Was ist AI-Modellierung?

Luis Flynn
Senior Product Marketing Manager für AI Modeling, SAS

Was ist AI-Modellierung? Im Wesentlichen werden Programme erstellt, die einen oder mehrere Algorithmen verwenden, damit Computer denken, lernen und Ergebnisse vorhersagen können. Stellen Sie sich die AI-Modellierung als das Gehirn der intelligenten Maschine vor. Ähnlich wie das menschliche Gehirn nehmen AI-Modelle verschiedene Eingabedaten – wie Zahlen, Texte, Bilder, Videos oder Ton – auf, um zu lernen, wie Ergebnisse vorhergesagt oder bestimmte Aufgaben gelöst werden können, ohne dass dabei explizite Anweisungen für jeden Schritt erforderlich sind.

Diese Prozessfähigkeit setzt ein gezieltes Training mit enormen Datenmengen voraus. Ein Beispiel dafür ist maschinelles Lernen (ML), ein Bereich der AI-Modellierung, bei dem das Modell sein Verhalten anhand historischer Daten erlernt und optimiert. Durch diesen iterativen Prozess werden AI-Modelle immer besser darin, komplexe Muster und Nuancen zu erkennen.

AI und Modellierung: die Grundlagen

Als Teilgebiet der Informatik befasst sich die künstliche Intelligenz (AI) mit der Entwicklung intelligenter Maschinen, die Aufgaben ausführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist – Sprachen verstehen, Muster erkennen, Entscheidungen treffen und aus Erfahrungen lernen. Modellierungstechniken sind der grundlegende Prozess, bei dem mathematische Algorithmen – auch Modelle genannt – entwickelt, trainiert und verfeinert werden, um enorme Datenmengen zu analysieren, Vorhersagen zu treffen, Empfehlungen zu geben und Entscheidungen zu automatisieren.

AI-Modelle können riesige Datenmengen schneller und präziser verarbeiten und auswerten als jedes menschliche Team. Dabei geht es nicht nur um die Geschwindigkeit, sondern auch um Insights, die Menschen möglicherweise nie von allein gewinnen würden. Unternehmen, die im Wettbewerb ganz vorne mitspielen wollen, müssen ihre Ressourcen schnell umstrukturieren, um in diesem Bereich Expertise aufzubauen.

In diesem Artikel gehen wir detailliert auf die AI-Modellierung ein. Wir werden einige Fachbegriffe erklären und Beispiele für die praktische Anwendung der AI-Modellierung geben, um zu zeigen, wie sie in der Wirtschaft und Industrie eingesetzt wird, um reale Probleme zu lösen und Innovationen voranzutreiben.

Die AI-Modellierung fördert mehr Innovation, Produktivität und menschlichen Fortschritt. Udo Sglavo Vice President of Applied AI and Modeling R&D SAS

Die technische Seite der Modellierung

Es gibt mehrere beliebte AI-Modelle, die jeweils für bestimmte Probleme oder Aufgaben geeignet sind.

Überwachtes Lernen

Bei dieser Art des Lernens wird das Modell anhand von Beispielen für richtige oder falsche Antworten trainiert. Für Klassifizierungsaufgaben wird oft die logistische Regression eingesetzt. Auch die grundlegende Technik der linearen Regression kommt beim maschinellen Lernen häufig zum Einsatz.

Nehmen wir folgendes Beispiel: Ein Modellierer für Kreditbetrug möchte, dass der Algorithmus betrügerische Transaktionen erkennt. Dazu speist er das Modell mit Transaktionsdaten, die als „betrügerisch“ oder „nicht betrügerisch“ gekennzeichnet sind. Das AI-Modell lernt schnell, beide Transaktionstypen zu unterscheiden, und kann anschließend in Echtzeit verdächtige Transaktionen identifizieren, wenn es mit Live-Daten versorgt wird.

Unüberwachtes Lernen

Modelle wie Clustering-Algorithmen, Apriori-Algorithmen und Algorithmen zur Dimensionsreduktion eignen sich hervorragend zur Analyse nicht gekennzeichneter Daten, um darin verborgene Muster oder Gruppen zu erkennen.

Marketingfachleute lieben diese Algorithmen, weil sie umfangreiche, nicht gekennzeichnete Datensätze wie Produktkataloge, Tausende von Kunden, mehrere globale Märkte und mehr analysieren können, um Käufersegmente zu erstellen, Produktempfehlungen zu generieren und sogar gezielte Werbebotschaften für Produkte zu entwickeln.

Halb-überwachtes Lernen

Zum Training der Modelle verwenden Modellierer eine Kombination aus gekennzeichneten und nicht gekennzeichneten Daten. Diese Trainingstechnik steigert die Lernfähigkeit des Modells deutlich – ohne die teure und zeitintensive Kennzeichnung, die beim überwachten Lernen erforderlich ist.

Dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft, wenn nur wenige Daten mit Kennzeichnung verfügbar sind. Das Modell kann aus den begrenzten vorhandenen Daten lernen und das eigene Training durch eine Analyse der Daten ohne Kennzeichnung weiter verbessern.

Bestärkendes Lernen

In diesem Modell lernen AI-Modelle durch systematisches Ausprobieren und damit verbundenes Feedback optimale Handlungen. Bestärkendes Lernen kommt häufig in Bereichen wie Gaming, Robotik und Empfehlungssystemen zum Einsatz und unterstützt Modelle dabei, die Entscheidungsfindung in dynamischen und komplexen Umfeldern zu verbessern. Ein Beispiel für bestärkendes Lernen in der Praxis sind autonome Fahrzeuge.

Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Diese spezialisierte Methode ahmt die Art und Weise nach, wie das menschliche Gehirn komplexe und unstrukturierte Daten verarbeitet. Beliebte AI-Modelle wie konvolutionale neuronale Netze (Convolutional Neural Networks, CNNs) werden oft für Bilderkennungsaufgaben eingesetzt, während rekurrente neuronale Netze (Recurrent Neural Networks, RNNs) und die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) für Aufgaben in den Bereichen Sprache und Zeitreihenprognosen verwendet werden.

Neu entwickelte AI-Modelle im Vergleich zu einsatzbereiten AI-Modellen

Wie Sie sehen, kommen heute viele verschiedene AI-Modelle zum Einsatz: Vom klassischen maschinellen Lernen bis hin zu Deep Learning, einschließlich tiefer neuronaler Netze, konvolutionaler neuronaler Netze und rekurrenter neuronaler Netze.

Die Bereitstellung dieser Modelle in der Produktion ist ein mühsamer Prozess. Laut einer Gartner-Umfrage schaffen es im Durchschnitt nur 48 % der AI-Projekte in die Produktionsphase, und es dauert im Schnitt acht Monate, bis ein AI-Prototyp in die Produktion geht.

Ein großer Unterschied zwischen neu entwickelten AI-Modellen und einsatzbereiten AI-Modellen liegt in der Erfolgsquote, mit der die Modelle es in die Produktion schaffen. Einsatzbereite Modelle stellen eine Alternative zu den bereits beschriebenen Modellierungstechniken dar. Sie können die Innovation mit oder ohne interne Data-Science-Teams beschleunigen – und dadurch die AI-Kompetenzlücke schließen.

Die Vorteile von einsatzbereiten AI-Modellen

Praktische Anwendungen der AI-Modellierung

Unternehmen können das Thema AI-Modellierung nicht ignorieren. Die konkreten Vorteile gehen weit über Geschwindigkeit und Effizienz hinaus. AI übernimmt repetitive Aufgaben wie die Dateneingabe, sodass sich die Mitarbeiter auf komplexere, strategische Projekte konzentrieren können.

Die unübertroffenen Datenanalysefähigkeiten der AI-Modellierung liefern wertvolle Insights, die für eine erfolgreiche, wettbewerbsfähige Strategieplanung unerlässlich sind. Durch die Automatisierung von Prozessen und die Minimierung menschlicher Fehler kann AI die Betriebskosten deutlich senken. Und nicht zuletzt führen Funktionen wie präziseres Targeting, optimierte Preisstrategien und ein verbessertes Kundenerlebnis direkt zu einer besseren Wirtschaftlichkeit.

Das volle Potenzial der AI-Modellierung zeigt sich jedoch erst bei der Anwendung zur Lösung realer Herausforderungen:

Geschäftsprognosen – Unternehmen setzen auf AI-Modellierung, um Verkaufstrends vorherzusagen, Bestände effizient zu verwalten und Lieferketten zu optimieren. Ein AI-Modell könnte zum Beispiel saisonale Schwankungen bei der Produktnachfrage vorhersagen, indem es historische Verkaufsdaten und aktuelle Marktbedingungen analysiert.
Innovationen im Gesundheitswesen – Die AI-Modellierung hat einen erheblichen Einfluss auf das Gesundheitswesen, indem sie frühzeitige Diagnosen unterstützt und personalisierte Behandlungsansätze ermöglicht. So können Deep-Learning-Modelle etwa medizinische Bilder analysieren und Anomalien schneller und präziser erkennen als herkömmliche Methoden.
Optimierung des Kundenerlebnisses – Durch NLP-gestützte Chatbots können Unternehmen rund um die Uhr einen schnellen und präzisen Kundenservice bieten. AI-Modelle analysieren Kundeninteraktionen, identifizieren Vorlieben und personalisieren die Kommunikation, wodurch Kundentreue und -zufriedenheit gesteigert werden.
Erkennung von Betrug und Cyberbedrohungen – Finanzinstitute setzen auf Modelle des maschinellen Lernens, wie etwa Random-Forest-Algorithmen, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern. Dabei identifizieren sie Muster, die typisch für Betrug sind und Anomalien aufweisen, die von Menschen möglicherweise übersehen werden.

Vertrauenswürdige AI

Es kann schwierig sein, etwas so Komplexes wie ein AI-Modell auf eine für alle Beteiligten gut verständliche Art und Weise zu erklären. Die Möglichkeit, transparent darzulegen, was in ein Modell einfließt und was dabei herauskommt, ist für die regulatorische Compliance von Vorteil – ein weiterer Punkt, der beim Thema AI-Modellierung und AI Ethics berücksichtigt werden muss.

Modellkarten sind umfassende Dokumentationswerkzeuge, die wichtige Insights in die verschiedenen Aspekte von Modellen bieten. Sie weisen auf wichtige Kennzahlen wie Genauigkeit, Fairness und Modell-Drift hin, wobei letzteres den Rückgang der Modellleistung aufgrund veränderter externer Bedingungen betrifft.

Zusätzlich enthalten Modellkarten Governance-Informationen, wie das Datum der letzten Änderung, die Mitwirkenden und verantwortliche Personen. Diese Informationen sind für Unternehmen entscheidend, um abnormale Modellleistungen intern effektiv zu überwachen und zu beheben.

Im Abschnitt zur Modellnutzung dieser Karten werden die vorgesehenen Anwendungen beschrieben, nicht abgedeckte Anwendungsfälle identifiziert und Einschränkungen festgelegt. Diese Elemente sind besonders wichtig, da Transparenz und Modellprüfung voraussichtlich künftig regulierte Bestandteile der Geschäftstätigkeit sein werden.

Was ist AI Ethics?

Dank der AI-Technologie können Maschinen die menschliche Entscheidungsfindung nachahmen und Aufgaben auf intelligente Weise automatisieren. Es sind klare Richtlinien erforderlich, um zu gewährleisten, dass AI-Systeme im Einklang mit ethischen Grundsätzen, d. h. den menschlichen Prinzipien von Recht und Unrecht, entwickelt werden.

Sie möchten mehr über AI Ethics erfahren? Zur Erklärungsseite Read an explainer page about AI ethics

In einem dynamischen Markt immer einen Schritt voraus sein

Viele Unternehmen kämpfen nach wie vor mit umständlichen manuellen Prozessen und Schätzungen. Die AI-Modellierung nutzt Daten, um Muster zu erkennen und Entscheidungen schneller zu treffen, als es Menschen je könnten. In einem Marktumfeld, in dem Geschwindigkeit, Insights und Anpassungsfähigkeit entscheidend sind, werden AI-Modellierungstechniken auch weiterhin relevant bleiben.

Es gibt kein universelles Modell, das für alle Organisationen geeignet ist. Sie müssen die AI-Modellierung nach Ihren eigenen spezifischen Herausforderungen, Datensätzen, Datenumgebungen und Risikotoleranzen gestalten. Dabei werden Sie möglicherweise auf Interpretationsschwierigkeiten, Datenverzerrungen, begrenzte Trainingsdaten, Fachkräftemangel oder Skalierungseinschränkungen stoßen.

Haben Sie diese Hürden jedoch einmal überwunden, wird die AI-Modellierung zu einer unerschöpflichen Quelle für Insights-gestützte Geschwindigkeit, Effizienz und Wachstum. Sie werden den richtigen Weg finden, um AI-Modelle einzusetzen, die Ihr Unternehmen voranbringen.

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