Im ersten Artikel unserer Serie zur KI-Leistung haben wir uns mit den Schlüsselindikatoren befasst und erklärt, warum sie entscheidend sind. In diesem zweiten Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie die KI-Leistung kontinuierlich messen und verbessern können, um sie mit Ihren Geschäftszielen in Einklang zu bringen und eine maximale Wirkung im Außendienst zu erzielen.
Messung der KI-Leistung in der Vorproduktionsphase
In der Vorproduktionsphase wird die Grundlage für das gesamte KI-System gelegt. In dieser Phase werden Datenwissenschaftler eingesetzt, um die Qualität von Deep-Learning-Modellen zu bewerten und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen, um die Leistungserwartungen zu erfüllen.
Der nächste Schritt ist die Erprobung, um einen Eindruck von der Wirksamkeit des Systems zu bekommen. Dies geschieht unter kontrollierten Bedingungen, die es den Nutzern ermöglichen, potenzielle Schwachstellen zu erkennen und diese schnellstmöglich zu beheben.
Fehler werden vor der Einführung identifiziert und korrigiert, um sicherzustellen, dass die Technologie bei der Implementierung in der Praxis voll funktionsfähig ist.
Wozu führt dies?
Weniger Fehler und weniger Zeitverluste im Außendienst, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
Ground-Truth-Datensätze
Ground-Truth-Datensätze dienen als Benchmark für die Bewertung der Leistung von Modellen für maschinelles Lernen. Sie sind im Wesentlichen das Barometer der KI-Leistung und funktionieren durch die genaue Kennzeichnung von Daten, die die realen Bedingungen repräsentieren, mit denen die künstliche Intelligenz konfrontiert wird.
Beispiel: Ein Außendienstunternehmen nutzt KI zur Erkennung von Stromleitungsdefekten
Datenwissenschaftler sammeln und kennzeichnen Bilder von Stromleitungen mit und ohne Defekte. Diese Ground-Truth-Datensätze geben den KI-Modellen einen Kontext und helfen ihnen zu erkennen, was korrekt ist und was nicht.
Die KI wird dann anhand von Daten getestet, wodurch sie die Möglichkeit erhält, ihre Vorhersagen mit realen Szenarien zu vergleichen. Datenwissenschaftler können dann die Genauigkeit des Modells messen, Fehler erkennen und entsprechende Anpassungen vornehmen.
Ohne Ground-Truth-Datensätze würde die KI bei ihrer Analyse im Blindflug fliegen und nicht feststellen können, was richtig und was falsch ist. Dies führt unweigerlich zu einer Reihe von Fehlern, die die Sicherheit und Genauigkeit der Außeneinsätze gefährden.
Kollaboration mit Kunden
Es ist wichtig zu betonen, dass die Ground-Truth-Datensätze als Basisdaten nicht isoliert ohne Kundenfeedback erstellt werden sollten. Warum ist das entscheidend?
Jedes Außendienstunternehmen hat seine eigenen Bedürfnisse und daher ist es erforderlich, dass die KI spezifische Merkmale identifiziert, um genaue, relevante Schlussfolgerungen zu ziehen. Durch die Einbeziehung von Kundenfeedback erhalten die KI-Modelle ein vollständiges Bild dessen, was als Benchmark dient.
Für Deepomatic ist die Zusammenarbeit mit unseren Kunden von entscheidender Bedeutung für die Optimierung der KI für die Qualitätskontrolle, da sie sicherstellt, dass die Datensätze die spezifischen Herausforderungen und Qualitätsstandards des Kundenbetriebs widerspiegeln. Dies ermöglicht es den Datenwissenschaftlern, die KI so lange zu optimieren, bis sie den Erwartungen des Kunden entspricht.
Hier finden Sie eine Matrix, die wir erstellt haben, um Ihnen die Verteilung der Verantwortlichkeiten zwischen Anbieter und Kunde zu veranschaulichen.
Durch dieses gegenseitige Verständnis können Datenwissenschaftler effektiv die Grundlage für eine reibungslosere Bereitstellung und ein System schaffen, das einen maximalen Wert liefert.
Akzeptanztests
Das Fundament ist gelegt. Jetzt ist es an der Zeit, die Leistung der KI durch eine Reihe von Akzeptanztests zu bewerten. Wir gehen jetzt von der Theorie zur Praxis über. Akzeptanztests bewerten die Bereitschaft der KI, indem sie sie unter bestimmten Bedingungen in reale Szenarien einbinden.
Um dies zu erreichen, müssen die KI-Systeme in einer Reihe von methodischen Schritten zunächst im Hintergrund arbeiten:
- Erste stille KI-Analyse: Techniker vor Ort nehmen Fotos auf und geben sie an das KI-System weiter, ohne ein Feedback zu geben. Die Intuition der KI wird getestet, und sie liefert ein Ergebnis, das intern vom Team bewertet wird, sodass wir ihre Leistung unter realen Bedingungen bewerten können, ohne die Handlungen der Techniker zu beeinflussen.
- Feedback: Feedback wird schrittweise eingeführt, beginnend mit Warnungen, die den Arbeitsablauf nicht unterbrechen (nicht blockierende Warnungen), so dass die Techniker Zeit haben, sich während eines kontrollierten Übergangs an das KI-System anzupassen.
- Schrittweise Einführung von Überprüfungen: Verschiedene Arten von Prüfungen werden nach und nach aktiviert, beginnend mit der grundlegenden Bildqualität und Betrugserkennung. Es folgt eine erweiterte Kontextvalidierung für eine umfassende Bewertung.
Auf diese Weise können sich KI-Modelle auf natürliche Weise effizient weiterentwickeln und ein gewisses Maß an Effektivität erreichen.
Produktion: Überwachung der KI unter realen Bedingungen
In der Produktionsphase werden die KI-Systeme kontinuierlich überwacht, um sicherzustellen, dass jede Facette ihrer Analyse einwandfrei ist. Dieser Prozess der Qualitätskontrolle und des Leistungsmanagements in Echtzeit wird unter realen Bedingungen von einem Team von Annotationsspezialisten durchgeführt.
Die Überprüfung und die berechneten Metriken werden über Dashboards zur Verfügung gestellt, so dass jeder die Entwicklung der Leistung verfolgen kann.
Zu verfolgende KI-Leistungsmetriken
Bei der Bewertung der KI-Leistung müssen Sie sich in erster Linie darauf konzentrieren, welche Ergebnisse für einen bestimmten Anwendungsfall zu erwarten sind. Hier sind einige Beispiele:
- Betrugserkennung und Bildqualität: Stellt sicher, dass die künstliche Intelligenz Probleme genau erkennt, während falsch-positive Ergebnisse minimiert werden, und gibt nur dann eine Rückmeldung, wenn sie sehr deutlich ist. (Die wichtigste Metrik ist eine hohe Präzision)
- Erkennung von Sicherheitsmängeln: Vorrangige Erkennung aller potenziellen Sicherheitsbedrohungen, auch wenn einige falsch-positive Ergebnisse auftreten, um risikoreiche Vorfälle zu verhindern. (Die wichtigste Metrik ist eine hohe Recallquote)
- Patch-Panel-Inventarisierung: Der Schwerpunkt liegt auf der schrittweisen Verbesserung der Genauigkeit bei der Identifizierung von Patch-Panel-Komponenten, der Reduzierung von Serviceunterbrechungen und der Verbesserung der Kundenerfahrung.
- Human-in-the-Loop-Qualitätskontrolle: Komplexe Fälle werden von Menschen beaufsichtigt, so dass Techniker die KI bei Bedarf außer Kraft setzen können, um hohe Qualitätsstandards zu gewährleisten.
Anhand dieser Metriken können Sie die Effizienz Ihrer KI-Systeme messen und sicherstellen, dass sie zuverlässige Ergebnisse liefern, die mit Ihren operativen Zielen übereinstimmen.
Überwindung unzureichender KI-Leistungen
Sie haben Ihre Modelle implementiert, und jetzt ist die Leistung unterdurchschnittlich. Was können Sie jetzt tun? In einem solchen Fall können Sie eine Reihe von strategischen Anpassungen vornehmen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle zu verbessern:
- Konfidenzwert-Strategie: Durch die Anpassung der KI-Konfidenzwerte können Recall und Präzision ausgeglichen werden, so dass Vorhersagen nur bei hoher Konfidenz bereitgestellt werden, während Fälle mit geringerer Konfidenz zur menschlichen Überprüfung eskaliert werden.
- Einsatz im stillen Modus: Wenn die KI-Leistung gering ist, kann das System im „Silent Mode“ (d. h. ohne Rückmeldung an die Techniker) Daten sammeln und seine Genauigkeit verbessern, ohne die Arbeitsabläufe zu beeinträchtigen.
- Aufgabenvereinfachung: Die Aufteilung von Aufgaben in kleinere Komponenten oder die Vereinfachung von Prozessen kann die KI-Genauigkeit verbessern. Die Verwendung mehrerer Fotos aus verschiedenen Blickwinkeln kann modernen KI-Systemen dabei helfen, mehr relevante Daten zu erfassen und die Gesamtleistung zu steigern.
Mit Deepomatic können Sie diese Strategien nahtlos umsetzen, so dass sich Ihre KI-Modelle kontinuierlich verbessern und an die realen Bedingungen anpassen können. Mit den Tools von Deepomatic können Sie strategische Anpassungen mühelos vornehmen und sind so in der Lage, Bereiche mit unzureichender Leistung schnell anzugehen und zu korrigieren.
Kontinuierliche Überwachung ist der Schlüssel zur Maximierung der KI-Leistung
KI hat ein großes Potenzial, die Effizienz und Genauigkeit der Abläufe im Außendienst zu verbessern. Um die Leistung der KI zu maximieren, muss sie jedoch kontinuierlich überwacht, angepasst und weiterentwickelt werden.
In der Vorproduktionsphase wird die Grundlage für eine reibungslose KI-Implementierung gelegt. Dabei wird sichergestellt, dass das gesamte System getestet und auf die spezifischen operativen Ziele abgestimmt wird, bevor es in realen Szenarien eingesetzt wird.
So wird sichergestellt, dass jede Komponente des Systems die Mindestanforderungen für den Einsatz übertrifft. Durch eine laufende Überwachung, strategische Anpassungen und den Einsatz gezielter KI-Metriken wird das System zu einem zuverlässigen, leistungsstarken Werkzeug, das sich an die realen Bedingungen anpasst.
Dadurch verbessern Sie nicht nur die KI-Fähigkeiten, sondern maximieren auch die Leistung Ihrer Mitarbeiter, indem Sie den Technikern helfen, ihre Aufgaben vor Ort mit größerer Präzision und Leichtigkeit auszuführen.
Möchten Sie wissen, wie Deepomatic Ihnen bei der Messung und Verbesserung der KI-Leistung helfen kann?
