Applied Artificial Intelligence
Pragmatischer Ansatz, KI-Methoden in reale Geschäfts- und Techniklösungen zu überführen, mit Fokus auf Operationalisierung, Datenintegration und messbare Ergebnisse.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungGeschäftlich
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehlentscheidungen durch unerkannte Modellverzerrungen.
- Datenschutzverstöße bei unsachgemäßer Datenverarbeitung.
- Falsche Erwartungshaltung und fehlender ROI bei schlechter Integration.
- Frühe Einbindung von Domänenexperten und Stakeholdern.
- Automatisierte Tests für Daten, Modelle und Endpunkte implementieren.
- Versionierung von Modellen und Trainingsdaten sicherstellen.
I/O & Ressourcen
- Relevante Datensätze mit Label- oder Ereignisinformationen
- Domänenanforderungen und Erfolgskriterien
- Infrastruktur für Training und Deployment
- Produktive Modelle und APIs
- Monitoring- und Alarmierungsmetriken
- Dokumentation zu Test- und Governance-Anforderungen
Beschreibung
Applied Artificial Intelligence bezeichnet die pragmatische Anwendung von KI-Methoden zur Lösung konkreter Geschäfts- und Technikprobleme. Der Fokus liegt auf der Überführung von Prototypen in produktive Systeme, der Integration von Datenpipelines und der Ausrichtung auf messbare Geschäftsergebnisse. Betrieb, Monitoring und kontinuierliche Validierung sind zentral.
✔Vorteile
- Automatisierung komplexer Entscheidungen mit Datenunterstützung.
- Skalierbare Personalisierung und Effizienzsteigerung in Prozessen.
- Neue Geschäftsmodelle durch datengetriebene Produkte.
✖Limitationen
- Datenabhängigkeit: Mangelhafte oder verzerrte Daten begrenzen den Nutzen.
- Erklärbarkeit ist bei komplexen Modellen eingeschränkt.
- Operationaler Aufwand für Infrastruktur und Monitoring ist hoch.
Trade-offs
Metriken
- Modellgenauigkeit (z. B. F1-Score)
Misst die Vorhersagequalität des Modells unter Berücksichtigung von Präzision und Recall.
- Konzept-Drift-Rate
Gibt an, wie oft sich Datenverteilungen ändern und das Modell neu trainiert werden muss.
- Zeit bis zum Produktions-Deployment
Misst die Dauer von Prototyp bis produktivem Betrieb als Effizienzkennzahl.
Beispiele & Implementierungen
Personalisierungsplattform bei Einzelhandel
Ein Händler integrierte Empfehlungssysteme, um Conversion und Warenkorbwert zu steigern; Fokus auf Datenintegration und A/B-Messung.
Predictive Maintenance in Fertigung
Ein Fertigungsunternehmen setzte Modelle zur Vorhersage von Ausfällen ein und reduzierte ungeplante Stillstände durch gezielte Wartung.
KI-gestützte Kreditwürdigkeitsprüfung
FinTech kombinierte ML-Modelle mit regelbasierten Checks, um Entscheidungen zu beschleunigen und Risiken zu überwachen.
Implementierungsschritte
Problemdefinition: Zielgrößen und Erfolgskriterien festlegen.
Datenaufnahme, -bereinigung und Explorative Analyse durchführen.
Prototypen bauen, evaluieren und iterativ in Produktion überführen.
Monitoring, Retraining- und Governance-Prozesse etablieren.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Ad-hoc-Skripte statt reproduzierbarer Pipelines.
- Fehlende Modell- und Datenversionierung.
- Monolithische Deployment-Pfade ohne Rollback-Strategie.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Ausrollen eines ungeprüften Modells in kritischen Prozessen ohne Tests.
- Verwendung sensibler personenbezogener Daten ohne Anonymisierung.
- Einsatz von ML zur Rechtfertigung vager Business-Ziele ohne Messgrößen.
Typische Fallen
- Unterschätzung des Aufwands für Datenbereinigung.
- Fehlende Tests für Datenqualität und Drift.
- Ignorieren regulatorischer Anforderungen in frühen Phasen.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Datenschutz- und Compliance-Auflagen
- • Begrenzte Datenmengen für seltene Ereignisse
- • Budget und Infrastrukturkapazitäten