Überblick
Wir stellen vertrauenswürdige KI-Lösungen bereit
Viele Unternehmen werden daran gehindert, das volle Potenzial von KI auszuschöpfen. Normalerweise liegt das daran, dass die Stakeholder keinen Einblick in die von der KI-Lösung verwendeten Prozesse und Methoden haben. Mit branchenführendem Fachwissen bietet unser Team die Tools, Ressourcen und Partnerschaften, die Sie benötigen, um die Implementierung zügig voranzutreiben. Wir arbeiten an allen Phasen des KI-Lebenszyklus und helfen Ihnen bei der Bereitstellung vertrauenswürdiger KI-Lösungen im richtigen Maß und in kürzester Zeit.
Säulen
Sieben Säulen eines zuverlässigen KI-Modells
Fairness
Behandelt das Modell unterschiedliche Gruppen von Menschen gleich?
Leistung
Wie gut schneidet das Modell in der realen Welt im Vergleich zur Trainingsphase ab?
Erklärbarkeit
Können die Ergebnisse des Modells von Endbenutzern und wichtigen Stakeholdern interpretiert werden?
Vertrauen
Unter welchen Bedingungen ist es wahrscheinlich, dass ein Modell eher ungewisse Ergebnisse liefert?
Transparenz
Werden die wichtigsten Entscheidungen bei der Modellentwicklung nach einem klar definierten Prozess dokumentiert und genehmigt?
Datenschutz
Sorgt das Modell für eine Abschirmung sensibler Daten?
Robustheit gegenüber Angreifern
Kann das Modell vor feindlichen Attacken geschützt werden?
Kundenreferenzen
Sehen Sie, was Kunden tun, um das Vertrauen in KI zu verbessern, die Bereitstellung zügig voranzutreiben und die Einhaltung von Vorschriften und Anforderungen sicherzustellen.
Verlässlichkeit und Compliance des Modells
Regions Bank
Der Bankengigant setzt die KI-Qualitätskontrolle ein, um Risiken zu reduzieren und Erkenntnisse zu verbessern und operationalisiert dazu KI auf eine Weise, die wiederholbar, nachhaltig und vertrauenswürdig ist.
Bereitstellungszeit verkürzen
Innocens BV
Ein Start-up im Gesundheitswesen verwendet prädiktive KI, um die am stärksten gefährdeten Neugeborenen zu schützen, und verkürzt dadurch die Zeit zur Identifizierung von Risikokindern um bis zu mehrere Stunden, während zugleich der Schutz personenbezogener Patientendaten sichergestellt wird.
Ausbildung und bewährte Verfahren
Change Machine
Eine von KI angetriebene Recommendation-Engine verwendet Daten, um Finanzcoaches dabei zu unterstützen, integrative und gerechte Fintech-Produkte zu teilen und fördert so die Schaffung finanzieller Sicherheit für einkommensschwache Communitys.
Patterns
Nutzung von Mustern für den Erfolg
In einer Welt, in der es auf Vertrauen, Transparenz und die Erklärbarkeit von KI ankommt, braucht jede Organisation den Komfort und die Compliance durch das Verständnis, wie analytische Erkenntnisse gewonnen und Entscheidungen getroffen werden.
Dokumentieren, steuern und überwachen Sie Modelle für maschinelles Lernen auf einer Multi-Cloud-Daten- und -KI-Plattform, die von RedHat OpenShift unterstützt wird, und wenden Sie Lebenszyklus-Governance, Risikomanagement und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften auf Ihr Unternehmen an.
KI-Faktensammlung, Modellinventarisierung
KI-Faktensammlung, Modellinventarisierung
Dokumentieren Sie Modelle für maschinelles Lernen und regulieren Sie den Lebenszyklus und den Prozess von KI-Modellen mithilfe der KI-Faktensammlung
Katalog, Richtlinien, Durchsetzung
Katalog, Richtlinien, Durchsetzung
Katalogisieren Sie KI-Modelle von überall aus und während des gesamten KI-Lebenszyklus. Überwachen Sie Modellmetriken anhand von Richtlinien und ergreifen Sie ggf. Korrekturmaßnahmen
Risiko- und Konformitätsworkflow
Risiko- und Konformitätsworkflow
Steuern Sie Modelle für maschinelles Lernen und verwalten Sie Risiken und die Einhaltung von Unternehmensstandards mithilfe von automatisiertem Fakten- und Workflow-Management
Validierung, Testen und Überwachung
Validierung, Testen und Überwachung
Überwachen Sie Modelle für maschinelles Lernen und evaluieren Sie Genauigkeit, Abweichung, Verzerrung und Erklärbarkeit
So funktioniert es
Aufbau eines geregelten, vertrauenswürdigen KI-Lebenszyklus
Gut geregelte KI erfordert eine proaktive Planung, um Menschen, Tasks und Technologien aufeinander abzustimmen. Automatisierte Tools und Prozesse helfen dabei, konsistentere, konformere und effektivere KI-Lösungen im richtigen Maß zu erstellen.
Erfordernis
Durchsetzen von Richtlinien, Entscheidungen und organisatorischer Verantwortlichkeit rund um ML-Risiken
Sicherstellen, dass sich bereitgestellte Modelle vertrauenswürdig verhalten
Erfassen und Dokumentieren der richtigen Modellfakten (Nachweise) gegenüber den richtigen Zielgruppen
Technologie
OpenPages with Watson
Watson OpenScale
Datenblätter
Prozess
Schaffen von Verantwortlichkeit während der Automatisierung des KI-Governance-Lebenszyklus mittels Durchsetzung von Entscheidungspunkten (Zugänge)
Festlegen von Kriterien für die Entscheidungsfindung (Nachweise)
Treffen von Entscheidungen über auf jedes Modell individuelle zugeschnittene Anforderungen und Kompromisse
Automatisieren des Frameworks, um Einblick in ausgewählte Vertrauensdimensionen für jedes Modell zu erhalten
Förderndes Unterstützen des Verständnisses der Anforderungen rund um die Erfassung von Fakten
Implementieren von Verfahren zur Faktenerfassung
Zielgruppenspezifisches Präsentieren von Modellfakten
Lösungen
Lösungsplanung für KI
KI-Aktionsplan erstellen
Bei der Planung von KI-Lösungen ist es von kritischer Bedeutung, dass die geschäftlichen Anforderungen in spezifische, umsetzbare Anforderungen umgesetzt werden, um das Vertrauen in die Lösung selbst sowie in ihre Überwachung und Wartung sicherzustellen. Die Lösungsplanung für KI verwendet eine strukturierte Methode, um die KI-Geschäftsanforderungen zu erarbeiten und diese in präzise technische Spezifikationen umzusetzen.
KI-Erstellung
Vertrauenswürdige KI-Lösungen mit einem agilen Ansatz erstellen
Den zentralen Bestandteil eines jeden Unternehmens, das KI nutzt, bildet eine spezifische KI-Lösung, die zuverlässig und vertrauenswürdig sein muss. Dabei handelt es sich in der Regel um ein Modell für maschinelles Lernen. Ein erfahrenes Team aus Datenwissenschaftlern und KI-Spezialisten erstellt mithilfe agiler Methoden in nur sechs Wochen eine erste Lösung mit den für das Vertrauen erforderlichen Eigenschaften.
MLOps-Validierung und -Bereitstellung
Effiziente und zuverlässige KI-Bereitstellung
Auch das beste KI-Modell hat keinen unternehmensspezifischen Wert, wenn es nicht vertrauensvoll bereitgestellt und genutzt werden kann.Der Schlüssel zur Förderung von Modellen von der Entwicklung bis zum Testen in der Produktion ist die Validierung – nicht nur der Genauigkeit, sondern auch der vertrauenswürdigen Eigenschaften und des Konfigurationsmanagements, die gepflegt werden müssen, damit dem Geförderten vertraut wird. MLOps-Validierung und -Bereitstellung richtet Pipelines für den gesamten Prozess ein, unabhängig davon, welche Tools zum Entwickeln und Erstellen von Modellen verwendet wurden.
MLOps-Überwachung und -Verwaltung
Betrieb mit Vertrauen und Transparenz
Selbst mit den besten Prozessen für die Planung und Entwicklung bzw. Erstellung einer vertrauenswürdigen Lösung sind spezielle Überwachungs- und Prozessabläufe für Modelle für maschinelles Lernen erforderlich, damit diese vertrauensvoll genutzt werden können. MLOps-Überwachung und -Management nutzt IBM® Cloud Pak for Data and OpenScale, um die operative Überwachung für die wichtigsten Elemente der vertrauenswürdigen KI einzurichten.
KI-Governance
Verantwortungsvolle, transparente und erklärbare KI-Workflows
IBM AI Governance stellt automatisierte Tools und Prozesse zu Verfügung, mit denen eine Organisation in der Lage ist, den gesamten KI-Lebenszyklus zu steuern, zu verwalten und zu überwachen. Die Operationalisierung von KI trägt dazu bei, transparente KI-Workflows und erklärbare Ergebnisse voranzutreiben, die darauf abzielen, Risiken und ethische Bedenken zu minimieren und gleichzeitig die KI-Vorschriften einzuhalten und den Ruf des Unternehmens zu wahren.
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