Erfahren Sie mehr über das Anwendungsbeispiel:
trail GmbH
![](files/images/KI-Beispiele/trail_Documentation.jpg)
21.05.2024
Manueller Dokumentationsaufwand senken durch KI
Was gab den Ausschlag für die Entwicklung eines KI basierten Anwendungsfalls?
In der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen existiert ein großer manueller Aufwand, unter anderem verstärkt durch Intransparenz und (zukünftige) komplexe regulatorische Anforderungen (z.B. EU AI Act). Ein transparenter und gut dokumentierter Entwicklungsprozess wird nicht nur eine regulatorische Notwendigkeit sein, sondern ist auch entscheidend für das Vertrauen in KI-Systeme, besonders in sensiblen Bereichen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen. Allerdings ist dieser Dokumentationsaufwand zeitintensiv und oft bei technischen Teams unbeliebt. Hier setzt die Notwendigkeit einer KI-basierten Lösung an. Durch die Nutzung von Large Language Models (LLMs) kann der manuelle Dokumentationsaufwand im Entwicklungsprozess signifikant reduziert werden. LLMs ermöglichen es so, effiziente, transparente und sichereKI-Systeme zu gewährleisten und gleichzeitig die Grundlagen für AI Governance zu schaffen, um auf kommende KI-Regulatorik vorbereitet zu sein.
Welche Erwartungen bzw. Anforderungen hatten Sie an die KI-Anwendung?
Die KI-generierte Dokumentation zielt darauf ab, die Entwicklung von KI-Systemen durch starke Automatisierung signifikant zu beschleunigen und dadurch Zeit zu sparen. Zudem werden durchautomatisierte Empfehlungen interne und externe Governance-Prozesse in den Entwicklungsprozess eingebunden. Dabei soll die Anwendung nicht nur schnelle, sondern auch hochgenaue, qualitative Ergebnisse liefern. Ein zentraler Aspekt der Anwendung ist, die Erklärbarkeit von Entwicklungsentscheidungen darzulegen. Die resultierenden Dokumentationen haben verschiedene Formate und Detail-Tiefen, um die Kommunikation zwischen Projektbeteiligten zu vereinfachen. Beispiele: umfassende Tech-Dokumentation (KITeam), Audit-Dokumentation (Compliance/Legal), und Business-Reports (Management).Insgesamt wird mit trail ein holistischer Ansatz verfolgt, der nicht nur die technische Leistungsfähigkeit, sondern auch die Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit in denVordergrund stellt.
3.Auf welchen Partner waren Sie mit welcher Technologie bei der Entwicklung angewiesen?
trail’s Dokumentations-Generator basiert auf einem aktuellen LLM (in der Schweiz gehostet),welches eine robuste und flexible Grundlage bietet. Für die Governance-Komponente wird sichan etablierten Frameworks aus der Forschung, insbesondere den Arbeiten des Fraunhofer-Instituts, den Standards des IEEE sowie dem Entwurf des EU AI Acts orientiert. Diese Kombination aus führender KI-Technologie und anerkannten Governance-Richtlinienermöglicht es, eine zukunftsorientierte und vertrauenswürdige Dokumentation zu generieren.
Mit dem Einsatz von KI-Lösungen muss auch ein Wandel der Kompetenzen einhergehen. Wie sind Sie mit dieser Herausforderung in Bezug auf Ihre Mitarbeitenden umgegangen?
Nach der Entwicklung von anwendungsgerechten KI-Lösungen rücken (oft verspätet) Governance und Vertrauen in den Fokus – Bereiche, in denen sowohl technische als auch Compliance-Stakeholder oft noch Kompetenzlücken aufweisen. Um diese Herausforderung zu meistern, bietet trail Bildungsinhalte und eine benutzerfreundliche Software-Oberfläche an. Diese Maßnahmen erleichtern das Aneignen von Wissen in Bezug auf AI Governance und Framework-Anforderungen. trail’s Ansatz ist es, eng mit Machine-Learning-Teams zusammenzuarbeiten und gleichzeitig auch nicht-technischen Projektbeteiligte Einblicke und Verständnis zu ermöglichen. Trail adressiert somit direkt das Problem mangelnder interdisziplinärer Kompetenzen.
In welchem Zeitraum haben sie die KI-Lösung in ihrem Unternehmen/im Kunden-Unternehmen implementiert?
trail’s Anwendung ist flexibel und kann unabhängig vom Reifegrad des KI-Systems in einem Projekt integriert werden. Sie eignet sich sowohl für den Einsatz zu Beginn von KI-Projekten als auch für die nachträgliche Integration in bestehende Projekte, und kann während des gesamten Lebenszyklus des KI-Systems genutzt werden. Optimalerweise wird trail zu Beginn eines neuen Entwicklungsprojekts implementiert, um Governance-Faktoren direkt berücksichtigen zu können.
Ein Fazit zu Ihrer KI-Lösung:
Diese Anwendung stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Dokumentation von KI-Entwicklung dar. Sie ermöglicht eine signifikante Zeitersparnis – anstatt bis zu 40 Stunden für eine Dokumentation für ein Projekt aufzuwenden, reduziert sich der Aufwand auf nur eine Stunde. Neben dem Effizienzgewinn sorgt trail sowohl intern als auch gegenüber Kunden für mehr Vertrauen und Transparenz. Zudem bereitet die Anwendung Unternehmen optimal auf KI-Audits vor, indem sie sicherstellt, dass alle regulatorischen Anforderungen von Beginn an berücksichtigt werden.
Einen abschließenden Rat/Tipp an andere Unternehmer, die KI anwenden wollen:
Zeichen Für Unternehmen, die KI produzieren, ist eine saubere Dokumentation für die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen essenziell. Die frühzeitige Antizipation regulatorischer Anforderungen ist entscheidend, um Compliance in bestehenden Projekten zu gewährleisten. Wichtig ist auch, alle Parteien im Entwicklungsprozess zu berücksichtigen und Kommunikationswege zu vereinfachen. So kann neben technischen Fortschritt auch Transparenz sichergestellt werden.
Bild: trail GmbH