„Wenn es darum geht, der KI zu trauen, dass sie mir korrekte Aussagen macht, auf die ich dann zum Beispiel meine Budgetplanung ausrichte – dann würde ich sagen: lieber nicht“, warnt Michael Berthold, Gründer und Geschäftsführer der Datenanalyse-Plattform KNIME. Er sieht KI als Ideengeber, die interessante Hypothesen generiert, die jedoch kritisch überprüft werden müssen.

Der Informatik-Professor erklärt, wie Unternehmen KI gewinnbringend für die Datenarbeit nutzen können. Ob Predictive Maintenance in der Autoindustrie, Reporting bei Banken oder Bewerberauswahl im Recruiting: Die Anwendungsfälle sind vielfältig. Dabei geht es vor allem darum, die Datenauswertung zu demokratisieren und mehr Mitarbeitern zugänglich zu machen – auch ohne Programmierkenntnisse.

Mit der Open-Source-Plattform KNIME will Berthold genau das ermöglichen: Datenanalyse für alle – von einfachen Statistiken bis hin zu komplexen KI-Modellen. Wichtig ist ihm dabei Transparenz: Wer einen KNIME-Workflow baut, soll jederzeit nachvollziehen können, was im Hintergrund passiert. So lassen sich Fehler vermeiden und Vertrauen in KI-Ergebnisse aufbauen.

Wie aber lässt sich prüfen, ob ein KI-Modell zuverlässig arbeitet? Im Gespräch mit „heise meets …“ gibt der Experte wertvolle Praxistipps. Erfahren Sie außerdem,

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