Diagnose
Problem und Situation präzisieren. Beobachtungen, Symptome, Grenzen, Beteiligte, Informationslücken und Annahmen werden getrennt betrachtet.
Beratungs- und Problemlösungszyklus
Die Use Cases werden nicht als starre lineare Projekte verstanden. Neue Informationen können frühere Annahmen verändern. Diagnose, Zielformulierung, Analyse und Entscheidungsfindung werden deshalb bei Bedarf mehrfach durchlaufen. Die anschließende Umsetzungsplanung übersetzt die Entscheidung in konkrete nächste Schritte.
Zielformulierung
Den gewünschten Zustand und überprüfbare Erfolgskriterien bestimmen. Dabei wird geklärt, was erreicht, erhalten, vermieden oder beendet werden soll.
Analyse
Mehrere Erklärungen und Handlungsoptionen entwickeln. Alternativen, Abhängigkeiten, Risiken, Nebenwirkungen und verfügbare Mittel werden untersucht.
Entscheidungsfindung
Bewertungskriterien festlegen, Optionen vergleichen, Zielkonflikte sichtbar machen und eine begründete Priorisierung beziehungsweise Entscheidung treffen.
Umsetzungsplan
Die gewählte Lösung in Verantwortlichkeiten, Meilensteine, Nachweise, Kontrollen und erneute Entscheidungspunkte übersetzen.
Methodische Grundlage: Die Struktur ist eine eigenständige, auf die hier angebotenen Beratungsleistungen übertragene Anwendung eines iterativen Problemlösungsansatzes in Anlehnung an Nicolai Andler, Tools für Projektmanagement, Workshops und Consulting – Kompendium der wichtigsten Techniken und Methoden, Band 6, Publicis, Erlangen, 2015. Die hier beschriebenen Use Cases, Fragestellungen und Beratungsinhalte sind auf die jeweiligen Leistungsfelder von Mathias Ellmann zugeschnitten.
Typische Ausgangssituationen
Geeignet für
- Produkt- und Entwicklungsteams vor dem Go-live
- Unternehmen vor der Beschaffung externer KI-Produkte
- Organisationen mit auffälligen oder instabilen produktiven Modellen
- Entscheidungsträger, die eine unabhängige technische Einordnung benötigen
Typische Ergebnisse
- Klare technische Bewertungsfrage
- Strukturierte Befundübersicht
- Einordnung von Daten-, Modell- und Betriebsrisiken
- Priorisierte technische Maßnahmen
- Nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage für Freigabe oder Nachbesserung
Typische Use Cases
Die folgenden Beispiele zeigen typische Entscheidungssituationen. Ein konkretes Beratungsprojekt wird nicht automatisch nach diesem Muster durchgeführt, sondern an Problem, Ziel, verfügbare Informationen und organisatorische Rahmenbedingungen angepasst.
Use Case 1
Machine-Learning-Modell vor dem produktiven Einsatz bewerten
Ausgangslage: Ein Modell erreicht gute Testwerte. Ob diese Werte für den realen Einsatz ausreichen, ist jedoch nicht eindeutig.
1. Diagnose
Problem, Zielvariable, Datenquellen, Testdesign, Baseline, Kennzahlen, Fehlerarten und spätere Einsatzbedingungen erfassen.
2. Zielformulierung
Definieren, welche technische und fachliche Leistung für den tatsächlichen Einsatzzweck ausreichend ist.
3. Analyse
Datenqualität, Repräsentativität, Leakage, Robustheit, Gruppenfehler, Modellgrenzen und Vergleichslösungen untersuchen.
4. Entscheidungsfindung
Bewerten, ob das Modell freigegeben, eingeschränkt eingesetzt, nachgebessert oder verworfen werden sollte.
Umsetzungsplan
Freigabebedingungen, Monitoringmetriken, Grenzwerte, Rückfalllösung und erneute Prüfzeitpunkte festlegen.
Use Case 2
Externes KI-Produkt technisch und organisatorisch prüfen
Ausgangslage: Ein Anbieter verspricht eine leistungsfähige KI-Lösung, aber interne Teams können Qualität und Einsatzrisiko nur begrenzt einschätzen.
1. Diagnose
Einsatzzweck, Anbieterinformationen, Schnittstellen, Datenflüsse, Leistungsversprechen und bestehende Nachweise zusammentragen.
2. Zielformulierung
Klären, welche Eigenschaften und Nachweise die Lösung mindestens erfüllen muss.
3. Analyse
Anbieterangaben gegen fachliche Anforderungen, Datenbedingungen, Integrationsrisiken, Transparenz, Monitoring und Abhängigkeiten prüfen.
4. Entscheidungsfindung
Beschaffung, Pilotierung, Nachforderung zusätzlicher Nachweise oder Ablehnung anhand definierter Kriterien entscheiden.
Umsetzungsplan
Pilotkriterien, Abnahmetests, Verantwortlichkeiten und laufende Leistungsüberwachung vereinbaren.
Use Case 3
Bestehendes KI-System nach Auffälligkeiten neu bewerten
Ausgangslage: Ein produktives Modell zeigt neue Fehlermuster, Drift oder unerwartete Unterschiede zwischen Nutzergruppen.
1. Diagnose
Zeitpunkt, Art und Umfang der Veränderung bestimmen und prüfen, ob Daten, Umgebung, Prozess oder Modell betroffen sind.
2. Zielformulierung
Den akzeptablen Betriebszustand und die notwendigen Qualitätsgrenzen erneut festlegen.
3. Analyse
Datenverteilung, Performance, Fehlersegmente, technische Änderungen, Prozessänderungen und Monitoringhistorie vergleichen.
4. Entscheidungsfindung
Weiterbetrieb, Einschränkung, Retraining, Rollback oder Neuimplementierung priorisieren.
Umsetzungsplan
Korrekturmaßnahmen durchführen und Monitoring so erweitern, dass ähnliche Veränderungen früher sichtbar werden.
Vertiefende Bücher und fachliche Grundlagen
Mehrere der in der Beratung verwendeten Denkweisen werden in den folgenden Büchern ausführlicher behandelt. Die Buchseiten enthalten zusätzliche Informationen zu Inhalt, Zielgruppe und thematischen Schwerpunkten.
Von Daten zu Lösungen in Data Science mit Python
Vom Problem über Daten und Analyse bis zur Entscheidung und umsetzbaren Lösung.
Buchseite ansehen
Von Modellen zu Entscheidungen in Machine Learning mit Python
Modelle, Metriken, Risiken, Unsicherheit, Fairness und Entscheidungsunterstützung.
Buchseite ansehen
Kritisches Denken in Data Science mit Python
Fragestellungen, Annahmen, Unsicherheit, Fairness und verantwortbare Entscheidungen.
Buchseite ansehenEinordnung der Beratung
Die Beratung unterstützt bei technischer, organisatorischer und wirtschaftlicher Analyse, Entscheidungsfindung und Umsetzungsplanung. Sie ersetzt keine individuelle Rechtsberatung, Steuerberatung, Anlageberatung oder psychotherapeutische Beratung. Bei Fragestellungen zum EU AI Act werden technische, organisatorische und methodische Aspekte behandelt; rechtliche Bewertungen müssen gegebenenfalls durch entsprechend qualifizierte Rechtsberatung ergänzt werden.
Konkreten Beratungsfall besprechen
Wenn Ihre Situation einem der beschriebenen Use Cases ähnelt, kann zunächst die konkrete Entscheidungs- oder Problemstellung abgegrenzt werden. Daraus lässt sich bestimmen, welche Form der Beratung sinnvoll ist.
Telefon
Bitte übermitteln Sie sensible oder vertrauliche Unterlagen erst über einen zuvor abgestimmten sicheren Übermittlungsweg. Zeitkritische Fristen gelten erst dann als übernommen, wenn dies ausdrücklich bestätigt wurde.