INFORMATIONSFABRIK ARTIKEL
Mit maschinellem Lernen zum Erfolg in der Praxis
Akzeptanz mithilfe von Explainable AI fördern
Für viele Anwender und Entscheider ist nicht nachvollziehbar, wie ein Modell mit maschinellem Lernen (ML) funktioniert. Gerade, wenn die Lösung einen entscheidenden Einfluss auf geschäftskritische Prozesse hat, überwiegt die Skepsis. Entscheidet sich das Unternehmen dann gegen die Lösung, verschenkt es oft wertvolle Potenziale.
Explainable AI-Methoden für verständliche Prozesse
Verschiedene Methoden adressieren etwa die Anwender der Software und vermitteln ihnen, wie Modelle Informationen verwenden und auswerten. Mithilfe dieser Erklärungen werden komplexe Prozesse nachvollziehbar und die Vorteile der Anwendungen sichtbar.
Inhalte des Artikels
Erhalten Sie Antworten auf die wichtigsten Fragen zu Explainable AI:
- Was Proof of Concept bedeutet
- Warum viele Entscheider und Anwender skeptisch sind
- Wie dieser Skepsis mithilfe von Explainable AI begegnet werden kann
- Welche Bedeutung die Explainable AI auch für juristische oder ethische Fragestellungen haben kann
