So nutzen Sie erklärbare KI für bessere Geschäftsentscheidungen

Ich habe es mit unzähligen Organisationen zu tun, die von mehr Daten umgeben sind, als sie damit anzufangen wissen. Messdaten strömen aus allen Richtungen herein, von Web site-Verkehrszahlen bis hin zu Anzeigenimpressionen und Konversionsraten. Dennoch fühlen sich die Entscheidungen immer noch wie Vermutungen an. Das Downside ist nicht der Mangel an Daten; Es ist so, dass Daten allein nicht zum Verständnis und schon gar nicht zum Handeln führen. Die eigentliche Transformation findet statt, wenn diese Informationen strukturiert, interpretiert und genutzt werden, um das Unternehmen klar und sicher zu leiten. Der intelligente Einsatz von KI und erweiterten Analysen kann dies ermöglichen.

Doch was bedeutet KI eigentlich? Im Kern handelt es sich bei künstlicher Intelligenz nicht um ein einzelnes Programm, eine Anwendung oder einen Roboter. Es handelt sich um ein System mit einer Vielzahl von Programmen, die historische Daten sammeln, Muster erkennen, diese Muster zur Vorhersage der Zukunft nutzen und die Ergebnisse dem Endbenutzer anzeigen können. Der Aufbau eines solchen Methods ist ein Teamsport, bei dem jede Rolle zu einem Teil der Pipeline beiträgt. Lassen Sie uns die einzelnen Phasen des Methods durchgehen, sehen, wie sie miteinander verbunden sind, und erfahren, was jede Section für echte Entscheidungen ermöglicht:

Daten sammeln: Sammeln Sie relevante Signale von Produkten, Benutzern, Abläufen und Kanälen. Legen Sie fest, was wie oft und mit welchem ​​Detaillierungsgrad aufgezeichnet wird. Behalten Sie Kennungen bei, damit Ereignisse im Laufe der Zeit verknüpft werden können.

Daten vorbereiten: Bereinigen, standardisieren und verbinden Sie Quellen. Korrigieren Sie die Kennzeichnung, behandeln Sie fehlende Werte und erstellen Sie zuverlässige Funktionen, die das Modell verwenden wird. Dokumentieren Sie Datendefinitionen und Qualitätsprüfungen.

Erstellen Sie das Modell: Trainieren Sie ein Modell, das das gewünschte Ergebnis vorhersagt. Validieren Sie die Genauigkeit, überprüfen Sie die Kalibrierung und zeichnen Sie Annahmen auf. Wählen Sie einen Ansatz, der Leistung und Klarheit in Einklang bringt.

Ergebnisse vorhersagen: Wenden Sie das Modell auf aktuelle Datensätze an, um Wahrscheinlichkeiten und erwartete Werte zu ermitteln. Aggregieren Sie Vorhersagen für den Zeitrahmen oder die Einheit, die Sie verwalten möchten.

Benutzeroberfläche: Liefern Sie Erkenntnisse dort, wo Menschen arbeiten. Zeigen Sie Treiber, Tendencies und Handlungsempfehlungen übersichtlich an. Machen Sie es einfach, Fragen zu stellen, Szenarien auszuführen und Ergebnisse zu exportieren.

Ergebnisse erfassen: Erfassen Sie die tatsächlichen Ergebnisse und die Eingaben, die dazu geführt haben. Geben Sie die Erkenntnisse zurück an das Modell, um aus den neu gesammelten Daten zu lernen.

Von Konversationsagenten wie ChatGPT bis hin zu autonomen Fahrzeugen und Content material-Curation-Engines auf Social-Media-Plattformen bleibt das grundlegende KI-System bemerkenswert konsistent. Jeder von ihnen sammelt Daten, verarbeitet sie intern, erstellt Modelle und trifft Vorhersagen. Diese Vorhersagen werden den Benutzern über vertraute Schnittstellen bereitgestellt und die Ergebnisse werden wiederum als neue Daten in das System eingespeist. Die Schleife geht weiter.

Trotz ihrer gemeinsamen Anatomie sind diese Systeme nicht für dieselben Ziele konzipiert. Bei einem autonomen Fahrzeug gibt es keinen Raum für Unklarheiten. Ein System muss ein Hindernis erkennen und ihm sofort und unfehlbar ausweichen. Es ist keine Bedienungsanleitung erforderlich, nur die mechanische Perfektion. Ebenso muss der Algorithmus hinter einem Social-Media-Feed nicht erklären, warum er einen bestimmten Beitrag ausgewählt hat; Es muss nur der Benutzer weiter scrollen.

Diese Modelle sind auf maßstabsgetreue Präzision ausgelegt. Die hinter diesen Modellen stehenden neuronalen Netze leben von Komplexität und werden auf Milliarden von Datenpunkten trainiert. Ihr Innenleben ist jedoch weitgehend undurchschaubar. Wir nennen sie Blackboxen, weil selbst ihre Erfinder nicht vollständig darlegen können, wie einzelne Vorhersagen getroffen werden. Und für viele Anwendungen ist diese Opazität akzeptabel. Ergebnisse zählen mehr als die Begründung.

Aber nicht immer.

Erklärbare KI

In der Wirtschaft und insbesondere im E-Commerce und Einzelhandel ist die Warum ist genauso wichtig wie die Was. Es ist hilfreich zu wissen, dass ein Kunde wahrscheinlich kaufen wird. Zu wissen, warum dieser Kunde wahrscheinlich etwas kaufen wird, ist von entscheidender Bedeutung. Wenn ein Modell seine Argumentation nicht erklären kann, kann das Unternehmen nicht lernen, sich nicht anpassen und nicht optimieren. Einsicht ohne Interpretation ist Data ohne Einfluss. Hier betritt Explainable AI die Bühne. Erklärbare KI weigert sich, sich hinter Komplexität zu verstecken. Es ist nicht nur darauf ausgelegt, Ergebnisse vorherzusagen, sondern auch die Kräfte aufzudecken, die hinter diesen Ergebnissen stehen. In einer Welt, in der Vertrauen verdient wird und strategisches Handeln unerlässlich ist, wird Interpretierbarkeit zum Wettbewerbsvorteil.

Erklärbare KI basiert auf Algorithmen, die bewusst ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Transparenz herstellen. Diese Modelle sind oft etwas weniger komplex als ihre Gegenstücke zu neuronalen Netzen, bieten jedoch einen entscheidenden Nachteil: die Fähigkeit, in das Innere der Maschine zu sehen. Mit den richtigen Werkzeugen kann man beobachten, welche Merkmale eine Vorhersage in welchem ​​Ausmaß und in welche Richtung beeinflusst haben. Plötzlich wird die Blackbox zu einer gläsernen.

Dieses Maß an Einblicken ist besonders nützlich für Unternehmensleiter, die sowohl praktische als auch dringende Fragen beantworten möchten. Stellen Sie sich ein E-Commerce-Unternehmen mit starkem Web site-Verkehr, aber schwachen Konversionsraten vor. Dies sind einige Fragen, die ich schon oft gehört habe:

• Wer sind die Kunden, die am meisten/am wenigsten kaufen?
• Welche Schritte im Trichter führen zum Abbruch?
• Wie unterscheidet sich das Kaufverhalten je nach Kanal, Area oder Gerät?
• Welche Produkte erhöhen die Kaufwahrscheinlichkeit?

Dies sind keine hypothetischen Fragen. Es handelt sich um echte Probleme mit messbaren Antworten, die durch erklärbare Modelle aufgedeckt werden. Und sie führen zu echten Taten. Werbeausgaben umleiten, Zielseiten neu gestalten, leistungsstarke Produkte priorisieren. Jede Erkenntnis wird zu einem Schritt in die richtige Richtung. Klare Erkenntnisse beantworten die Fragen, die Eigentümer am häufigsten stellen. Welche Kanäle wichtig sind, welche Seiten überzeugen und welche Maßnahmen den Umsatz in diesem Quartal steigern werden.

Einblick 1: Kunden aus Kalifornien kaufen Ihr Produkt mit einer um 10 % höheren Wahrscheinlichkeit als Kunden aus jedem anderen Bundesstaat.

Aktion 1: Steigern Sie die Marketingbemühungen in Kalifornien.

Einblick 2: Bei Kunden, die über die organische Suche auf die Web site gelangen, ist die Kaufwahrscheinlichkeit höher als bei Kunden, die über digitale Anzeigen auf die Web site gelangen.

Aktion 2: Für website positioning ausgegebene Ressourcen sind wertvoller als diejenigen, die für Anzeigen ausgegeben werden.

Einblick 3: Kunden, die die Seite für Produkt X besuchen, haben eine um 20 % höhere Kaufwahrscheinlichkeit.

Aktion 3: Neugestaltung der Web site, um dieses beliebte Produkt auf der Startseite vorzustellen.

Diese Muster bleiben dem Unternehmer oft verborgen. Aber als sie aufgedeckt wurden, habe ich gesehen, wie sie die Arbeitsweise einer Organisation veränderten. Die Quantifizierung dessen, was die Kaufwahrscheinlichkeit beeinflusst, führt zu wesentlich sichereren und effektiveren Entscheidungen. Dies ist das Herzstück einer echten datengesteuerten Entscheidungsfindung.

Die Mechanik der Bedeutung

Um Vorhersagen zu vertrauen, müssen die Menschen verstehen, warum sich die Zahlen ändern. Fortschrittliche Analysetechniken helfen bei der Erklärung von Modellen, indem sie die wichtigsten Fragen zu den Daten beantworten, die für die Modelle verwendet werden.

Welche Faktoren sind am wichtigsten: Wir möchten die Bedeutung der Merkmale im gesamten Datensatz verstehen. Dazu ordnen wir Variablen nach ihrem Beitrag zu Vorhersagen und konzentrieren uns auf die wichtigsten Treiber.

Wie Wahrscheinlichkeiten variieren: Wir wollen sehen, wie sich die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit ändert, wenn sich ein Faktor ändert. Dazu betrachten wir die durchschnittliche vorhergesagte Wahrscheinlichkeit bei verschiedenen Werten dieses Faktors und erkennen Schwellenwerte oder nichtlineare Effekte.

Warum diese Vorhersage geschah: Wir wollen eine individuelle Vorhersage erläutern. Wir tun dies, indem wir jedem Enter Teile des Scores zuordnen, um zu zeigen, welche Faktoren ihn nach oben oder unten gedrückt haben.

Was würde das Ergebnis verändern: Wir möchten wissen, welche Anpassungen die Wahrscheinlichkeit sinnvoll verändern würden. Dies erreichen wir, indem wir kleine, realistische Änderungen an den Eingaben simulieren, die neue Vorhersage messen und dann die wenigen mit der größten Auswirkung ans Licht bringen.

Zusammen beleuchten diese Methoden die Logik des Modells Schritt für Schritt, Merkmal für Merkmal. Allerdings kann es immer noch eine Herausforderung sein, die Geschichte zusammenzustellen. Es ist die Aufgabe des Datenwissenschaftlers, die Modellergebnisse zu interpretieren und sie mit Domänenexpertise in Einklang zu bringen, um die endgültige Erzählung zu erstellen. Hier kommt es auf das Handwerk an. Ich habe herausgefunden, dass die besten Erklärungen nicht nur dadurch entstehen, dass man die besten Algorithmen ausführt, sondern auch dadurch, dass man weiß, welche Fragen das Unternehmen tatsächlich zu beantworten versucht.

Erkenntnisse sind nur der Anfang

Erklärbare KI bietet eine Brücke zwischen technischer Komplexität und geschäftlicher Klarheit. Es schafft Ausrichtung. Es bietet Transparenz ohne Einbußen bei der Leistung. Und was am wichtigsten ist: Es gibt Unternehmensführern die Macht, nicht nur zu wissen, sondern auch zu handeln.

Aber Einsicht ist nicht das Ziel. Es ist das Launchpad. Sobald ein Unternehmen weiß, was das Kaufverhalten beeinflusst, gibt es zahlreiche Möglichkeiten, diese Informationen zu nutzen, um kluge Geschäftsentscheidungen zu treffen. Hier einige Beispiele:

Prognosen

Ihr Unternehmen muss vorausschauend planen; und Prognosen bieten Ihnen eine Möglichkeit, dies zu tun. Es hilft Ihnen, anhand realer Daten und nicht anhand von Vermutungen abzuschätzen, wie viel Umsatz über einen bestimmten Zeitraum zu erwarten ist. Um dies zu erreichen, beginnen Sie mit Ihrem Kaufwahrscheinlichkeitsmodell. Dann multiplizieren Sie die Wahrscheinlichkeit, dass jeder Besucher etwas kauft, mit der Anzahl der erwarteten Sitzungen. Damit erhalten Sie eine Gesamtschätzung.

Was-wäre-wenn-Szenarien

Sie haben Ihre Prognose erstellt, verfolgen die Ergebnisse und haben festgestellt, was funktioniert und was nicht. Aber jetzt möchten Sie eine neue Frage stellen: Was wäre, wenn?

Was wäre, wenn Sie Ihre Werbeausgaben verdoppeln würden? Was passiert, wenn Sie ein Produkt aus dem Sortiment nehmen? Was passiert, wenn eine Kampagne viral geht? Das sind Entscheidungen mit echten Konsequenzen; Und Was-wäre-wenn-Szenarien geben Ihnen die Möglichkeit, sie zu erkunden, bevor Sie einen Schritt unternehmen. Mit diesen Simulationen können Sie untersuchen, wie sich Ihre Ergebnisse ändern könnten, wenn Sie einen anderen Weg einschlagen würden. Dies ist ein großartiges Instrument für den Geschäftsinhaber, um die möglichen Auswirkungen einer Entscheidung vor der Umsetzung zu erkennen.

Kundenprofile

Nicht alle Kunden verhalten sich gleich. Manche stöbern schnell und gehen wieder. Manche kehren immer wieder zurück. Einige stammen aus sozialen Medien, andere aus Anzeigen. Eine Prognose sagt Ihnen, was passieren könnte, aber um zu wissen, warum, müssen Sie verstehen, wer hinter jeder Aktion steckt. Sie benötigen eine Kundensegmentierung.

Die Erstellung von Kundenprofilen hilft dem Unternehmen, die verschiedenen Arten von Menschen zu verstehen, die Ihr Geschäft besuchen. Durch die Identifizierung von Mustern in ihrem Verhalten und ihren Vorlieben kann das Unternehmen effektivere Entscheidungen treffen.

Abschluss

Der Geschäftsinhaber ist ein mutiges und trotziges Wesen. Diese Menschenrasse hat einen Antrieb und Ehrgeiz wie kein anderer; wenn auch meistens von blindem Urteilsvermögen geleitet. Shakespeare battle ein unermüdlicher Schüler der englischen Sprache, Mozart studierte Musik wie nur wenige und selbst moderne Sportler verbringen jede Woche Stunden damit, Filme anzusehen und ihre Gegner zu studieren. Sie erhalten Informationen, verstehen sie und führen auf der Grundlage dieses Wissens Aufgaben aus. So werden sie besser. Und doch habe ich eine Reihe brillanter Menschen gesehen, die Entscheidungen allein auf der Grundlage ihrer Instinct trafen. Nicht, weil sie keinen Wert auf Daten legen, sondern weil die Daten, die sie haben, ihnen nicht sagen, was sie als Nächstes tun sollen.

Indem sie Muster aufdecken, Ergebnisse vorhersagen und aufdecken, welche Aktionen den Ausschlag geben, helfen KI-Systeme dem Geschäftsinhaber, klarer als je zuvor zu sehen. Das Ziel besteht nicht nur darin, Erkenntnisse zu gewinnen, sondern auch zu verstehen, wie diese das Unternehmen erfolgreicher machen können.

Das ist echte datengesteuerte Entscheidungsfindung.