{"id":10755,"date":"2025-11-21T13:37:06","date_gmt":"2025-11-21T13:37:06","guid":{"rendered":"https:\/\/assecoplatform.com\/2026\/10\/08\/its-time-to-understand-why-ai-makes-decision-de\/"},"modified":"2026-10-08T21:16:54","modified_gmt":"2026-10-08T21:16:54","slug":"ki-blackbox-erklaerbare-ki-bilderkennung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/assecoplatform.com\/de\/2025\/11\/21\/ki-blackbox-erklaerbare-ki-bilderkennung\/","title":{"rendered":"KI darf keine Blackbox bleiben: Es ist Zeit zu verstehen, wie sie zu ihren Entscheidungen kommt"},"content":{"rendered":"\n<style>\n\/* CHG-640 (wzor CHG-613\/511) - Komponent 7 (blog hero v1.7) + szkielet TEMPLATE_BLOG_CASESTUDY_v1.\n   Scoped na wlasne ID wpisu: przy kopiowaniu na tlumaczenie ID MUSI sie zmienic (E6). *\/\nbody.postid-10755 .single-header{display:none !important;}\nbody.postid-10755 .single-content-wrapper{margin-top:0 !important;padding-top:0 !important;}\nbody.postid-10755 .entry-content{margin-top:0 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Universit\u00e9, einer Woche mit f\u00fchrenden Forschenden von DeepMind, UCL, TUM, Charit\u00e9 und Inria.<\/p><p>Im Oktober 2025 durfte ich an der Winter School on Causality and Explainable AI an der Sorbonne Universit\u00e9 teilnehmen. Es war eine inspirierende Woche mit einigen der weltweit f\u00fchrenden Forschenden zu Kausalit\u00e4t, Erkl\u00e4rbarkeit und verantwortungsvoller KI, darunter Professorinnen und Professoren von UCL, TUM, Charit\u00e9 Berlin, Inria und DeepMind.<\/p><\/div>\n<div class=\"cs-facts\"><div><div class=\"n gradient-text\">Sorbonne Universit\u00e9<\/div><div class=\"l\">Austragungsort der Winter School<\/div><\/div><div><div class=\"n gradient-text\">Oktober 2025<\/div><div class=\"l\">Eine Woche in Paris<\/div><\/div><div><div class=\"n gradient-text\">Erkl\u00e4rbare KI<\/div><div class=\"l\">Thema der Woche<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<p>Ehrlich gesagt: Es war gro\u00dfartig. Nicht nur wegen der Tiefe der Vorlesungen, sondern auch wegen der Menschen. Trotz des enormen Fachwissens im Raum gab es keine Hierarchie: Professorinnen und Professoren, Promovierende und Forschende aus der Industrie tauschten sich auf Augenh\u00f6he aus. Nach ihren eigenen Vorlesungen setzten sich weltbekannte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ins Publikum, machten Notizen und stellten Fragen wie alle anderen. Dazu kamen die herzliche Atmosph\u00e4re, die Energie auf dem Campus und (ja!) hervorragendes Essen. Eine Woche, die ich so schnell nicht vergesse.<\/p>\n<figure class=\"cs-fig cs-fig--tall\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/IMG_20251022_135305-547x1024.jpg\" alt=\"Mateusz Walo, R&amp;D Lead f\u00fcr Image Recognition bei Asseco Platform, neben einem Banner von PostGenIA@Paris\" width=\"547\" height=\"1024\" loading=\"lazy\"\/><\/figure>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<h2>Was ich f\u00fcr unsere Arbeit bei Asseco Platform mitnehme<\/h2>\n<p>Bei Asseco Platform trainieren und betreiben wir Bilderkennungsmodelle f\u00fcr Kunden aus FMCG und Pharma. Unsere L\u00f6sungen tragen dazu bei, dass Produkte am Point of Sale verf\u00fcgbar, richtig platziert und wirksam beworben sind. Was ich an der Winter School gelernt habe, flie\u00dft direkt in die Art ein, wie wir diese Modelle erkl\u00e4ren, trainieren und verbessern.<\/p>\n<p>Eine zentrale Botschaft zog sich durch viele Vorlesungen:<\/p>\n<blockquote class=\"cs-quote\">\u201eWir k\u00f6nnen KI nicht l\u00e4nger als Blackbox behandeln: Wir m\u00fcssen verstehen, wie sie zu ihren Entscheidungen kommt.\u201c<\/blockquote>\n<p>Dieses Prinzip passt genau zu unserer aktuellen Richtung in Forschung und Entwicklung. In den kommenden Monaten beginnen wir, Erkl\u00e4rbarkeitsverfahren aus der Winter School anzupassen, zum Beispiel konzeptbasierte erkl\u00e4rbare Modelle (CBMs) und Structure-Aware Recourse, damit unsere Bilderkennungssysteme transparenter und besser interpretierbar werden.<\/p>\n<p>Das bedeutet zwei Dinge:<\/p>\n<ul class=\"cs-list\"><li>Kl\u00fcgeres Training: Wir gestalten unsere Architekturen bewusster und nutzen kausal inspirierte Ans\u00e4tze, damit die Modelle wirklich lernen, worauf es in den Daten ankommt.<\/li><li>Bessere Qualit\u00e4tskontrolle: Wenn wir das \u201eWarum\u201c hinter jeder Vorhersage verstehen, werden wir Falscherkennungen reduzieren und die Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit unserer L\u00f6sungen insgesamt verbessern k\u00f6nnen.<\/li><\/ul>\n<p>Am Ende werden unsere Bilderkennungsmodelle dadurch nicht nur besser arbeiten, sondern sich auch besser erkl\u00e4ren k\u00f6nnen. Das ist ein entscheidender Schritt zu vertrauensw\u00fcrdigerer KI in kommerziellen Anwendungen.<\/p>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<h2>Ein pers\u00f6nlicher R\u00fcckblick<\/h2>\n<p>\u00dcber die technischen Erkenntnisse hinaus hat mir die Woche an der Sorbonne gezeigt, wie sch\u00f6n KI-Forschung an sich ist. In den Vorlesungen ging es nicht nur um Algorithmen. Im Mittelpunkt standen Beweise, Argumentation und die mathematische Eleganz hinter dem maschinellen Lernen. Wir haben nicht einfach hingenommen, was wir zu \u201ewissen\u201c glaubten. Wir haben es hinterfragt, neu aufgebaut und noch einmal bewiesen, diesmal strenger.<\/p><p>Das hat mich daran erinnert, warum ich dieses Fach liebe. Bei KI geht es nicht nur um Metriken. Es geht um Verstehen, Entdecken und st\u00e4ndiges Hinterfragen.<\/p><p>Und ja, ich komme sicher wieder. Vielleicht eines Tages sogar f\u00fcr eine Promotion. Die Atmosph\u00e4re aus Neugier und offener Zusammenarbeit an der Sorbonne war etwas ganz Besonderes.<\/p>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--dark alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<h2>Zum Schluss<\/h2>\n<p>Veranstaltungen wie die Winter School zeigen, wohin sich KI entwickelt: zu Systemen, die nicht nur intelligent, sondern auch erkl\u00e4rbar sind. F\u00fcr uns bei Asseco Platform ist das ein Weg, den wir konsequent gehen.<\/p><p>Kausalit\u00e4t hilft uns zu verstehen, wie Dinge funktionieren. Erkl\u00e4rbarkeit hilft uns, den Modellen zu vertrauen. Zusammen helfen sie uns, bessere KI zu bauen.<\/p>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<div class=\"cs-eyebrow\" style=\"text-align:center\">\u00dcber den Autor<\/div>\n<figure class=\"cs-fig cs-fig--card\" style=\"margin:0\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Mateusz-Walo-1-1024x396.png\" alt=\"Mateusz Walo, R&amp;D Lead, Image Recognition, Asseco Platform\" width=\"1024\" height=\"396\" loading=\"lazy\"\/><\/figure>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-cta alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<h2>Sie evaluieren Regalerkennung f\u00fcr Ihre Kategorien?<\/h2>\n<p><a class=\"cs-btn\" href=\"https:\/\/assecoplatform.com\/de\/kontaktieren-sie-uns\/\">Sprechen Sie mit uns &#8594;<\/a><\/p>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\": \"https:\/\/schema.org\", \"@type\": \"BlogPosting\", \"headline\": \"KI darf keine Blackbox bleiben: Es ist Zeit zu verstehen, wie sie zu ihren Entscheidungen kommt\", \"description\": \"Erkenntnisse von der Winter School on Causality and Explainable AI an der Sorbonne Universit\u00e9 und was sie f\u00fcr unsere Bilderkennungsmodelle bedeuten.\", \"image\": \"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/IMG_20251022_154628-1024x771.jpg\", \"inLanguage\": \"de-DE\", \"datePublished\": \"2025-11-21\", \"dateModified\": \"2026-10-08\", \"author\": {\"@type\": \"Person\", \"name\": \"Mateusz Walo\", \"jobTitle\": \"R&D Lead, Image Recognition\", \"worksFor\": {\"@type\": \"Organization\", \"name\": \"Asseco Business Solutions\"}}, \"publisher\": {\"@type\": \"Organization\", \"name\": \"Asseco Platform\", \"url\": \"https:\/\/assecoplatform.com\/\"}, \"mainEntityOfPage\": {\"@type\": \"WebPage\", \"@id\": \"https:\/\/assecoplatform.com\/de\/2025\/11\/21\/ki-blackbox-erklaerbare-ki-bilderkennung\/\"}}<\/script>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>KI-Forschung KI darf keine Blackbox bleiben: Es ist Zeit zu verstehen, wie sie zu ihren Entscheidungen kommt Dieser Gedanke war das zentrale Thema der Winter School on Causality and Explainable AI an der Sorbonne Universit\u00e9, einer Woche mit f\u00fchrenden Forschenden von DeepMind, UCL, TUM, Charit\u00e9 und Inria. 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