Das Magische Dreieck bei KI-Projekten

Die Themen Künstliche Intelligenz und lernende Systeme spielen bei wissensintensiven Dienstleistungen eine zunehmend wichtige Rolle, um die Effektivität und Effizienz der Mitarbeitenden zu steigern. Im Gegensatz zu herkömmlicher IT verändern sich lernende Systeme nach der Implementierung und dies hoffentlich zum Besseren. Lernende Systeme führen jedoch in der Praxis dazu, dass sich Entscheider bei der Einführung oder dem Betrieb mit neuen Fragestellungen konfrontiert sehen. KI befähigt Maschinen zum menschlichen Denken, Entscheiden und Handeln. Dafür braucht KI Daten. Auf dieser Basis kann sie Menschen „beobachten“ und von getroffenen Entscheidungen und somit der natürlichen Intelligenz des Menschen lernen. Während des Trainings lernen Maschinen die Erkennung von Mustern und nutzen dies für künftige Entscheidungen. Die Entscheidungen von Menschen ändern sich jedoch stetig. Deshalb gibt menschliches Feedback der KI die Möglichkeit, ihre Künstliche Intelligenz feingranular auch für spezifische Anwendungsfälle zu adjustieren oder Entscheidungen neu zu definieren. Doch wie steuert man das Lernen der KI? Details