Wie prädiktive KI zukünftige Ereignisse vorhersagt

Die meisten Menschen würden gerne wissen, was die Zukunft bringt. Manche würden wahrscheinlich wissen wollen, ob sie reich werden oder ein schickes Zuhause haben werden. Andere möchten einfach wissen, wie das Wetter an ihrem Geburtstag in sechs Monaten aussehen wird.

Die prädiktive KI-Technologie kann Ihnen sagen, was die Zukunft bringt – zumindest für Ihr Unternehmen. Während Sie vielleicht eine Kristallkugel für sich selbst benötigen, ist der methodische Prozess der prädiktiven KI weitaus praktischer. Und es ist weitaus zuverlässiger als die glitzernde Kugel einer Wahrsagerin.

Wie prädiktive KI die Zukunft vorhersagt

Es gibt nichts Mystisches an prädiktiver KI. Diese Technologie folgt einem voreingestellten Prozess, um frühere Muster und Verhaltensweisen kennenzulernen. Mithilfe dieser Informationen wird ein Datenmodell erstellt, um zukünftige Ereignisse auf der Grundlage vergangener Ereignisse vorherzusagen.

Doch bevor sie etwas über die Zukunft aussagen kann, müssen prädiktive KI-Systeme mehrere Schritte befolgen. Dazu gehören Folgendes:

• Daten sammeln und vorverarbeiten: Alle Vorhersagen beginnen mit Daten. Wenn ein prädiktives KI-Modell auf die neuesten (und hochwertigsten) Daten zugreifen kann, sind seine Vorhersagen weitaus genauer.

Prädiktive KI-Modelle können auch mehrere Datentypen verarbeiten, darunter Zahlen, Text und Sensordaten. Unabhängig davon, welche Daten das Modell bevorzugt, kann es jedoch keine Rohdaten verwenden.

Aus diesem Grund verarbeiten prädiktive KI-Systeme Daten immer in einem für sie verständlichen Format vor. Das bedeutet auch, dass die Daten bereinigt und organisiert werden müssen, bevor sie in ein verständliches Format umgewandelt werden.

• Modellauswahl: Der nächste Schritt ist die Auswahl der richtigen KI-Modellarchitektur. Zu den häufigsten Architekturoptionen gehören Algorithmen für maschinelles Lernen wie neuronale Netze oder Entscheidungsbäume.

Jeder dieser Architekturtypen hat einzigartige Stärken und Schwächen. Daher ist der Auswahlprozess von entscheidender Bedeutung. Wofür Sie sich auch entscheiden, es sollte perfekt zur jeweiligen Aufgabe passen.

Nach der Auswahl durchläuft das KI-Modell einen spezifischen Trainingsprozess. Das Modell empfängt und verarbeitet vorbereitete Daten, um Muster, Verhalten und Beziehungen zu identifizieren.

Der Trainingsprozess ist repetitiv, um die Leistung des Modells kontinuierlich zu bewerten. Dadurch ist es einfacher, Anpassungen vorzunehmen, sodass das Modell mit seinen Vorhersagen genauer wird.

• Weitere Bewertung: Der Abschluss des Trainingsprozesses bedeutet nicht, dass das KI-Modell automatisch eine gute Leistung erbringt. Während es mit Trainingsdaten beeindruckend sein mag, könnte es mit unsichtbaren Daten spektakulär scheitern.

Deshalb ist nach der Erstschulung eine weitere Evaluierung erforderlich. Zum Testen ist ein separater Datensatz erforderlich, um die Generalisierbarkeit des Modells zu bestimmen. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Fähigkeit des Modells zu testen, über die Trainingsdaten hinaus genaue Vorhersagen zu treffen.

Basierend auf dem Ergebnis der zusätzlichen Bewertung muss das Modell möglicherweise weiter verfeinert werden. Dies ist möglich, indem die ursprünglichen Parameter angepasst werden. Wenn dies nicht funktioniert, muss möglicherweise noch einmal mit einer anderen Modellarchitektur begonnen werden.

• Prädiktive KI-Modellbereitstellung: Wenn sich herausstellt, dass das KI-Modell nach der Evaluierung gut funktioniert, kann es mit der Arbeit beginnen. An diesem Punkt integriert ein Unternehmen oder eine Organisation das Modell in ein System, in dem es weiterhin Vorhersagen trifft.

Beispielsweise lassen sich Predictive-Maintenance-Modelle in das digitale Steuerungssystem einer Fabrik integrieren. Dadurch können Fabrikarbeiter Maschinen- und Anlagenausfälle vorhersehen und Vorkehrungen treffen.

Integration bedeutet jedoch nicht das Ende des Ausbildungsprozesses. Prädiktive KI-Modelle erfordern eine ständige Überwachung, um sicherzustellen, dass sie funktionieren. Wenn neue Daten verfügbar werden, sollten Modelle neu trainiert werden, um sicherzustellen, dass ihre Vorhersagen relevant und genau bleiben.

Die Grenzen der prädiktiven KI

Auch hier gilt, dass prädiktive KI nicht von Zauberhand funktioniert und daher einige Einschränkungen aufweist. Obwohl diese Technologie für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse in verschiedenen Geschäftsbereichen nützlich ist, kann sie nur mit den empfangenen Daten arbeiten.

Prädiktive KI-Modelle benötigen beispielsweise qualitativ hochwertige Daten und eine ausreichende Menge davon, um sich selbst darauf zu trainieren, genaue Vorhersagen zu treffen. Wenn ein Modell nur verzerrte oder unvollständige Informationen erhält, werden seine Vorhersagen dies widerspiegeln.

Darüber hinaus können unvorhergesehene Variablen diese Technologie einschränken. Solche Variablen können jedes Ereignis beeinflussen, und KI-Modelle werden in solchen Situationen Schwierigkeiten haben, etwas vorherzusagen.

Das bedeutet auch, dass prädiktive KI-Prognosen immer eine Wahrscheinlichkeit und keine Gewissheit sein werden. Wer zum Beispiel die Wettervorhersage für sechs Monate wissen möchte, denkt wahrscheinlich nicht daran, dass eine unerwartete Änderung des Windmusters Regen bringen könnte, selbst wenn für einen bestimmten Tag kein Regen vorhergesagt wird.

Ebenso könnte es in einem Unternehmen zu einer unerwarteten Veränderung kommen, die die ursprünglichen KI-Vorhersagen völlig zunichte macht.

Ist prädiktive KI fair und transparent?

Im Jahr 2024 fragt sich jeder, ob der Einsatz von KI bei der Entscheidungsfindung ethisch vertretbar ist. Denn wenn die ursprünglichen Trainingsdaten verzerrt sind, kann dies zu diskriminierenden Vorhersagen führen.

Wenn beispielsweise das Kreditgenehmigungsmodell einer Bank auf veralteten historischen Daten trainiert wird, könnte es zu verzerrten Prognosen führen, die bestimmte demografische Merkmale begünstigen.

Da nicht hundertprozentig klar ist, wie KI-Modelle zu ihren Schlussfolgerungen und Prognosen kommen, mangelt es an Transparenz. Dies verringert letztendlich das Vertrauen und wirft mehrere Fragen zur Rechenschaftspflicht auf.

Entwickler müssen zusätzliche Anstrengungen unternehmen, um prädiktive KI-Modelle mit den neuesten Daten zu trainieren. Nur so kann sichergestellt werden, dass Modelle transparent trainiert werden und unvoreingenommene Prognosen und Vorhersagen liefern.

Branchen, die am meisten von der prädiktiven KI-Technologie profitieren

Abgesehen von diesen Bedenken sorgt die prädiktive KI in mehreren Geschäftsbereichen weiterhin für Aufsehen. Im Finanzwesen sagen KI-Modelle Börsentrends genau voraus und können dabei helfen, betrügerische Aktivitäten zu verhindern.

Im Gesundheitswesen nutzen Ärzte prädiktive KI, um Krankheiten früher zu diagnostizieren und die Ergebnisse für Patienten vorherzusagen. Im Einzelhandel prognostizieren prädiktive KI-Systeme die Kundennachfrage und können Vermarktern sogar dabei helfen, Werbekampagnen zu personalisieren.

Prädiktive KI trägt auch dazu bei, Störungen in der Lieferkettenbranche zu verhindern, indem sie potenzielle Logistikausfälle vorhersagt.

Während sich diese Technologie ausdehnt und weiterentwickelt, wird sie auch weiterhin andere Geschäftsbereiche weltweit verändern.

Prädiktive KI weist den Weg in eine effizientere Zukunft

Der prädiktive KI-Ball hat nichts Kristallklares. Stattdessen wird dieser technologisch fortschrittliche Ball weiterhin alle in eine effizientere Zukunft voller proaktivem Risikomanagement und optimierter Entscheidungsfindung rollen.