Erfolgreiche KI-Modell-Governance
Herausforderungen für den KI-Erfolg meistern
Häufig gestellte Fragen
Compliance-Verstöße können zu Strafen, Rufschäden und rechtlichen Problemen führen.
Um diese Herausforderungen anzugehen, sollten Sie Governance-Frameworks einsetzen, die sicherstellen, dass Ihre KI die DSGVO-, HIPAA- oder branchenspezifische KI-Vorschriften erfüllt. Definieren und setzen Sie standardisierte Datenmodelle für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch und ermöglichen Sie die automatische Erkennung, Klassifizierung und Nachverfolgung von Daten, um die Compliance zu gewährleisten.
Verzerrte KI-Ergebnisse können die Glaubwürdigkeit und Inklusivität von Entscheidungen beeinträchtigen.
Um Verzerrungen in Ihrer KI auszugleichen, überwachen Sie Trainingsdatensätze und -ergebnisse, um Verzerrungen zu erkennen und notwendige Änderungen zu identifizieren. Verwenden Sie standardisierte Datendefinitionen, um Fairness zu gewährleisten und Inkonsistenzen in den Trainingsdatensätzen zu verringern, und automatisieren Sie das Profiling und die Kennzeichnung der sensiblen oder verzerrten Attribute in diesen Datensätzen.
Unter Modellabweichungen versteht man die nachlassende KI-Leistung, die durch sich ändernde Datenmuster und Betriebsbedingungen verursacht wird und die Genauigkeit und Effektivität beeinträchtigen kann.
Um die Abweichungen effektiv zu verwalten und zu mindern, überwachen Sie kontinuierlich die Leistung Ihrer KI-Modelle und passen sie an die Entwicklung Ihrer Daten an. Ordnen und modellieren Sie die Entwicklung von Datensätzen, um Bereiche zu erkennen, in denen es zu Abweichungen kommen kann, und ermöglichen Sie Echtzeitüberwachung und Updates zur Herkunft, um Abweichungen zu erkennen und Transparenz zu gewährleisten.
Ohne Einblick in KI-Entscheidungen können Vertrauen und die Fähigkeit, Ergebnisse zu rechtfertigen, verloren gehen.
Datenherkunft verbessert die Transparenz und Verantwortlichkeit der KI, indem sie die Nachverfolgbarkeit der Datensätze gewährleistet, die Ihre KI-Modelle speisen. Visualisieren Sie Ihre Datenstrukturen und -beziehungen, um einen klaren Überblick über die KI-Eingaben zu erhalten. Verfolgen und zeigen Sie die Datenherkunft über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg an, damit Ihre Stakeholder den Datenfluss und die Datenverarbeitung nachvollziehen können.
KI-Bereitstellungen ohne ausreichende Validierung können zu betrieblichen Problemen oder ethischen Bedenken führen.
Um KI-Modelle in kontrollierten Umgebungen sicher zu testen, nutzen Sie den Medallion-Framework-Ansatz. Entwerfen und testen Sie Datenflüsse und Schemata für KI-Experimente und verwalten Sie Zugriffs- und Governance-Richtlinien in Sandboxes, um kontrollierte und ethische Experimente zu gewährleisten.