Was ist erklärbare KI?

Erklärbare KI ist ein wesentlicher Faktor, um die Lücke zwischen ausgefeilten Algorithmen und unserem menschlichen Verständnis zu schließen. Letztendlich ist sie aber nur ein Baustein eines umfassenden Konzepts für verantwortungsvolle KI, das Vertrauen stiftet, die Einhaltung regulatorischer Vorgaben sichert und Unternehmen dabei hilft, KI mit ihren Grundwerten zu vereinen.

Erklärbare KI stützt sich auf Kernprinzipien, die echtes Verständnis schaffen:

• Transparenz: Die lückenlose Offenlegung, wie die KI funktioniert und welche Daten sie heranzieht.
• Interpretierbarkeit: Nachvollziehen, warum Vorhersagen oder Entscheidungen so und nicht anders getroffen wurden.

KI-Modelle bieten unterschiedlichste Transparenzgrade – von absolut interpretierbaren Modellen bis hin zu „Blackbox“-Systemen.

• Blackbox-Modelle fallen durch ihre komplexen internen Vorgänge auf, die ihre Entscheidungswege für Menschen schwer lesbar und unberechenbar machen. Diese Komplexität erfordert maßgeschneiderte Sicherheitsnetze und Parameter, die genau zum jeweiligen Anwendungsfall passen. Workday löst das elegant, indem es Kunden klare Dokumentationen wie KI-Factsheets bereitstellt, um so die Transparenz zu maximieren.
• Interpretierbare KI punktet mit einer simpleren Architektur, die sich leichter erfassen lässt.
• Erklärbare KI bietet ultimative Transparenz und zeigt detailliert, wie und warum bestimmte Entscheidungen fallen.

Die Geschichte der KI ist eine Geschichte des stetigen Wandels

Die eigentliche Grundlage für KI wurde schon in den 1950er-Jahren mit ersten theoretischen Frameworks gelegt – damals entstanden der Turing-Test und frühe Visionen von Chatbots und Robotern. Nach dem berüchtigten „KI-Winter“ wagte die KI in den 80er- und 90er-Jahren durch handfeste Anwendungen endlich den Sprung in unsere echte Welt. In dieser Phase testete man intensiv, wie KI handfeste Probleme für Unternehmen und die Gesellschaft lösen könnte, und erkannte schnell das gigantische Potenzial der Technologie.

Im Jahr 2005 revolutionierte Workday die Unternehmens-Technologie. Als absoluter Pionier der Cloud in den Bereichen Humankapitalmanagement und Finanzen legte das Unternehmen die perfekte Grundlage für kontinuierliche Innovationen.

Die Bedeutung von erklärbarer KI im heutigen Geschäftsumfeld

Die zunehmende Abhängigkeit von KI bei wichtigen Geschäftsentscheidungen ist längst in allen Branchen spürbar – vom Gesundheitssektor über die Produktion bis hin zum Handel. Doch die schnelle Verbreitung von KI erhöht das Risiko unbeabsichtigter, negativer Konsequenzen.

Modelle mit erklärbarer KI und Blackbox-KI im direkten Vergleich

Blackbox-Modelle sind wegen ihrer extrem komplexen inneren Funktionsweise bekanntlich nur schwer zu interpretieren. Dies erfordert einen Fokus auf robuste Risikominimierung und Governance-Praktiken. Voreingenommenheit ist ein Risiko, das in KI-Systemen stets aktiv gemessen und beseitigt werden muss – je nachdem, wie genau die Technologie eingesetzt wird.

Während interpretierbare Modelle ein Audit deutlich vereinfachen, braucht es für die maximale Performance oft die hochkomplexen Varianten. Die Wahl zwischen Transparenz und purer Performance hängt immer vom konkreten Anwendungsfall und dem Risikoprofil ab.

Bei wichtigen Unternehmensentscheidungen darf die menschliche Kontrolle niemals fehlen. Auch wenn ein Spitzenmodell komplexe Finanzergebnisse klar und zuverlässig prognostiziert, liegt die finale Entscheidung nach wie vor beim menschlichen Anwender.

Unternehmen greifen häufig auf einen Mix verschiedener Modelle zurück, um ihre Ziele zu erreichen. Egal, welches Modell zum Einsatz kommt: Umfangreiche Schutzmaßnahmen und „Human-in-the-loop“-Kontrollen sind Pflicht, um Risiken abzufedern und volles Vertrauen zu sichern.

Verantwortungsvolle KI und die KI-Verordnung.

Mit der KI-Verordnung (EU AI Act) hat die Europäische Union einen einheitlichen Rechtsrahmen für den Einsatz Künstlicher Intelligenz geschaffen. Im Mittelpunkt steht ein risikobasierter Ansatz: Je nachdem, welche Risiken von einem KI-System für Sicherheit und Grundrechte ausgehen, gelten unterschiedliche Anforderungen. Für Ihr Unternehmen bedeutet das, dass Sie insbesondere bei risikoreichen Anwendungen Themen wie Transparenz, Dokumentation, Risikomanagement und menschliche Aufsicht frühzeitig berücksichtigen müssen.

Für Unternehmen im europäischen Markt gewinnt damit auch die Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Entscheidungen an Bedeutung. Erklärbare und transparent eingesetzte KI kann dabei nicht nur regulatorische Anforderungen unterstützen, sondern auch Vertrauen bei Beschäftigten und Bewerbenden schaffen.

Eine besondere Rolle spielt der EU AI Act beim Einsatz von KI im Recruiting und HR-Bereich. Systeme, die beispielsweise Bewerbungen analysieren, Bewerbende priorisieren oder Beschäftigte bewerten, können unter bestimmten Voraussetzungen als Hochrisiko-Systeme nach Anhang III der KI-Verordnung eingestuft werden, für die besonders strenge Regeln gelten. Ob dies der Fall ist, hängt vom konkreten Anwendungsfall und der jeweiligen Funktion des Systems ab.

Ein Teil der Vorgaben der KI-Verordnung ist bereits in Kraft. Dazu gehören unter anderem Verbote bestimmter KI-Praktiken sowie Anforderungen an die KI-Kompetenz von Personen, die mit KI-Systemen arbeiten. Die ursprünglich für August 2026 vorgesehenen weitergehenden Anforderungen für bestimmte Hochrisiko-Systeme wurden im Rahmen des Digital Omnibus aber verschoben. Nach der aktuellen Rechtslage gelten die entsprechenden Vorgaben für eigenständige Hochrisiko-Systeme ab dem 2. Dezember 2027 (Stand September 2026).

Für Unternehmen empfiehlt es sich daher, Governance, Dokumentation und menschliche Kontrolle bereits bei der Einführung von KI-Anwendungen mitzudenken. Aktuelle Informationen zur KI-Verordnung und ihrem Anwendungsrahmen finden Sie direkt auf der entsprechenden Seite der Europäische Kommission.

Erklärbare KI verbindet regulatorische Anforderungen mit praktischer Umsetzbarkeit. Transparente Prozesse, nachvollziehbare Entscheidungen und eine angemessene menschliche Kontrolle schaffen eine Grundlage für den sicheren Einsatz von KI in sensiblen Geschäftsbereichen.

Workday verfolgt mit verantwortungsvoller KI einen Ansatz, bei dem genau diese Transparenz, menschliche Kontrolle und ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten im Mittelpunkt stehen.

Vorteile erklärbarer KI für Unternehmen

Die Vorteile von erklärbaren KI-Praktiken und -Lösungen sollten nicht übersehen werden. Solche Lösungen bauen die Skepsis der Stakeholder ab und sorgen dafür, dass KI schneller akzeptiert und vertrauensvoll genutzt wird.

Erklärbarkeit beschreibt Praktiken und Lösungen, die von Grund auf Transparenz schaffen und Unternehmen so dabei helfen, ethische Standards und neue Compliance-Anforderungen mühelos zu meistern.

Wer KI-Entscheidungen einfach einordnen und Rückmeldungen dazu geben kann, verbessert sein Risikomanagement erheblich. Probleme treten früher zutage und werden schneller gelöst – so entwickelt sich auch das KI-Modell kontinuierlich weiter.

Herausforderungen bei der Implementierung von erklärbarer KI meistern

Selbst mit einer soliden Strategie ist die Implementierung von Praktiken zur erklärbaren KI für jedes Unternehmen eine echte Herausforderung. Die KI-Modelle selbst sind oft hochkomplex. Die Kunst besteht darin, ein erstklassiges Modell interpretierbar zu machen, ohne dass die Performance darunter leidet.

Fehlendes Fachwissen ist ein weiterer Stolperstein Unternehmen müssen Teams mit KI-Expertise und detailliertem Fachwissen zusammenstellen, um wirklich brauchbare Erklärungen zu liefern. Sie müssen den perfekten Mittelweg finden und genug Infos liefern, ohne die nichttechnischen Stakeholder mit Details zu überfordern. Diesen Balanceakt zwischen Detailtiefe und Performance zu meistern, ist ohne die passenden Experten kaum zu schaffen.

Workdays Ansatz integriert Erklärungen direkt in jede KI-Funktion und integriert sie in den natürlichen Workflow. Das macht die Integration von erklärbarer KI in die eigenen Geschäftsprozesse besonders einfach.

So integrieren Sie erklärbare KI in Ihre verantwortungsvolle KI-Governance (RAI).

Eine gute Implementierung beginnt damit, die Praktiken der erklärbaren KI auf Ihre unternehmensweite Governance für verantwortungsvolle KI abzustimmen und die genauen Anforderungen an Transparenz und Interpretierbarkeit zu klären.

Behalten Sie bei der Einführung von erklärbarer KI auch immer die ethischen und rechtlichen Vorgaben im Blick – insbesondere, wie die Compliance mit aktuellen Gesetzen gewahrt bleibt. Legen Sie außerdem den Rahmen fest: Brauchen Sie für wirklich jede KI-Entscheidung eine Erklärung oder nur für jene, die das Unternehmen massiv beeinflussen?

Da KI-Risiken je nach Einsatzbereich stark schwanken, sehen auch die Anwendungen für erklärbare KI in jedem Geschäftsbereich anders aus. Jede Erklärung muss passgenau auf die verschiedenen Stakeholder – wie Führungskräfte, Regulierungsbehörden und Endanwender – zugeschnitten sein, was die tatkräftige Mitwirkung unterschiedlichster Fachleute erfordert.

Die Definition eines klaren Governance-Prozesses ist hierbei das Wichtigste. Dazu gehört die Entwicklung eines klaren Governance-Frameworks und einer Kultur zur praktischen Anwendung der KI-Ethikprinzipien. Das Herzstück dieses Frameworks sind robuste Dokumentationsstandards. Sie sind für die Einhaltung regulatorischer Vorgaben entscheidend und legen dar, wie KI-Entscheidungen zustande kommen und validiert werden. Diese Dokumentation ist Ihr Garant für maximale Transparenz und Verantwortlichkeit bei allen Implementierungen und Entwicklungen rund um KI.

Erfolgs-KPIs und weitere wichtige Kennzahlen für erklärbare KI

Ob erklärbare KI ein Erfolg wird, steht und fällt mit dem richtigen Maß an Transparenz. Können die Anwender die KI-Erklärungen auch wirklich richtig deuten? Stakeholder müssen in der Lage sein, die Erklärungen in die Praxis zu übersetzen und anzuwenden. Wenn Vertrauen und Zuversicht wachsen, ist das ein starkes Signal dafür, dass Anwender erklärbare, KI-gestützte Erkenntnisse in die Tat umsetzen. Kommt diese Kennzahl jedoch kaum vom Fleck, erweist sich Vertrauen offenbar weiterhin als Schwachstelle.

Branchenstandards oder Transparenzvorgaben der Regulierungsbehörden zu erfüllen, bedeutet letztlich, Kennzahlen zur Compliance-Überprüfung zu liefern: Transparenz, Interpretierbarkeit, Erklärbarkeit und Verantwortlichkeit. Das KI-Modell muss seine Gedankengänge so erklären, dass es wirklich jeder versteht. Verantwortlichkeit heißt hier ganz klar, dass die KI-Modelle für das verantwortlich sind, was sie entscheiden.

Ein weiterer Blick lohnt sich auf die erklärbare Verbesserungsrate des KI-Modells als zusätzliche Kennzahl. Auch das fördert die Verantwortlichkeit direkt. Helfen die gelieferten Erklärungen dabei, Schwachstellen im Modell aufzuspüren und auszubügeln? Wer die Wirkung erklärbarer KI konsequent misst, verbessert das Unternehmensergebnis, da Entscheidungen von KI und Mensch gemeinsam deutlich an Qualität gewinnen.

So sorgt Workday für transparente KI in Geschäftsabläufen.

Workday hat es sich zur Aufgabe gemacht, bewährte Praktiken für erklärbare KI fest in seinen Lösungen zu verankern. Für Anwender ist eine transparente Erklärbarkeit direkt in jede KI-Funktion auf der gesamten Plattform integriert. Workday steht mit seinem Namen für Innovation gepaart mit kompromissloser Integrität. Workday stellt sicher, dass schnelle Innovationen immer auch vertrauenswürdig bleiben. Die Basis für verantwortungsvolle KI hält dabei stets die perfekte Balance zwischen Rechenpower und Modell-Interpretierbarkeit.

Weil Workday Erklärungen bedingungslos transparent macht, wächst das Vertrauen in die erklärbare KI von ganz allein. Die integrierten Funktionen arbeiten harmonisch mit nahezu jeder IT-Infrastruktur zusammen und garantieren eine reibungslose Implementierung sowie eine exzellente Benutzererfahrung.

Kunden wie PUMA setzen auf KI der nächsten Generation, um ihre HR-Prozesse zu transformieren. Mit der KI-gestützten Workday-Plattform verschafft sich der deutsche Sportartikelhersteller verlässliche, transparente Echtzeit-Einblicke und verbessert so seine Prognosefähigkeit. Ein Ergebnis dieser nachvollziehbaren, datenbasierten Entscheidungsfindung: Mittlerweile werden 80 % der Führungspositionen bei PUMA intern besetzt.

Die spannende Zukunft der erklärbaren KI in der Unternehmenstechnologie

Ganz neu im Trend sind konzeptbasierte Erklärungen: Hierbei lernen KI-Modelle, ihre Entscheidungen nicht mehr über Rohdaten, sondern über Konzepte zu erklären, die auch für Menschen absolut Sinn ergeben.

Dank solcher Fortschritte werden erklärbare KI-Modelle jeden Tag transparenter und verantwortungsvoller. Diese stetige Evolution hilft Unternehmen enorm dabei, auf die sich ständig ändernde Regulierungslandschaft zu reagieren.

Erklärbarkeit ist entscheidend, um das Vertrauen aufzubauen, das für eine verantwortungsvolle Skalierung der KI-Nutzung erforderlich ist. Je transparenter die Erklärungen, desto schneller vertrauen Stakeholder der Technologie und nutzen sie gewinnbringend im Geschäftsalltag. Workday geht bei der verantwortungsvollen KI proaktiv voran und arbeitet eng mit Gesetzgebern zusammen, um faire Vorschriften zu gestalten und Kunden so eine sichere und ethische Weiterentwicklung zu bieten.

Workday garantiert, dass rasantem Innovationstempo nicht das Vertrauen zum Opfer fällt. Durch die tiefe Integration verantwortungsvoller KI-Praktiken erreicht menschliches Potenzial ein neues Niveau.