AIgestützten

AIgestützten bezeichnet Systeme, Prozesse oder Entscheidungen, die durch künstliche Intelligenz ergänzt oder verbessert werden. Im Unterschied zu vollständig autonomen KI-Systemen bleibt der Mensch oft Teil des Entscheidungsprozesses, indem er Input liefert, Entscheidungen prüft oder Kontext liefert (Human-in-the-Loop). AIgestützte Anwendungen finden sich in vielen Bereichen, zum Beispiel im Gesundheitswesen für bildgebende Diagnostik und Behandlungsempfehlungen, in der Wirtschaft für vorausschauende Analytik oder Kundendienst mit Assistenz-Tools, sowie in der Produktion für Predictive Maintenance und Prozessoptimierung.

Technisch beruhen AIgestützten Systemen auf Machine-Learning- oder Deep-Learning-Modellen, die auf großen Datensätzen trainiert werden. Die Ergebnisse werden über nutzerfreundliche Interfaces bereitgestellt und oft in Entscheidungsprozesse integriert. Typische Architekturen umfassen Datenpipelines, Modelle zur Mustererkennung, Interpretations- oder Erklärungsfeatures sowie Mensch-Mauschscheinwege, die Qualität und Relevanz der Vorschläge sichern.

Vorteile umfassen schnellere Verarbeitung großer Datenmengen, Skalierbarkeit, potenziell höhere Entscheidungsqualität und neue Erkenntnisse. Herausfordernd bleiben Datenqualität und -verfügbarkeit, Verlässlichkeit und Erklärbarkeit der Modelle, Bias-Risiken, Datenschutz sowie Sicherheits- und Haftungsfragen. Eine verantwortungsvolle Anwendung erfordert Governance-Strukturen, Transparenz, Auditing, Monitoring von Modell-Drift und klare Verantwortlichkeiten.

Der Begriff wird auch als Teilaspekt von augemented intelligence oder assistierter KI verwendet und betont die synergetische Kombination aus menschlichem Urteil und maschineller Unterstützung.