Zwischen Regulierung und industrieller Umsetzung: Schaeffler nimmt KI-Qualität in den Fokus
MISSION KI entwickelt bis Ende 2025 einen freiwilligen Qualitätsstandard für KI-Systeme unterhalb der Hochrisiko-Schwelle des EU AI Acts. Ein Expertenkreis aus Industrie und Forschung begleitet die Entwicklung kritisch-konstruktiv.
Schaeffler ist Teil dieses Expertenkreises. Das Unternehmen nutzt KI unter anderem von der Produktionsoptimierung über digitale Zwillinge bis zu generativen KI-Plattformen. Bei all diesen Anwendungen spielt Qualitätssicherung eine wichtige Rolle, da beispielsweise fehlerhafte Vorhersagen Produktionsausfälle verursachen können. Dr. Thomas Klein und Dr. Dominik Riedelbauch aus dem Bereich Advanced Innovation bei Schaeffler haben als Expertenkreis-Mitglieder die Standardentwicklung begleitet. Wir sprachen mit ihnen über industrielle Bedarfe, praktische Hürden und realistische Erwartungen.
Was motiviert Sie, sich im Mission-KI Expertenkreis zu engagieren?
Bei Schaeffler befassen wir uns mit dem Einsatz von KI in den verschiedensten Bereichen – von der intelligenten Steuerung über Zustandsüberwachung bis zu KI-Assistenten. Zuverlässigkeit und Qualität sind dabei entscheidend. Wenn z. B. prädiktive Wartungssysteme Ausfälle nicht rechtzeitig erkennen oder KI-gestützte Programmierungshilfen fehlerhafte Code-Vorschläge liefern, kann das zu operativen Schwierigkeiten führen. Deshalb finden wir den Austausch zu Qualitätsanforderungen an KI sehr spannend.
Welchen konkreten Beitrag haben Sie in die Arbeit des Expertenkreises eingebracht?
Unsere Perspektive ist vor allem technisch und methodenorientiert. Wir kennen unterschiedliche KI-Technologien in verschiedenen Kontexten – das bringt diverse Qualitätskonzepte mit sich. In den Diskussionen ging es uns darum, die technische Umsetzbarkeit der Messinstrumente für die verschiedenen Qualitätsdimensionen kritisch zu hinterfragen: Ist die Vorgehensweise klar definiert? Gibt es verfügbare Implementierungen? Wie hoch ist der Zusatzaufwand? Welche Testmethoden sind in industriellen Umgebungen praktikabel?
Welche Bedeutung messen Sie dem Thema KI-Qualität für die Industrie bei – heute und mit Blick auf die kommenden Jahre?
Klare Qualitätsanforderungen bilden heute und auch künftig eine wesentliche Grundlage für die Effizienz und Verlässlichkeit KI-gestützter Prozesse und Produkte. Dies gilt sowohl für interne Anwendungen als auch für KI-basierte Lösungen, die unseren Kunden angeboten werden.
Wo sehen Sie bei Schaeffler konkrete Bedarfe im Hinblick auf KI-Qualität? Was erhoffen Sie sich vom Einsatz des neuen Qualitätsstandards?
Im Bereich KI-Qualität steht mittlerweile ein breites Spektrum an Methoden wie beispielsweise Bias-Erkennung, Robustheitstests und Erklärbarkeitsverfahren zur Verfügung. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass deren Anwendung komplex sein kann – beispielsweise bei der Auswahl passender Testdaten, aussagekräftiger Metriken oder der Interpretation der Ergebnisse. Aktuelle Fachliteratur liefert zwar wertvolle Erkenntnisse, bietet jedoch keine klaren Umsetzungsleitlinien. Der neue Standard kann hierbei als hilfreiche Orientierung dienen und praxisnahe Werkzeuge bereitstellen, die die Definition und Überprüfung von Qualitätsanforderungen vereinfachen.
Welchen Rat geben Sie KMU-Kolleg:innen, die beim Thema KI-Qualität noch am Anfang stehen?
Wir empfehlen ein bestehendes KI-Qualitätsframework auszuwählen und es anhand eigener Use-Cases zu prüfen: Welche Bedeutung haben die definierten Kriterien und Maßnahmen für die eigenen Anwendungen und wie lassen sie sich umsetzen? Dieser Prozess ist zwar anspruchsvoll, fördert jedoch das Verständnis für die praktische Anwendbarkeit. Entscheidend ist weniger die Wahl des Frameworks als die intensive Auseinandersetzung mit dem Thema.
