XAI-as-a-Service (gefördert vom BMBF)
Nutzerorientierte eXplainability als Hebel für AI Adoption und AI Literacy in KMU
Nutzerorientierte eXplainability als Hebel für AI Adoption und AI Literacy in KMU
Prof. Dr. Mathias Klier
+49 (0) 7 31 50-3 23 12
mathias.klier(at)uni-ulm.de
Dr. Maximilian Förster
+49 (0)731 50-32317
maximilian.foerster(at)uni-ulm.de
Um die Wettbewerbsfähigkeit deutscher kleine und mittelständischer Unternehmen (KMU) zu sichern und auszubauen, braucht es ein wirksames Konzept für die branchenübergreifende Adoption von Künstlicher Intelligenz (KI). Mit KI als skalierbare nutzerorientierte Dienstleistung („KI-as-a-Service“) können KMU auch ohne vertiefte KI-Kompetenz und mit nur begrenzten Ressourcen selbständig Wertschöpfung durch KI generieren. Jedoch wird „KI-as-a-Service“ aufgrund mangelnder Nachvollziehbarkeit noch kaum genutzt. Nachvollziehbarkeit kann durch das aufstrebende Forschungsfeld Erklärbare KI (XAI, engl.: Explainable Artificial Intelligence) ermöglicht werden.
Mithilfe automatisiert generierter Erklärungen zu KI-Prognosen können Nutzer die durch KI vorgeschlagenen Entscheidungen nachvollziehen und gleichzeitig einen reflektieren Umgang mit KI (Stichwort AI Literacy) erlernen. Ziel des Forschungsprojekts XAIaaS für KMU ist es zu erforschen, wie mithilfe neuer XAI-Ansätze im Sinne von „XAI-as-a-service“ die Adoption von KI und die Schließung der KI-Kompetenzlücke in KMU sichergestellt werden kann. Dabei wird eine branchenübergreifend gültige Taxonomie für Nachvollziehbarkeit von KI als No-code-Softwarelösung für KMU erstellt. Auf dieser Basis werden in KMU realisierte „XAI-as-a-Service“-Ansätze für repräsentative und übertragbare Anwendungsfälle entwickelt. Schließlich wird Wirkung von „XAI as-a-service“ auf Adoption und Impact von KI sowie KI-Kompetenzen in KMU evaluiert.
Durch die Projektergebnisse wird ein hoher wissenschaftlicher und wirtschaftlicher Nutzen für deutsche KMU erwartet. Die für KMU verschiedener Branchen erarbeitete Taxonomie in Kombination mit realisierten Prototypen als Demonstratoren in zwei transferfähigen Anwendungsfällen (Kernkompetenzen und periphere Kompetenzen) erlauben einen branchenübergreifenden Ergebnistransfer, für Unternehmen, die Forschung und Studierende. Ausgehend von der projektbezogenen Einbindung von assoziierten Anwendungspartnern sowie durch Fachexpertise von KMU verschiedener Branchen aus Netzwerkpartnerschaften der ai.dopt GmbH sowie der Inlinity Technologies GmbH sollen die Ergebnisse von XAIaaS zeitnah nach Projektabschluss von einer großen Anzahl von KMU genutzt werden können und so die Adoption KI-basierter Entscheidungsunterstützung und die Schließung der KI-Kompetenzlücke in KMU ermöglicht werden.
Kooperationspartner: ai.dopt GmbH, Inlinity Technologies GmbH
Projektzeitraum: April 2024 – März 2027
Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung für den den Zeitraum 01.04.2024-31.03.2027 gefördert und von der ai.dopt GmbH koordiniert.
Ziel der Fördermaßnahme "Erforschung, Entwicklung und Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in KMU" vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) ist es, dass innovative ML- und weitere KI-Methoden in den KMU breiter zum Einsatz kommen sollen, damit diese neue datengetriebene Anwendungen realisieren können. Gleichzeitig soll gezielt entsprechendes Know-how in den Unternehmen aufgebaut und die KI-Kompetenz von Mitarbeitern verstärkt werden. Das Projekt XAIaaS für KMU trägt dazu bei, die Wettbewerbsfähigkeit deutscher KMU auszubauen, indem neue datengetriebene KI-Anwendungen realisiert werden. Auch trägt das Projekt dazu bei, die KI-Kompetenzlücke in KMU zu schließen.