User-Experience-Design mit Explainable AI

Erklärbare KI oder Explainable AI (kurz: XAI) ermöglicht es, automatisiert situations- und zielgruppenspezifische Begründungen für die Empfehlungen, Prognosen und Entscheidungen von KI-Systemen zu erzeugen. Hierdurch lassen sich nicht nur Nachvollziehbarkeit und Akzeptanz automatisierter Entscheidungen bei Endanwender:innen steigern, sondern auch Reaktions- und Handlungsmöglichkeiten aufzeigen.

Anhand praxisnaher Beispiele demonstrieren wir, wie die Methodenvielfalt Erklärbarer KI für das UX-Design genutzt werden kann.

Vorkenntnisse

Die Teilnehmenden sollten mit den grundlegenden Konzepten des Machine Learning vertraut sein (Training von Modellen aus Daten sowie ihr Einsatz zum Erzeugen von Entscheidungen, Empfehlungen und Prognosen). Vorkenntnisse im Bereich Erklärbare KI oder Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Lernziele

Die Teilnehmenden erhalten einen aktuellen Überblick über Methoden, Anwendungsmöglichkeiten und technische Implementierung von Erklärbarer KI. Sie lernen ein strukturiertes Vorgehen für die Realisierung von Erklärbarer KI für verschiedene Zielgruppen kennen, das sie anschließend als Leitfaden für eigene Entwicklungen nutzen können. Zudem bietet es ihnen Orientierung für eine vertiefte Beschäftigung mit dem Thema Explainability.