Der Begriff Explainability ist besonders wichtig in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digital Leadership. Er beschreibt, wie gut man verstehen kann, wie eine künstliche Intelligenz, ein Computerprogramm oder ein komplexes Datenmodell zu einer Entscheidung oder einem Ergebnis gekommen ist.
Oft wirken KI-Systeme wie eine „Black Box“: Sie liefern eine Antwort, aber niemand weiß so genau, wie diese zustande kommt. Das kann problematisch sein, wenn es um wichtige Entscheidungen geht, zum Beispiel bei Kreditanträgen, medizinischen Diagnosen oder Bewerbungsverfahren. Explainability sorgt dafür, dass solche Entscheidungen nachvollziehbar und transparent werden.
Ein einfaches Beispiel: Ein Algorithmus entscheidet, ob jemand einen Kredit bekommt. Ohne Explainability versteht der Antragsteller nicht, warum seine Anfrage abgelehnt wurde. Mit Explainability kann die Bank erklären: „Der Antrag wurde abgelehnt, weil das Einkommen zu niedrig ist und in den letzten sechs Monaten Zahlungsrückstände aufgetreten sind.“ So wird der Entscheidungsprozess fairer und verständlicher.
Explainability stärkt das Vertrauen in KI-basierte Technologien und hilft Unternehmen, verantwortungsvoll mit Daten und Automatisierung umzugehen. Das ist besonders wichtig im digitalen Wandel.
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