So funktioniert erklärbare KI bei uns

Transparenz schafft Vertrauen. Deshalb zeigen wir dir genau, wie wir künstliche Intelligenz verständlich und nachvollziehbar machen.

Unsere Methodik basiert auf jahrelanger Erfahrung in der Entwicklung interpretierbarer Algorithmen. Wir verwandeln komplexe mathematische Modelle in klare Erklärungen, die auch ohne Programmier-Hintergrund Sinn ergeben. Das Ziel ist simpel: Jeder Entscheidung eine Geschichte geben, die Menschen verstehen können.

Unsere Methodik entdecken

Drei Schritte zur Klarheit

Wir glauben nicht an Magie oder Black Boxes. Stattdessen folgen wir einem bewährten Prozess, der Struktur und Verständlichkeit garantiert.

Datenanalyse und Modellaufbau

Fundament schaffen

Bevor wir irgendetwas erklären können, müssen wir verstehen, was das Modell eigentlich lernt. Wir beginnen mit einer gründlichen Analyse deiner Daten – nicht nur statistisch, sondern auch inhaltlich. Welche Muster sind relevant? Welche Zusammenhänge ergeben aus fachlicher Sicht Sinn?

Dabei arbeiten wir eng mit deinem Team zusammen. Ein Algorithmus kann zwar Korrelationen finden, aber nur Menschen verstehen den Kontext. Diese Zusammenarbeit ist entscheidend, denn sie legt fest, worauf das spätere Modell achten soll.

Interessanterweise zeigen unsere Projekte immer wieder: Die besten Modelle entstehen nicht durch blinde Optimierung, sondern durch bewusste Einschränkungen basierend auf Domänenwissen.

Transparenz durch Visualisierung

Unsichtbares sichtbar machen

Sobald das Modell trainiert ist, kommt der spannende Teil: Wir zerlegen seine Entscheidungen in verdauliche Häppchen. Das bedeutet konkret, dass wir für jede Vorhersage zeigen können, welche Faktoren wie stark dazu beigetragen haben.

Stell dir vor, ein Kreditmodell lehnt einen Antrag ab. Mit unseren Werkzeugen siehst du nicht nur "Ablehnung", sondern verstehst die drei wichtigsten Gründe dahinter – mit konkreten Zahlen und vergleichbaren Referenzwerten. Das ist kein Marketing-Versprechen, sondern technische Realität durch SHAP-Werte und lokale Interpretierbarkeit.

Visualisierungen helfen dabei enorm. Diagramme, Heatmaps und interaktive Dashboards verwandeln abstrakte Gewichtungen in intuitive Grafiken. So kann auch deine Fachabteilung ohne Data-Science-Abschluss nachvollziehen, was passiert.

Integration und kontinuierliche Verbesserung

Wachsen mit der Anwendung

Ein Modell ist nie fertig. Daten ändern sich, Geschäftsprozesse entwickeln sich weiter, neue Anforderungen kommen hinzu. Deshalb endet unsere Arbeit nicht mit der Auslieferung.

Wir richten Monitoring-Systeme ein, die automatisch prüfen, ob die Erklärungen noch plausibel sind. Wenn plötzlich ein Faktor dominant wird, der vorher unwichtig war, schlagen wir Alarm. Das verhindert stille Modell-Degradation und hält deine KI-Systeme zuverlässig.

Außerdem dokumentieren wir alles so, dass dein internes Team später selbst Anpassungen vornehmen kann. Wissen teilen statt horten – das ist unser Prinzip. Nach sechs bis zwölf Monaten solltest du in der Lage sein, kleinere Modifikationen eigenständig durchzuführen.

Aus der Praxis

Echte Erfahrungen aus unserem letzten Projekt

Lena Hoffmeister

Projektleiterin

Als wir 2024 mit Talorivexo angefangen haben, war ich ehrlich gesagt skeptisch. Wir hatten bereits mehrere Beratungen durch, die viel versprochen und wenig geliefert haben. Aber hier war es anders.

Das Team hat sich wirklich Zeit genommen, unseren Geschäftsprozess zu verstehen. Statt uns mit Fachbegriffen zu bombardieren, haben sie nachgefragt: Was macht für euch inhaltlich Sinn? Welche Entscheidungen müsst ihr rechtfertigen können? Das waren die richtigen Fragen.

Nach drei Monaten hatten wir nicht nur ein funktionierendes Modell, sondern auch ein Dashboard, das unsere Abteilung tatsächlich nutzt. Die Transparenz hat intern viel Vertrauen geschaffen. Mittlerweile können wir gegenüber Kunden und Aufsichtsbehörden jede einzelne Modell-Entscheidung begründen. Das war vorher undenkbar.