KI-Fail: 10 Ursachen & Beispiele aus der Praxis
Ob es sich um einen Unfall mit einem selbstfahrenden Automatisch, einen verzerrten Algorithmus oder einen Ausfall eines Kundenservice-Chatbots handelt – Fehler in eingesetzten KI-Systemen können schwerwiegende Folgen haben und wichtige ethische und gesellschaftliche Fragen aufwerfen.
Durch das Erkennen und Beheben der zugrunde liegenden Probleme können Unternehmen die mit KI verbundenen Risiken verringern und sicherstellen, dass sie im Einklang mit Best Practices für verantwortungsvolle KI sicher und ethisch eingesetzt wird.
Entdecken Sie 10 häufige Gründe für die hohen Misserfolgsquoten von KI-Projekten und erkunden Sie reale Beispiele.
Organisatorische und strategische Fehlschläge
1. Unklare Geschäftsziele
KI zu implementieren, ohne ein klar definiertes Geschäftsproblem und klare Geschäftsziele zu haben, reicht für den Erfolg nicht aus. Statt von der Lösung für ein unbestimmtes Geschäftsproblem auszugehen, müssen Unternehmen zunächst Geschäftsprobleme ermitteln und definieren und dann entscheiden, ob KI-Techniken und -Tools zu deren Lösung beitragen würden.
Zudem ist die Messung der Kosten und potenziellen Vorteile eines KI-Projekts schwierig, weil:
- Die Entwicklung eines KI-Projekts und der Aufbau/das Training eines KI-Modells sind experimenteller Natur und können einen langen Trial-and-Error-Prozess erfordern.
- KI-Modelle versuchen, probabilistische Geschäftsprobleme zu lösen, was bedeutet, dass die Ergebnisse nicht für jeden Anwendungsfall gleich sein müssen.
Ein klar definiertes Geschäftsziel kann eine klare Vorstellung davon vermitteln, ob KI das richtige Werkzeug ist oder ob es alternative Werkzeuge oder Methoden zur Lösung des vorliegenden Problems gibt. Dies kann Unternehmen unnötige Kosten ersparen.
2. Black-Box-KI-Systeme
Black-Box-KI bezeichnet Modelle, deren interne Entscheidungsprozesse für Menschen nicht verständlich sind. Während Nutzer die Ein- und Ausgaben dieser Systeme beobachten können, bleibt die Logik hinter den Entscheidungen des Modells verborgen.
Beispielsweise kann ein KI-Einstellungssystem Stellenbewerber auf Grundlage der eingereichten Lebensläufe bewerten, aber die genauen Faktoren und Gewichtungen, die diese Einstufungen beeinflussen, sind nicht sichtbar. Dieser Mangel an Transparenz kann zu potenziellen Fehlschlägen beitragen, da Verzerrungen in den Trainingsdaten möglicherweise unentdeckt bleiben, Fehler schwer nachzuverfolgen und zu beheben sind und Unternehmen Schwierigkeiten haben können, automatisierte Entscheidungen zu erklären oder zu rechtfertigen.
Infolgedessen können undurchsichtige Systeme Bedenken hinsichtlich Fairness, Rechenschaftspflicht und Vertrauen aufwerfen. Black-Box-KI ist jedoch nicht grundsätzlich ein Fehlschlag, da viele solcher Modelle, insbesondere komplexe Systeme wie tiefe neuronale Netze, sehr genau und effektiv sein können.
Die Hauptherausforderung besteht darin, dass die Ursachen schwer zu identifizieren sind, wenn Probleme auftreten, was Black-Box-KI zu einem Zuverlässigkeits- und Governance-Risiko macht und nicht zu einem Fehlschlag an sich.
Beispielsweise schlägt New Relic eine Lösung für diese Herausforderung vor. Das Unternehmen kündigte eine Observability-Lösung an, die volle Transparenz in Anwendungen bietet, die innerhalb von ChatGPT erstellt wurden, und Unternehmen hilft, zu überwachen und zu optimieren, wie ihre Dienste in KI-gesteuerten Schnittstellen erscheinen und funktionieren.
Die Lösung ermöglicht es Engineering-Teams, Leistung, Nutzung und Zuverlässigkeit von ChatGPT-Apps zu verfolgen, wodurch der „Black-Box“-Charakter eingebetteter KI-Erlebnisse beseitigt wird.1
3. Mangelnde Zusammenarbeit zwischen Teams
Ein Data-Science-Team, das isoliert an einem KI-Projekt arbeitet, ist kein Erfolgsrezept. Der Aufbau eines erfolgreichen KI-Projekts erfordert die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Data Engineers, IT-Fachleuten, Designern und Fachbereichsverantwortlichen. Die Schaffung einer kollaborativen technischen Umgebung würde Unternehmen dabei helfen:
- Sicherzustellen, dass die Ergebnisse des KI-Projekts gut in ihre gesamte technologische Architektur integriert werden
- Den KI-Entwicklungsprozess zu standardisieren
- Erkenntnisse und Erfahrungen zu teilen und Best Practices zu entwickeln
- KI-Lösungen in großem Maßstab einzusetzen
Es gibt Praktiken wie DataOps und MLOps, um die Lücke zwischen verschiedenen Teams zu schließen und KI-Systeme in großem Maßstab zu operationalisieren. Darüber hinaus kann die Einrichtung eines föderierten KI-Exzellenzzentrums (Center of Excellence, CoE), in dem Data Scientists aus verschiedenen Geschäftsbereichen zusammenarbeiten können, die Zusammenarbeit verbessern.
4. Fachkräftemangel
Aufgrund dieses Fachkräftemangels kann der Aufbau eines talentierten Data-Science-Teams kostspielig und zeitaufwendig sein. Ohne ein Team mit angemessener Schulung und Fachwissen im Geschäftsbereich sollten Unternehmen nicht erwarten, mit ihrer KI-Initiative etwas Bedeutendes zu erreichen.
Unternehmen müssen die Kosten und Vorteile des Aufbaus interner Data-Science-Teams analysieren. Abhängig von Ihren Geschäftszielen und dem Umfang Ihrer Betriebsabläufe kann Outsourcing anfangs eine kostengünstigere Alternative zur Implementierung von KI-Anwendungen sein.
Datenbezogene Fehlschläge
Daten sind die zentrale Ressource jedes KI-Projekts. Unternehmen müssen eine Daten-Governance-Strategie entwickeln, um die Verfügbarkeit, Qualität, Integrität und Sicherheit der Daten sicherzustellen, die sie in ihrem Projekt verwenden werden. Die Arbeit mit veralteten, unzureichenden oder verzerrten Daten kann zu Garbage-in-Garbage-out-Situationen, zum Scheitern des Projekts und zur Verschwendung von Unternehmensressourcen führen:
5. Overfitting: Auswendiglernen statt Lernen
Overfitting tritt auf, wenn KI-Modelle sich übermäßig auf Trainingsdaten spezialisieren und nicht auf neue Eingaben verallgemeinern können. Dieser KI-Fehler ist bei Deep-Learning-Modellen verbreitet, die zur Erkennung von Finanzbetrug eingesetzt werden, wobei das Tool frühere Betrugsmuster erkennen kann, aber neuartige Taktiken übersehen.
Overfitting ist ein Hauptgrund dafür, dass KI-Projekte scheitern, da KI-gestützte Technologien sich an dynamische Umgebungen anpassen müssen, statt sich auf historische Muster zu verlassen. Schlechte Datenqualität und mangelnde KI-Observability verschärfen dieses Problem oft.
6. Edge-Case-Vernachlässigung: Das Übersehen seltener Szenarien
Edge Cases, ungewöhnliche, aber kritische Szenarien, führen oft dazu, dass KI-Systeme falsche Entscheidungen treffen. In autonomen Fahrzeugen kann ein für die Navigation entwickelter KI-Chatbot ungewöhnliche Fahrbedingungen möglicherweise nicht verarbeiten.
Das Ignorieren von Edge Cases in KI-Initiativen kann zu finanziellen Verlusten, Sicherheitsrisiken und einem Verlust des Kundenvertrauens führen. Organisationen mit großen Sprach- und Deep-Learning-Modellen müssen qualitativ hochwertige Daten integrieren, um den Umgang mit Edge Cases zu verbessern.
7. Korrelationsabhängigkeit: Falsche Annahmen und diskriminierende Ergebnisse
KI-Projekte scheitern häufig, weil Modelle Korrelation mit Kausalität verwechseln. Beispielsweise könnte ein KI-gestütztes Einstellungssystem Bewerber aus einer bestimmten Postleitzahl bevorzugen, nicht wegen der Qualifikationen, sondern wegen Verzerrungen in den Trainingsdaten. Dies kann zu diskriminierenden Ergebnissen führen.
8. Datenverzerrung: Verstärkung von Ungleichheit und ethische Implikationen
Datenverzerrung ist ein kritisches Problem bei KI-Initiativen, insbesondere bei Machine-Learning-Modellen, die für Entscheidungsfindungen eingesetzt werden. Ein bekanntes Beispiel sind KI-Modelle im Gesundheitswesen, die hauptsächlich mit Daten weißer Patienten trainiert wurden, was zu ungenauen Diagnosen bei nicht-weißen Patienten führt.
Solche in KI-Technologien eingebetteten Verzerrungen können ethische Implikationen und rechtliche Herausforderungen mit sich bringen. Unternehmen müssen sich auf Best Practices der Datenwissenschaft konzentrieren, um schlechte Datenqualität zu vermeiden und die Genauigkeit in KI-Projekten zu verbessern.
9. Underfitting: KI-Modelle ohne ausreichende Komplexität
Underfitting tritt auf, wenn ML-Modelle zu simpel sind, was zu schlechter Leistung führt. Ein schlecht gestalteter KI-Chatbot kann beispielsweise Schwierigkeiten haben, zwischen Nutzerabsichten zu unterscheiden, was zu Chatbot-Lügen und falschen Empfehlungen führt.
KI-Projekte scheitern, wenn Unternehmen sich auf unzureichend trainierte Modelle verlassen, ohne deren Fähigkeit zu verbessern, komplexe Muster zu verarbeiten. Die entscheidende Bedeutung von KI-Observability und kontinuierlicher Modellverbesserung darf nicht übersehen werden.
10. Daten-Drift: Der Kampf der KI, sich an Veränderungen anzupassen
KI-Tools gehen davon aus, dass Daten konsistent bleiben, aber Veränderungen in der realen Welt, wie etwa verändertes Kundenverhalten auf einer Social-Media-Plattform, können zu Daten-Drift führen.
KI-Modelle, die für Finanzprognosen oder juristische Recherche eingesetzt werden, müssen häufig aktualisiert werden, um die Genauigkeit zu erhalten. Unternehmen, die in KI-Technologien investieren, müssen KI-Observability priorisieren, um sicherzustellen, dass Modelle zuverlässig bleiben, wenn Millionen neuer Datenpunkte entstehen.
Bevor Unternehmen ein KI-Projekt in Angriff nehmen, sollten sie sicherstellen, dass sie über ausreichende und relevante Daten aus zuverlässigen Quellen verfügen, die ihre Geschäftsabläufe repräsentieren, korrekt gekennzeichnet sind und für das eingesetzte KI-Tool geeignet sind. Andernfalls können KI-Tools fehlerhafte Ergebnisse liefern und gefährlich sein, wenn sie für Entscheidungen verwendet werden.
Datenerfassung-Experten können Ihrem Unternehmen helfen, wenn Sie nicht über sofort verfügbare Daten guter Qualität verfügen.
Zusätzlich zur Observability führen einige Unternehmen agentische Überwachungssysteme ein, die das Modellverhalten in der Produktion autonom verfolgen. Agentische Überwachungssysteme verfolgen kontinuierlich Modell-Eingaben, -Ausgaben und das Agentenverhalten in der Produktion. Sie analysieren Merkmalsverteilungen, Antwortmuster und Ausführungsabläufe, um Probleme wie Daten-Drift, Leistungsverschlechterung oder abnormale Agentenaktionen zu erkennen.
Wenn Anomalien erkannt werden, können Überwachungs-Pipelines automatisierte Reaktionen auslösen, etwa Warnungen, Evaluierungsprüfungen, Neutrainings-Workflows, Rollback-Aktionen oder Benachrichtigungen an verantwortliche Teams. Durch die proaktive Erkennung von Veränderungen in realen Daten und im Agentenverhalten trägt agentisches Monitoring dazu bei, Systemleistung, Zuverlässigkeit und Sicherheit aufrechtzuerhalten.
Was sind einige Beispiele für KI-Projektfehlschläge?
Klagen wegen Urheberrechtsverletzungen
Das schnelle Wachstum generativer KI hat mehr als 70 Klagen wegen Urheberrechtsverletzungen gegen KI-Unternehmen ausgelöst, vor allem von Autorinnen und Autoren, Künstlerinnen und Künstlern sowie Medienorganisationen, die geltend machen, dass ihre urheberrechtlich geschützten Werke ohne Erlaubnis zum Training von KI-Systemen verwendet wurden.
Einige Gerichtsentscheidungen deuteten darauf hin, dass das Training von Modellen mit rechtmäßig erlangten Daten als Fair Use gelten kann, während die Verwendung raubkopierter oder nicht autorisierter Kopien weiterhin gegen das Urheberrecht verstoßen könnte.
Beispielsweise kündigte Bandcamp eine Richtlinie an, die Musik und Audiodateien verbietet, die vollständig oder größtenteils von künstlicher Intelligenz erzeugt wurden.
Die Plattform gibt an, dass ihr Ziel darin besteht, die menschliche Kreativität zu bewahren und eine direkte Beziehung zwischen Künstlerinnen und Künstlern und Fans aufrechtzuerhalten, und betont, dass Musik ein kultureller und sozialer Ausdruck ist und nicht lediglich ein digitales Produkt.
Nach den neuen Regeln sind KI-generierte Tracks und der Einsatz von KI-Tools zur Nachahmung anderer Künstler oder Stile verboten, und Nutzer können mutmaßliche Verstöße zur Überprüfung melden. Die Richtlinie soll sicherstellen, dass Hörer darauf vertrauen können, dass die Musik auf Bandcamp von echten Menschen stammt, und unabhängige Musiker davor schützen, von großen Mengen KI-generierter Inhalte in den Schatten gestellt zu werden.2
Zwischenfälle mit selbstfahrenden Autos
Eine aktuelle Analyse des Tesla-Robotaxi-Programms ergab, dass die autonomen Fahrzeuge deutlich häufiger in Unfälle verwickelt sind als menschliche Fahrer.
Auf der Grundlage von Teslas eigenen Sicherheitsberichten und Regulierungsdaten verzeichnete die Flotte 14 Unfälle auf rund 800.000 gefahrenen Meilen, was etwa einem Unfall alle 57.000 Meilen entspricht. Im Vergleich dazu erleben menschliche Fahrer etwa alle 229.000 Meilen einen kleineren Unfall, was darauf hindeutet, dass Teslas Robotaxis etwa viermal häufiger und bei Verwendung bundesstaatlicher Sicherheitsbenchmarks bis zu achtmal häufiger verunglücken.3
Apple Intelligences irreführende Nachrichtenzusammenfassungen
Die BBC reichte bei Apple eine Beschwerde ein wegen Ungenauigkeiten in den KI-generierten Nachrichtenzusammenfassungen von Apple, bekannt als „Apple Intelligence“. Diese als iPhone-Benachrichtigungen zugestellten Zusammenfassungen schrieben der BBC fälschlicherweise falsche Informationen zu.
Ein bemerkenswerter Fall betraf eine Benachrichtigung, in der fälschlicherweise behauptet wurde, Luigi Mangione, der wegen des Mordes an UnitedHealthcare-CEO Brian Thompson festgenommen worden war, habe Selbstmord begangen – eine Behauptung, über die BBC nicht berichtet hatte.
Zu den späteren Fehlern gehörte eine Benachrichtigung, in der fälschlicherweise verkündet wurde, der Dartspieler Luke Littler habe die PDC World Darts Championship gewonnen, bevor das Finale stattfand.
Als Reaktion auf diese Probleme räumte Apple ein, dass sich seine KI-Funktionen noch in der Beta-Phase befanden, und kündigte an, die Benachrichtigungszusammenfassungen für Nachrichten- und Unterhaltungs-Apps vorübergehend zu deaktivieren. Das Unternehmen gab außerdem an, dass ein Software-Update veröffentlicht werde, um klarzustellen, wann Benachrichtigungen KI-generiert sind, um künftige Fehlinformationen zu verhindern und die Integrität der Nachrichtenverbreitung zu wahren.4
Air Canada Chatbot-Fehlschlag
Air Canada geriet in rechtliche Schwierigkeiten, nachdem sein KI-Chatbot einen Kunden über Rückerstattungen von Trauertarifen falsch informiert hatte. Der Chatbot gab fälschlicherweise an, er könne innerhalb von 90 Tagen nach der Buchung eine Rückerstattung beantragen, doch die Fluggesellschaft lehnte dies später unter Hinweis auf ihre tatsächlichen Richtlinien ab.
Der Kunde reichte eine Beschwerde ein, und ein Gericht entschied, dass Air Canada für alle Informationen auf seiner Website verantwortlich sei, und ordnete an, dass die Fluggesellschaft die Rückerstattung gewähren müsse.5
Amazon Alexas voreingenommene Antworten
Amazons Sprachassistentin Alexa wurde kritisiert, weil sie scheinbar voreingenommene Antworten lieferte, die Vizepräsidentin Kamala Harris gegenüber dem ehemaligen Präsidenten Donald Trump bevorzugten.
Wenn Nutzer Alexa fragten, warum sie für Harris stimmen sollten, hob die Assistentin ihre Leistungen und ihr Engagement für progressive Ideale hervor. Umgekehrt lehnte Alexa es ab, eine Wahlempfehlung abzugeben, als sie dasselbe über Trump gefragt wurde, und verwies auf eine Richtlinie gegen die Förderung bestimmter politischer Persönlichkeiten.
Amazon führte diese Diskrepanz auf einen Fehler zurück, der von einem kürzlichen Software-Update stammte, das die KI-Fähigkeiten von Alexa verbessern sollte. Das Unternehmen erklärte, das Problem sei nach der Entdeckung umgehend behoben worden, und betonte, dass Alexa darauf ausgelegt sei, unvoreingenommene Informationen zu liefern, ohne eine politische Partei oder einen Kandidaten zu bevorzugen.6
IBM Watson für Onkologie
IBMs Partnerschaft mit der University of Texas M.D. ist ein bekanntes Beispiel für einen KI-Projektfehlschlag. Laut StatNews zeigen interne IBM-Dokumente, dass Watson häufig fehlerhafte Krebsbehandlungsempfehlungen gab, etwa blutungsfördernde Medikamente für einen Patienten mit schweren Blutungen zu verschreiben.
Watsons Trainingsdaten enthielten eine kleine Anzahl hypothetischer Krebs-Patientendaten statt echter Patientendaten. Laut einem Bericht der University of Texas System Administration beliefen sich die Kosten des Projekts auf 62 Millionen US-Dollar für M.D. Anderson, ohne dass ein Ergebnis erzielt wurde.7
Amazons KI-Rekrutierungstool
Amazons KI-Rekrutierungstool, das Frauen diskriminierte, ist ein weiteres bekanntes Beispiel für KI-Fehler. Das Tool wurde mit einem Dataset trainiert, das überwiegend Lebensläufe männlicher Kandidaten enthielt, und es interpretierte, dass weibliche Kandidaten weniger zu bevorzugen seien.8
Rassistische und geschlechtsspezifische Diskriminierung in Gesichtserkennungstools
Eine Untersuchung des Guardian ergab, dass KI-Systeme von Microsoft, Amazon und Google, die von Social-Media-Plattformen zur Empfehlung von Inhalten verwendet werden, eine deutliche geschlechtsspezifische Verzerrung im Umgang mit männlichen und weiblichen Körpern aufweisen.
Die Studie ergab, dass Bilder von Frauen im Vergleich zu ähnlichen Fotos von Männern häufiger als „gewagt“ eingestuft wurden. In einem Fall stufte die KI von Microsoft Bilder von Brustkrebs-Screenings des US-amerikanischen National Cancer Institute als potenziell sexuell explizit ein.9
Ein weiteres Beispiel: KI-Forscher fanden heraus, dass kommerzielle Gesichtserkennungstechnologien, etwa die von IBM, Microsoft und Amazon, bei dunkelhäutigen Frauen schlecht und bei hellhäutigen Männern gut abschnitten.10
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}Änderungsprotokoll
7 AktualisierungenDie Einleitung wurde um eine Zusammenfassung von 10 häufigen Gründen für das Scheitern von KI-Projekten erweitert.
Referenzlinks
Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]
Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.
Zuvor arbeitete sie als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.
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