Modellgetriebene KI-Entwicklung ist ein wichtiger Begriff in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Hierbei werden Künstliche Intelligenz (KI) und deren Lösungen nicht einfach „ausprobiert“ oder nur auf Basis großer Datenmengen trainiert, sondern es wird zuerst ein durchdachtes Modell entwickelt. Dieses Modell beschreibt, wie die KI später arbeiten soll.
Im Gegensatz zu klassischen Methoden, bei denen KI oft nach dem „Trial and Error“-Prinzip lernt, nutzt die modellgetriebene KI-Entwicklung vorab festgelegte Strukturen, um Probleme zu analysieren und zu lösen. So kann man beispielsweise genau bestimmen, welche Daten wichtig sind, wie die Abläufe aussehen und welche Regeln die KI befolgen muss. Das senkt die Risiken und verbessert die Vorhersagbarkeit der Ergebnisse.
Ein anschauliches Beispiel: In einer Fabrik soll eine KI Fehler an Produkten erkennen. Mithilfe der modellgetriebenen KI-Entwicklung wird zuerst ein Modell erstellt, das genau festlegt, wie Fehler aussehen und erkannt werden können. Danach wird die KI mit echten Produktbildern trainiert. Das sorgt dafür, dass die KI schneller, sicherer und genauer arbeitet.
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