In vielen Unternehmen werden die Potenziale von KI nur begrenzt ausgeschöpft. Dies liegt in der Regel daran, dass Stakeholder keinen Einblick in die von der KI-Lösung verwendeten Prozesse und Methoden haben. Mit branchenführender Expertise bietet unser Team genau die Tools, Assets und Partnerschaften, die Sie für eine schnellere Implementierung benötigen. Wir arbeiten in allen Phasen des KI-Lebenszyklus und helfen dabei, vertrauenswürdige KI-Lösungen in großem Maßstab und mit hoher Geschwindigkeit bereitzustellen.
Behandelt das Modell unterschiedliche Personengruppen gleich?
Wie gut ist die Leistung des Modells in der realen Welt im Vergleich zum Training?
Können die Ergebnisse des Modells von Endbenutzern und wichtigen Stakeholdern interpretiert werden?
Unter welchen Bedingungen ist es wahrscheinlich, dass es bei einem Modell zu unsichereren Ergebnissen kommt?
Werden wichtige Entscheidungen bei der Modellentwicklung anhand eines klar strukturierten Prozesses dokumentiert und genehmigt?
Schützt das Modell vertrauliche Daten?
Kann das Modell vor schädlichen Angriffen geschützt werden?
Erfahren Sie, welche Schritte Kunden unternehmen, um das Vertrauen in die KI zu verbessern, die Bereitstellung zu beschleunigen und die Einhaltung von Verordnungen und Anforderungen zu erfüllen.
Der Bankengigant richtet eine KI-Qualitätskontrolle ein, um durch den wiederholbaren, nachhaltigen und vertrauenswürdigen Einsatz von KI Risiken zu reduzieren und Einblicke zu verbessern.
Ein Start-up im Gesundheitswesen nutzt prädiktive KI, um die am stärksten gefährdeten Neugeborenen zu schützen. Dabei wird die Zeit, die zur Identifizierung gefährdeter Säuglinge erforderlich ist, bei gleichzeitigem Schutz der Patientendaten um bis zu mehrere Stunden verringert.
Mithilfe einer KI-gestützten Recommendation-Engine können Finanzcoaches auf der Grundlage von Daten integrative und auf Gleichberechtigung ausgerichtete Fintech-Produkte teilen und so finanzielle Sicherheit für einkommensschwache Gemeinschaften schaffen.
In einer Welt, in der Vertrauen, Transparenz und erklärbare KI von großer Bedeutung sind, braucht jedes Unternehmen den Komfort und die Compliance, die mit dem Verständnis für die Gewinnung analytischer Erkenntnisse und die Entscheidungsfindung einhergehen.
Dokumentieren, regulieren und überwachen Sie Modelle für maschinelles Lernen auf einer Multi-Cloud-Daten- und KI-Plattform, die von RedHat OpenShift unterstützt wird, und setzen Sie Lebenszyklus-Governance, Risikomanagement und Compliance in Ihrem Unternehmen um.
Eine gut gesteuerte KI erfordert eine proaktive Planung, um Menschen, Aufgaben und Technologien aufeinander abzustimmen. Automatisierte Tools und Prozesse tragen dazu bei, konsistentere, regelkonformere und effektivere KI-Lösungen in großem Maßstab zu erstellen.
Nutzen Sie die Expertise von IBM zum Thema Vertrauen in KI, einschließlich Best Practices und branchenorientierter Empfehlungen. Bieten Sie entsprechendes Training und Unterstützung für alle Aspekte des KI-Lebenszyklus an. Leben Sie den Grundsatz „Lernen durch Probieren“ mit einer parallelen Arbeitsweise bei der Planung, der Erstellung, der Bereitstellung und dem Betrieb vertrauenswürdiger KI-Lösungen.
Bei der Planung von KI-Lösungen ist es von entscheidender Bedeutung, Geschäftsbedürfnisse in spezifische, umsetzbare Anforderungen umzusetzen, um das Vertrauen in die Lösung selbst sowie deren Überwachung und Wartung sicherzustellen. Bei der Lösungsplanung für KI wird eine strukturierte Methode genutzt, um KI-Geschäftsbedürfnisse zu ermitteln und diese in präzise technische Spezifikationen umzusetzen.
Das wichtigste Element für die Nutzung von KI in jedem Unternehmen ist eine bestimmte KI-Lösung, die vertrauenswürdig sein muss; in der Regel ein Modell für maschinelles Lernen. Ein erfahrenes Team aus Data Scientists und KI-Anwendern erstellt mithilfe agiler Methoden in nur sechs Wochen eine erste Lösung mit genau jenen Eigenschaften, die für Zuverlässigkeit sorgen.
Selbst das beste KI-Modell bringt dem Unternehmen keinen Nutzen, solange es nicht zuverlässig bereitgestellt und genutzt werden kann. Der wichtigste Faktor bei der Förderung von Modellen von der Entwicklung bis zum Test in der Produktion ist die Validierung – nicht nur in Bezug auf die Genauigkeit, sondern auch auf die vertrauenswürdigen Merkmale und das Konfigurationsmanagement, die für das Vertrauen in die entsprechenden Lösungen beibehalten werden müssen. MLOps Validate and Deploy richtet Pipelines für den gesamten Prozess ein, unabhängig von der Art der Tools, die zum Erstellen von Modellen verwendet wurden.
Selbst mit den besten Abläufen für die Planung und Erstellung einer vertrauenswürdigen Lösung benötigen wir eine spezielle Überwachung sowie bestimmte Prozesse, damit Modelle für maschinelles Lernen diese sicher nutzen können. MLOps Monitor and Manage nutzt IBM® Cloud Pak for Data und OpenScale™, um eine betriebliche Überwachung für Schlüsselelemente vertrauenswürdiger KI einzurichten.
IBM® AI Governance stellt automatisierte Tools und Prozesse bereit, die Unternehmen nutzen können, um den gesamten KI-Lebenszyklus zu steuern, zu verwalten und zu überwachen. Die Operationalisierung von KI trägt zur Förderung transparenter KI-Arbeitsabläufe und erklärbarer Ergebnisse bei, die darauf abzielen, Risiken und ethische Bedenken zu mindern und gleichzeitig entsprechende KI-Verordnungen einzuhalten sowie den Ruf des Unternehmens zu wahren.