entsprechenden Spurhalteassistenten ergibt sich schnell folgendes Bild: Die AI macht sich (im negativen Sinne) selbstständig, Zusammenhänge und daraus resultierende Entscheidungen lassen sich nicht mehr nachvollziehen – das oft mit ungewünschten Folgen.

Um die fachlichen und technischen Herausforderungen von AI soll es in diesem Blogbeitrag gehen. Zudem möchte ich Ihnen einen Lösungsansatz vorstellen, mit dem Sie diesen Herausforderungen potenziell begegnen können.

Inhalt

AI als vereinfachte Bezeichnung

Zunächst eine Vereinbarung zur Vereinfachung: Mir ist wohl bewusst, wie unterschiedlich die Begriffe „Data Science“, „KI“, „AI“ oder „ML“ genutzt werden und dass es professionelle Erklärungen zu den Unterschieden gibt. Derzeit scheint sich die Abkürzung „AI“ – nicht unbedingt fachlich begründet, sondern eher von den Herstellern getrieben – durchzusetzen. Im Folgenden möge man mir verzeihen, wenn ich „AI“ verwende, es dient rein der Vereinfachung.

Verfolgt man die Nachrichten rund um die Entwicklung von AI, ergibt sich ein absolut heterogenes Bild, das sich mit meinen Erfahrungen aus meiner täglichen Arbeit deckt: Die Nutzung von AI, insbesondere konkret bei der Unterstützung realer Geschäftsprozesse im Unternehmen, deckt ein breites Spektrum von fast schon traditionellen Business Analytics / Intelligence Themen über Statistik bis hin zu echtem „Machine Learning“ ab, bei dem die Maschine einigermaßen autark Entscheidungen fällt oder zumindest vorschlägt.

Chancen in der Nutzung von AI

Welchen Einsatzzweck oder Nutzen hat AI? Bekomme ich von Geschäftspartnern diese Frage gestellt, so kann ich meist nur antworten: „Kommt drauf an“. Ohne Zweifel kann AI in jedem Business einen Mehrwert generieren, aber durch die fachliche und technische Abhängigkeit lässt sich die Mehrwertdiskussion nur selten im Vorfeld abschließend führen.

Ein Mittel der Wahl: mit sogenannten „Proof-of-Value“ Workshops lässt sich, vor der eigentlichen Projektinvestition, der Mehrwert in einem vorgeschalteten Workshop anhand belastbarer Information bewerten. So werden echte Daten mit pragmatischen Prozessen, in einer abgeschotteten vordefinierten Umgebung mit erfahrenen Kollegen (Data Engineers, Data Scientists und Analytics Architekten) aufbereitet, analysiert, bewertet und schließlich erste Modelle gerechnet, die Aussagen bezüglich eines Use Cases zulassen. Beispiele: Bessere Response Rate im Marketing, Erkennung von Ausschuss in der Produktion, Vorbestimmung von Zahlungsverhalten im Controlling oder Vorhersage von Schadenshäufigkeiten in der KfZ-Versicherung.

Herausforderungen beim Einsatz

Die Beispiele von AI sind vielfältig, besonders, wenn der eigentliche Prozess der Analyse so gut und verlässlich ist, dass automatisierte Prozesse denk- und machbar werden, die direkt in den operativen Prozess eingreifen: In der Produktion wird ein Schlechtteil zur weiteren Kontrolle aussortiert oder in der Versicherung ein Vertrag entsprechend gewertet.

Technische Herausforderung

Die technische Herausforderung, aus einer isolierten, statistischen Analyse einen operativen AI-Prozess zu entwickeln, begegnen wir mit analytischen Plattformen, deren Berechtigung in der Bereitstellung dieser umfangreichen Fähigkeit liegt: Von der nachvollziehbaren, sicheren Integration verschiedener Datenquellen über Entwicklungsumgebungen für AI bis hin zum automatischen Deployment und Bereitstellung von AI-Services zur Integration in den operativen Prozess.

Doch der automatisierte Prozess birgt weitere Unsicherheiten. Wurde im ersten Ansatz noch mit gänzlich nicht-optimierten Daten der Einfluss auf Ausschuss in der Produktion bestimmt, so wird die Optimierung des Prozesses unmittelbar auch die Datenbasis verändern! War zuerst im Produktionsprozess die Fülltemperatur für den Ausschuss verantwortlich, welcher Parameter wird es sein, nachdem diese optimiert wurde? Zwangsläufig wird sich das entwickelte Data Science Modell ändern müssen, um die neue Datenlage zu berücksichtigen. Wer wird das Modell in der Spur halten?

Fachliche Herausforderung

AI ist, wie bereits erläutert, hochgradig fachlich getrieben und muss daher auch fachlich bewertet werden. Ob Schlechtteile Schlechtteile sind, muss die Qualitätskontrolle entscheiden, ebenso über deren Wert bzw. wie und ob eine AI in den Prozess eingreifen darf. Dem Werkstück wird es letztlich egal sein.

Viel komplizierter wird es jedoch, wenn Menschen im Spiel sind, über die die AI urteilt. Es mag als gerecht empfunden werden, wenn Verursacher von hohen Schäden eine höhere Prämie zahlen. Es mag auch fachlich richtig und gewollt sein. Was aber niemals sein darf: Wir dürfen nicht die Kontrolle darüber verlieren, wie die KI urteilt.

Mit AI und Data Science wertvolle Informationen erkennen

Extrahieren Sie mit AI und Data Science versteckte, wertvolle Informationen aus großen Datenmengen, um so künftig datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Wir unterstützen Sie dabei!

Unsere Leistungen im Bereich AI & Data Science

AI muss in der Spur bleiben

Die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von AI ist die größte Herausforderung für die Nutzung von AI. Im Zusammenhang mit fairer Beurteilung von Menschen oder menschlichem Verhalten sowieso. Im Zusammenhang mit anderen Daten würden wir konsequenterweise in absehbarer Zeit komplett den Durchblick über Zusammenhänge in den Daten verlieren, wenn wir der AI allein das Feld überließen.

Nicht ohne Grund beschäftigen sich auf höchster Ebene Experten und Politiker mit der Nutzung von AI, wie z. B. die EU mit dem neuen Rechtsrahmen für KI im April 2021.

AI Spurhalteassistent: Ein Ansatz

Es gibt einige technische Ideen, um AI in der Spur zu halten bzw. zu überwachen. Wie angedeutet, gibt es technische und fachliche Aspekte, die der Spurhalteassistent beachten muss!

Technische Aspekte können zum einen die Güte des Modells sein, die sich zwingend aus sich ändernden Datenbeständen bestimmt oder zum anderen ein einfacher „Drift“ des Modells, der sich konzeptionell ergibt.
Fachliche Aspekte werden kaum automatisch erkannt, weil die wenigsten Systeme von sich aus „fair“ sind. Der Mensch muss eingreifen, gewolltes Verhalten bzw. eine Kontrollgruppe definieren, um die AI gegen dieses zu messen.

Ein Beispiel für die technische Umsetzung zur Erkennung dieser Aspekte hat IBM einerseits „Stand-Alone“, anderseits als Bestandteil in seine analytische Plattform „Cloud Pak for Data“ integriert: Watson OpenScale.

AI im Griff mit Watson Open Scale

Oberfläche von Watson OpenScale

In Watson OpenScale werden AI Modelle aus verschiedenen Quellen (innerhalb der IBM Infrastruktur, aber auch z. B. Microsoft Azure ML Studio und weitere) überwacht und die Ergebnisse einem Nutzer in einem übersichtlichen Dashboard dargestellt bzw. per Alarm aktiv gepusht.

Modelle für die automatische Erkennung von Qualität und Drift sind in der Lösung bereits enthalten und müssen nur konfiguriert werden. Für die Erkennung von Fairness muss zunächst „Fairness“ in OpenScale definiert werden. Beliebige Definitionen und Kontroll- vs. Vergleichsgruppen sind möglich.

Watson OpenScale integriert sich komplett in die IBM analytische Plattform „Cloud Pak for Data“ und komplettiert damit den Plattform-Ansatz:

kommend von der Anbindung beliebiger Datenquellen
Bereitstellung von vertrauenswürdigen, dokumentierten Datenbeständen
Erstellung von AI-Modellen, manuell oder mit AI-Unterstützung
Deployment der AI-Modelle zur Nutzung in operativen Prozessen
Überwachung der Modelle in OpenScale

Umfangreiche Informationen zu Watson OpenScale finden Sie auf der Website der IBM.

Fazit: Behalten Sie die Kontrolle über Ihre AI!

Es bleibt festzuhalten: Um Mehrwert aus einer AI zu schöpfen, muss neben der ordungsgemäßen Einführung auch langfristig die Kontrolle über die Lösung gewahrt werden. Ein Spurhalteassistent und Software wie Watson OpenScale unterstützen Sie dabei, entsprechende Herausforderungen zu meistern und Ihre AI in Griff zu behalten. Weitere Informationen zum Thema Artificial Intelligence und Data Science finden Sie auf unseren Kompetenzseiten.

Über den Autor: Marc Bastien

Marc Bastien ist als Analytics Architect bei der TIMETOACT sowohl mit architekturellen Fragestellungen als auch mit deren Umsetzung beschäftigt. In mehr als 25 Jahren beruflicher Tätigkeit ist er stets dem Thema Analytics treu geblieben, zuerst beim Anwender, dann bei Anbietern und schließlich als Berater. Fachliche analytische Kundensituationen und die resultierenden Lösungen reizen ihn besonders. Sein Motto: „Steht doch alles in den Daten, muss man doch nur nutzen!“.

Marc Bastien

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Analytics & Business Intelligence

Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung von verwertbaren Informationen. Dies bildet die Basis dafür, dass Entscheidungen auf fundierten Informationen getroffen werden können.

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Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning

Data Science wird seit einiger Zeit als die Königsdisziplin bei der Erkennung von wertvollen Informationen in größeren Datenmengen gehandelt. Es verspricht, aus Daten beliebiger Struktur versteckte, wertvolle Informationen zu extrahieren.

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IBM Watson Studio

IBM Watson Studio ist eine integrierte Lösung für die Implementierung einer Data Science Landschaft. Sie hilft Unternehmen, den Prozess von der explorativen Analyse bis zur Implementierung und Operationalisierung der Analyseprozesse zu strukturieren und zu vereinfachen.

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Dashboards & Reports zur Visualisierung von Informationen

Die Disziplin der Business Intelligence stellt die notwenigen Mittel für den Zugriff auf Daten bereit. Darüber haben sich diverse Methoden herausgebildet, mit denen Informationen durch verschiedene Technologien an den Endnutzer transportiert werden.

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IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler ist ein Werkzeug, mit dessen Hilfe Aufgabenstellungen beispielsweise aus dem Bereich Data Science und Data Mining über eine grafische Benutzeroberfläche modelliert und ausgeführt werden können.

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IBM Decision Optimization

Mathematische Algorithmen ermöglichen ein schnelles und effizientes Verbessern von teilweise gegenläufigen Vorgaben. Als integraler Bestandteil der IBM Data Science Plattform „Cloud Pak for Data“ bzw. „IBM Watson Studio” wurde die Entscheidungsoptimierung entscheidend erweitert und in den Data Science Prozess eingebettet.

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Daten nutzen zur Digitalen Planung und Optimierung

Nachdem über Dashboards und Reports die Daten aufbereitet und visualisiert wurden, gilt es nun die gewonnenen Daten entsprechend zu nutzen. Digitale Planung, Forecasting und Optimierung umschreibt alle Fähigkeiten einer IT-gestützten Lösung im Unternehmen, um Anwender in der digitalen Analyse und Planung zu unterstützen.

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Operationalisierung von Data Science (MLOps)

Daten und Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) können fast jeden Geschäftsprozesses basierend auf Fakten unterstützen. Viele Unternehmen befinden sich mitten in einer Phase der fachlichen Beurteilung der Algorithmen und technischer Erprobung der entsprechenden Technologien.

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vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein

Die TIMETOACT GROUP unterstützt den Verband der Ersatzkassen e. V. bei der Umstellung einer Systemumgebung auf neueste IBM-Technologie.

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IBM Cloud Pak for Data

Das Cloud Pak for Data fungiert als zentrale, modulare Plattform für analytischen Anwendungsfälle. Es integriert Funktionen für die physikalische und virtuelle Integration von Daten in einen zentralen Datenpool – einen Data Lake oder ein Data Warehouse, einen umfassenden Datenkatalog und zahlreicher Möglichkeiten der (AI-) Analyse bis zur operativen Nutzung derselben.

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Digitaler Wandel in der Öffentliche Verwaltung

Die digitale Transformation wird die Arbeitswelt gerade in der öffentlichen Verwaltung massiv verändern. Wir unterstützen die Behörden von Bund, Ländern und Kommunen bei der strategischen und technischen Umsetzung ihrer Projekte in der Verwaltungsmodernisierung.

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Data Governance Consulting für Datenqualität und Sicherheit

Mit unseren Data Governance Services sorgen wir für nachvollziehbare, qualitative und sichere Daten – als optimale Grundlage für Ihre datengetriebenen Entscheidungen.

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IBM Watson® Knowledge Catalog

Heute ist „IGC“ eine eigene Lösung zur Katalogisierung und Metadatenverwaltung im Unternehmen und damit die Basis aller Anstrengungen eines Unternehmens zur Einhaltung von Regularien und Vorschriften bzw. zur Dokumentation der analytischen Assets.

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Data Integration Service und Consulting für Ihr Unternehmen

Legen Sie eine optimale Basis für die Nutzung Ihrer Daten – indem Sie diese in ein einheitliches und einfach abfragbares Schema bringen.

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IBM DataStage

Der IBM DataStage ist eine zentrale Plattform für unternehmensweite Informationsintegration. Mit IBM Information Server können Geschäftsinformationen aus unterschiedlichsten Quellen extrahiert, konsolidiert und zusammengeführt werden.

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Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen

Wir setzen wir auf Workshops, um sowohl die technischen als auch fachlichen Anforderungen aufzunehmen, die richtige Technologie zu finden und eine individuell auf Sie zugeschnittene Business Intelligence-Lösung zu konzipieren.

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IBM Db2

Die Datenbank IBM Db2 ist neben dem klassischen Einsatz im operativen Bereich seit vielen Jahren auch als führende Data Warehouse Datenbank im Markt etabliert.

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IBM Netezza Performance Server

Die IBM bietet Datenbanktechnologie für spezifische Zwecke auch in Form von Appliance Lösungen an. Im Data Warehouse Umfeld bekannt ist vor allem die Netezza Technologie, später unter dem Namen „IBM PureData for Analytics“ vermarktet.

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TIMETOACT GROUP auf dem Data & AI Forum 2020

Unsere Experten zeigen auf dem IBM Data & AI Forum, wie sich Erkenntnisse aus Data Science für die Planung nutzen und so Kapazitäten optimal auschöpfen und auf Finanzkennzahlen ableiten lassen.

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IBM Cloud Pak for Application

Mit dem IBM Cloud Pak for Application existiert ein solides Fundament, um „Cloud-Native“ Applikationen zu entwickeln, zu deployen und zu modernisieren. Da agiles Arbeiten für einen schnelleren Release-Zyklus unerlässlich ist, kommen unter anderem vorgefertigte DevOps Prozesse zum Einsatz.

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IBM Cloud Pak for Automation

Bei der Automatisierung manueller Schritte auf einer einheitlichen Plattform mit standardisierten Schnittstellen hilft Ihnen das „IBM Cloud Pak for Automation“. Mit dem Cloud-Pak for Business Automation lässt sich der gesamte Lebenszyklus eines Dokuments oder Vorgangs im Unternehmen abbilden.

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IBM Planning Analytics mit Watson

IBM Planning Analytics mit Watsons ermöglicht die Automatisierung von Planungs-, Budgetierungs-, Vorhersage- und Analyseprozessen mithilfe von IBM TM1.

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Data Lake & Data Warehousing zur Speicherung von Big Data

Für die optimale Lösung – unter besonderer Berücksichtigung der fachlichen Anforderungen – kombinieren wir unterschiedliche Funktionalitäten.

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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting

TIMETOACT implementiert für TRUMPF Photonic Components ein übergeordnetes Datenmodell in einem Data Warehouse und sorgt mit Talend für die notwendige Datenintegrationsanbindung. Mit diesem standardisierten Datenmanagement erhält TRUMPF künftig Reportings auf Basis verlässlicher Daten und kann das Modell auch auf andere Fachabteilungen übertragen.

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In 6 Schritten zur passenden Data Analytics-Lösung

Um Innovation im Unternehmen voranzutreiben, braucht es eine state-of-the-art Data Analytics-Lösung. Oftmals ist hier eine Modernisierung von Nöten. Erfahren Sie in sechs Schritten, wie Sie die für Sie passende Lösung finden!

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Artificial Intelligence & Data Strategy

Jedes Unternehmen erfasst und verwaltet Unmengen an Daten, z. B. aus Produktionsprozessen oder Geschäftstransaktionen. Doch nur ein Bruchteil dieser Daten wird effektiv genutzt, um Steuerungs- und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

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IBM Cloud Pak for Data Accelerator

Zum schnellen Einstieg in bestimmte Use Cases, konkret für bestimmte Geschäftsbereiche oder Branchen, bietet IBM auf Basis der Lösung „Cloud Pak for Data“ sogenannte Akzeleratoren, die als Vorlage für die Projektentwicklung dienen, und dadurch die Umsetzung dieser Use Cases deutlich beschleunigen können. Die Plattform selbst bringt alle notwendigen Funktionen für alle Arten von Analyticsprojekten mit, die Akzeleratoren den entsprechenden Inhalt.

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Proof-of-Value Workshop

Heutige Unternehmen benötigen Datenintegrationslösungen, die offene, wiederverwendbare Standards sowie ein komplettes, innovatives Portfolio an Datenfunktionen bieten. Bewerben Sie sich auf einen unserer kostenfreien Workshops!

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IBM Cognos Analytics 11

IBM Cognos Analytics ist eine zentrale Plattform zur Bereitstellung dispositiver Informationen im Unternehmen. Mit den Reporting- und Analysefunktionen von IBM Cognos können die relevanten Informationen unternehmensweit aufbereitet und genutzt werden.

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Talend Real-Time Big Data Platform

Talend Big Data Platform vereinfacht komplexe Integrationen, sodass Sie große Datenmengen mit Apache Spark, Databricks, AWS, IBM Watson, Microsoft Azure, Snowflake, Google Cloud Platform und NoSQL erfolgreich nutzen können.

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Talend Data Integration bietet eine hochskalierbare Architektur für nahezu jede Anwendung und jede Datenquelle – mit gut 900 Konnektoren von der Cloud Lösung wie Salesforce über klassische On-Premises Systeme.

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Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter

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Die ultimative Lösung für Ihre Datenbedürfnisse – Talend Data Fabric beinhaltet alles was das (Datenintegrations-) Herz begehrt und bedient sämtliche Integrationsanforderungen rund um Anwendungen, Systeme und Daten.

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Mit Talend Application Integration erschaffen Sie eine serviceorientierte Architektur und verbinden, vermitteln & verwalten Ihre Services und APIs in Echtzeit.

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Mit Data Insights helfen wir Ihnen Schritt für Schritt mit der passenden Architektur neue Technologien zu nutzen und eine datengetriebene Unternehmenskultur zu entwickeln: von der Erschließung neuer Datenquellen, über die explorative Auswertung zur Gewinnung neuer Erkenntnisse bis hin zu Vorhersagemodellen.

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Mit dem Cloud Pak for Data System (CP4DS) stellt IBM die optimale Hardware für die Nutzung aller Funktionen des Cloud Pak for Data branchenweit bereit und setzt damit die Reihe der fertig konfigurierten Systeme („Appliance“ bzw. „Hyperconverged System“) fort.

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Als TIMETOACT GROUP gehören wir zu den führenden Digitalisierungspartnern für IT-Lösungen in Deutschland, Österreich und Schweiz. Als Ihr Partner sind wir an 17 Standorten für Sie da und finden die passende Lösung auf dem Weg der Digitalisierung – gerne gemeinsam im persönlichen Austausch vor Ort.

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Mit Watson Discovery werden Unternehmensdaten mittels moderner KI durchsucht, um Informationen zu extrahieren. Dabei nutzt die KI einerseits bereits antrainierte Methoden, um Texte zu verstehen, andererseits wird sie durch neues Training an den Unternehmensdaten, deren Struktur und Inhalten ständig weiterentwickelt und so die Suchergebnisse ständig verbessert.

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In IBM Watson Knowledge Studio trainieren Sie eine Künstliche Intelligenz (KI) auf Fachbegriffe Ihres Unternehmens oder Fachbereichs ("Domain Knowledge"). Auf diese Weise legen Sie die Grundlage für die automatisierte Textverarbeitung umfangreicher, fachbezogener Dokumente.

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