Das Bauchgefühl der KI

Vor Jahrzehnten – der Begriff der Künstlichen Intelligenz war nur in Forschungsinstituten bekannt – kam ein großes Kreditinstitut auf die Idee, auch in sozialen Brennpunkten oder weniger wohlhabenden Gegenden Kredite auszugeben. Grundlage für die Vergabe war ein Ranking des Antragstellers, in das verschiedene Faktoren einbezogen wurden.

In Vorbereitung dieser Maßnahme wurden alle Kreditvergaben der vergangenen Jahre untersucht und alle zur Verfügung stehenden Informationen in die Beurteilung aufgenommen. Da waren Alter, Geschlecht, Adresse, Körpergröße, Automarke und diverse Informationen über das Umfeld und die Nachbarschaft enthalten (Datenschutz war damals noch nicht so empfindlich wie heute).

In mühsamer Arbeit wurden die ganzen Eingangsparameter bezüglich ihrer Auswirkungen auf die Kreditwürdigkeit untersucht und am Ende kamen nur fünf Eingangsgrößen heraus, die als Paket eine sehr hohe Trennschärfe ermöglichten. Absolut überraschend war einer der Parameter die Automarke des Nachbarn.

Niemand der Experten konnte die Auswahl erklären, aber es war unübersehbar und selbst nach wiederholten und sorgfältigen Testläufen konnte man sich mit dieser Auswahl in die Praxis wagen. Und tatsächlich funktionierte das Modell, war der Geschäftsfall positiv. Auch wenn für die Entscheider oder die Antragsteller unbefriedigend, konnte der Spreu vom Weizen getrennt werden.

Was man daraus lernt ist die Möglichkeit, aus der Strukturierung von Daten überraschende Schlüsse ziehen zu können. Wir kennen dieses Phänomen ja aus heutigen KI-Prozessen und könnten in diesem Zusammenhang von einem „Bauchgefühl der KI“ sprechen. Und so, wie wir erfahrenen Vertriebsmitarbeitern eine gute „Menschenkenntnis“ zuschreiben, so kann man dies offensichtlich auch in technischen Prozessen abbilden.

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