Wie messen wir, ob KI-Erklärungen wirklich verstanden werden?
Wir tracken Entscheidungsgenauigkeit, Fehlerquoten und Vorhersagequalität in verschiedenen Szenarien.
Durch Tests messen wir, ob Menschen nachvollziehen können, warum eine KI eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.
Wir bewerten, ob Entscheidungswege sichtbar, nachprüfbar und für die jeweilige Zielgruppe verständlich sind.
Befragungen und Nutzungsdaten zeigen, ob das Vertrauen in KI-basierte Entscheidungen steigt oder sinkt.
Wie wir Daten erfassen und auswerten
Baseline-Messung
Wir starten mit Tests, die zeigen, wo die KI heute steht – ohne Optimierung oder Erklärungsansätze.
Nutzerinteraktion
Teilnehmer arbeiten mit dem System und geben Feedback zu Verständlichkeit und Nachvollziehbarkeit.
Datensammlung
Logs, Klicks, Fehlerquoten und Bewertungen fließen in eine strukturierte Analyse ein.
Auswertung
Wir visualisieren Muster, identifizieren Schwachstellen und schlagen gezielte Verbesserungen vor.
Was Analytics über die Entwicklung der KI-Transparenz verrät
Zahlen allein bringen wenig, wenn sie nicht in Kontext gesetzt werden. Wir analysieren, wie sich Verständnis, Vertrauen und Nutzerzufriedenheit im Verlauf der Zeit entwickeln. Das hilft dabei, neue Ansätze zu testen und herauszufinden, welche Erklärungsformate tatsächlich Wirkung zeigen.
Die Erkenntnisse zeigen auch, wo Schulungsbedarf besteht. Manche Nutzer brauchen mehr visuelle Unterstützung, andere bevorzugen textbasierte Begründungen. Diese Unterschiede zu kennen, ermöglicht maßgeschneiderte Anpassungen.
Zukunftstechnologien wie erklärbarer KI werden nur dann nachhaltig funktionieren, wenn wir verstehen, wie Menschen mit ihnen umgehen. Analytics liefert genau diese Einblicke – und hilft dabei, ein neuer Ansatz für das Leben mit intelligenten Systemen zu entwickeln.
Bereit, Ihre KI messbar verständlicher zu machen?
Neue Möglichkeiten entstehen dort, wo Wachstum auf fundierte Daten trifft. Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wie Ihr System besser erklärt werden kann.