Das Handbuch der Entscheidungsintelligenz

Kapitel 5. Entscheidungsfindung: Der Prozess der Entscheidungssimulation

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Bei der KI gibt es zwei Abgründe zu überwinden um Daten in nützliche Erkenntnisse zu verwandeln. Die erste ist, ob wir maschinellen Lernsystemen (ML) vertrauen können, und diese Frage wird zunehmend gelöst. Die zweite Herausforderung besteht darin, ML-Vorhersagen in Handlungen umzuwandeln - also die Kluft zwischen Wissen und Handeln zu überwinden. Aus diesem Grund ist die Entscheidungsintelligenz eine wichtige neue Disziplin. DI ist genauso differenziert und herausfordernd wie ML es war. Sie erfordert integrative Ansätze, Systemdenken, menschliche Faktoren, die Gestaltung von Benutzeroberflächen und oft mehrere ML-Pipelines, die zusammenarbeiten, sowie fortschrittliches ML-Pipeline-Management, aktives Lernen, MLOps, Unsicherheitserkennung, KI-Ethik und all die anderen Hygienefaktoren, die eine ausgereifte KI immer begleiten sollten.

Aus diesem Grund ist DI enorm transdisziplinär; wir bringen noch keine Datenwissenschaftler/innen hervor, die in der Lage sind, den gesamten Prozess von den Daten bis zu den Entscheidungen zu bewältigen, und deshalb sagen wir bei FDL.ai immer, dass dieser Prozess ein "Teamsport" ist.

James Parr, Gründer, Frontier Development Lab(FDL.ai), SpaceML, und Trillium Technologies

Eine Computersimulation kann dir dabei helfen, viele Kombinationen von ...