Das Jahr 2023 verspricht für Künstliche Intelligenz spannende Entwicklungen. Der Analytics-Anbieter FICO gibt einen Ausblick darauf, welche Fragen Entscheider und Anwender diskutieren sollten, wenn es um Funktionalität und Governance geht.
1. Praxisnähe statt Technologiefokus
Generative Künstliche Intelligenz, also Anwendungen, die aus vorhanden Inhalten neuen Content generieren, macht aktuell Schlagzeilen. Wirklich neu ist diese Technologie nicht. Der Softwareanbieter FICO nutzt sie bereits seit Jahren dazu, synthetische Daten für Testszenarien zu erstellen. Ein derartiger Fokus auf die Praxis dürfte dieses Jahr ein wichtiges Thema werden. Ein Beispiel dafür ist Open Banking, also die Möglichkeit für Drittanbieter, Bankkunden Anwendungen und Dienste über offene Schnittstellen direkt anzubieten. Das kann die Bonitätsprüfung revolutionieren. In der Anfangsphase fehlt es den Unternehmen an Kundendaten, die auf dieses Konzept abgestimmt sind. „Solange die Unternehmen noch keine Daten aus der Praxis haben, kann generative KI realistische Transaktionsdaten zur Modellentwicklung erzeugen“, erklärt Scott Zoldi, Chief Analytics Officer bei FICO. „Das hilft Kreditanbietern beim Implementieren eines Buy Now Pay Later-Angebots.“ Unzureichende Analysen münden laut Zoldi in hohen Ausfallquoten, welche die Reputation der Anbieter gefährden.
2. Governance hegt die Algorithmen ein
Geht es um die Governance von Künstlicher Intelligenz, werden in diesem Jahr Plattformen und Tools die Entwicklung und Anwendung verantwortungsvoller Anwendungen erleichtern. Diese Entwicklung wird den heutigen Ansatz verdrängen, der darauf abzielt, um jeden Preis die höchste Vorhersagekraft aus einem Modell herauszuholen. Künftig rücken stattdessen die Umsetzbarkeit sowie eine höhere Sensibilität für das Business in den Fokus. Modelle mit 95 Prozent Vorhersagekraft reichen in den meisten Fällen aus. Das gilt vor allem dann, wenn die Modellleistung in einen größeren Zusammenhang mit ethischen Gesichtspunkten gestellt wird.
3. Mehr Planung für eine bessere Modellanwendung
Bevor Unternehmen neue Modelle entwickeln, sollten sie festgelegen, was darin auf welche Art und Weise überwacht werden soll. So lassen sich Grenzen und Ziele eines Modells nachvollziehen. Dies verbessert den operativen Nutzen. Aus der Annahme, dass ein Modell erst dann angemessen erstellt werden kann, wenn das gesamte Monitoring spezifiziert ist, ergeben sich viele zusätzliche Vorteile. So lassen sich in Echtzeit Verzerrungen erkennen, Ergebnisse interpretieren oder Modellprobleme melden. Zusätzlich werden die Modelle transparent und lassen sich verständlich erklären.
4. Intelligente Cloud-Services als Paketangebote
Das Implementieren Künstlicher Intelligenz ist für manche Unternehmen sehr komplex und kostspielig. Aktuell ist lediglich ein Viertel der Unternehmen derartigen Systemen breit aufgestellt. „2023 dürften einige Anbieter von Cloud-Services entstehen, die intelligente Anwendungen als Paket anbieten“, prognostiziert Zoldi. „Deren Services werden über Schnittstellen zugänglich sein und eine angemessene Governance sicherstellen. Das erleichtert den Einsatz enorm.“
Wer ein Auge auf die beschriebenen Trends hat, der kann wichtige Schritte in Richtung praxisnaher Künstlicher Intelligenz gehen. Diese bringt für Unternehmen echte Vorteile und erfüllt gleichzeitig höchste Maßstäbe, wenn es um Verantwortung und Compliance geht. Jürgen Frisch
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