Entscheidungshilfen, die Ergebnisse erklären und unsichere Fälle kenntlich machen.
Ihre Mitarbeitenden müssen wissen, warum ein Modell ein Ergebnis liefert, welche Alternativen bestehen und wann weitere Prüfung nötig ist. Eine Zahl allein beantwortet diese Fragen nicht.
IAP verbindet das Analyseverfahren mit Regeln und Darstellungen, die Merkmale und Zusammenhänge hinter einem Ergebnis zeigen. Wir legen mit Ihren Experten fest, wann eine Empfehlung verwendet werden kann und wann ein unsicherer Fall zur Prüfung vorgelegt wird.
Sie erhalten eine Anwendung, in der Ergebnisse, ihre Erklärungen und Hinweise auf Unsicherheit gemeinsam dargestellt werden. Ihre Mitarbeitenden können Fälle untersuchen und die vorgesehenen Entscheidungen oder Freigaben selbst treffen.
Fachliche Details lesen ↓Ein Entscheidungsunterstützungssystem verbindet Daten, Modelle und fachliche Regeln mit einem konkreten Arbeitsablauf. Es zeigt relevante Ergebnisse, Alternativen und Unsicherheiten so, dass Fachleute eine Entscheidung begründen können. Der wirtschaftliche Maßstab ist der Nutzen dieser Entscheidung im Verhältnis zu Entwicklungs- und Betriebskosten.
Explizite Entscheidungsregeln, Datenstrukturen und fallbezogene Bewertungen können unterschiedliche Formen der Erklärung liefern. FlowXAI verbindet solche Elemente in einer Forschungsanwendung. Die Erklärung eines Ergebnisses und die Einschätzung seiner Verlässlichkeit sind eigenständige Aufgaben.
Ungeeignete oder unzureichende Eingaben müssen erkennbar sein. Je nach Aufgabe kann das System Ergebnisse zurückhalten oder einen Fall zur Prüfung markieren. In der Umsetzung werden Zuständigkeiten und die Grenze zwischen Empfehlung, Freigabe und automatisierter Aktion festgelegt.
Thrun, M. C., Hoffmann, J., Krause, S. W., Krawitz, P., Stier, Q., Neubauer, A., Brendel, C. & Ultsch, A. (2026). Self-explaining artificial intelligence for the classification of B cell non-Hodgkin lymphoma: A diagnostic decision support study. PLOS Medicine, 23(7), e1004889.
FlowXAI verbindet die Prüfung von Datenstrukturen mit erklärbarer Lymphomklassifikation und einer Einschätzung der Verlässlichkeit jedes einzelnen Ergebnisses. Damit können Fachleute Ergebnisse nachvollziehen und prüfbedürftige Fälle gezielt untersuchen.
Thrun, M. C. (2022). Identification of Explainable Structures in Data with a Human-in-the-Loop. KI – Künstliche Intelligenz (German Journal of Artificial Intelligence), 36, 297–301. Springer.
Methodische Grundlage für erklärbare Strukturen in Daten und die Einbindung menschlicher Fachkenntnis in den Analyseprozess.
Auftragsentwicklung · Entscheidungsunterstützung
Marktinformationen sollten von einer reinen Datenpräsentation in eine Grundlage für tägliche Handelsentscheidungen überführt werden.
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Auftragsprototyp · ergänzende gemeinsame Forschung
Die Interpretation von Durchflusszytometriedaten erfordert Fachwissen. Seltene Entitäten, unterschiedliche Messbedingungen und begrenzte Trainingsdaten erschweren die automatisierte Klassifikation.
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Auftragsentwicklung · bereitgestellte Lösung
Aus Betriebsdaten von Zügen sollten Hinweise auf wartungsrelevante Zustände gewonnen werden. Dabei müssen Veränderungen durch wechselnde Lasten und Betriebsbedingungen von möglichen Bauteilfehlern unterschieden werden.
Projekt im Detail →
Machbarkeitsstudie (PoC) mit realen Daten
Die erste Sichtung eines Immobilienexposés erfordert Informationen aus Texten, Bildern und weiteren Datenquellen. Wiederkehrende Vorarbeiten sollten automatisiert und in einer Übersicht für die Bewertung zusammengeführt werden.
Projekt im Detail →Option 1
IAP untersucht die Aufgabe, entwickelt und bewertet den Ansatz und übergibt den vereinbarten Prototyp mit Dokumentation. Ihre IT übernimmt die weitere Produktentwicklung und den Betrieb.
Option 2
IAP entwickelt die vereinbarte Anwendung einschließlich Oberfläche und Schnittstellen, integriert sie in den vorgesehenen Ablauf und führt Abnahme und Übergabe durch. Ihre Organisation oder Ihr Betriebspartner übernimmt den anschließenden Betrieb.
Im kostenlosen, unverbindlichen 20-Minuten-Erstgespräch klären wir Ihr Ziel, die Ausgangslage und einen sinnvollen nächsten Schritt.
