---
title: Forschung untersucht Herausforderungen bei der Bewertung von KI-Entscheidungen
url: https://www.elseif.net/de/forschung-untersucht-herausforderungen-bei-der-bewertung-von-ki-entscheidungen
published: 2026-11-09T16:05:18+00:00
language: de
section: Modelle
source: https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/ai-decisionale-e-analisi-controfattuale-come-valutare-le-scelte/
publisher: elseif
---

# Forschung untersucht Herausforderungen bei der Bewertung von KI-Entscheidungen

Eine im August 2026 veröffentlichte Studie befasst sich mit der Frage, wie nachgewiesen werden kann, dass eine von einem Algorithmus vorgeschlagene Entscheidung bessere Ergebnisse liefert als eine zuvor genutzte Methode. Die Untersuchung von Yunxiang Shu, Ran Yan, Feng Tian und Shuaian Wang analysiert die Schwierigkeiten beim Vergleich von Entscheidungen, wenn historische Daten nur die Folgen der tatsächlich ausgeführten Handlungen dokumentieren.

Die Forschung zeigt auf, dass eine präzise Vorhersage nicht automatisch bedeutet, dass die KI die beste Wahl trifft. Während prädiktive KI die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses schätzt, nutzt präskriptive KI diese Informationen, um Handlungen festzulegen, die mit definierten Zielen und Einschränkungen übereinstimmen. Am Beispiel der Kundenabwanderung wird verdeutlicht, dass ein Modell zwar genau vorhersagen kann, welche Nutzer einen Vertrag kündigen könnten, dies aber nicht beweist, dass ein Rabatt die effektivste Maßnahme zur Kundenbindung ist.

Ein zentrales Problem stellt die kontrafaktische Analyse dar, welche ermitteln will, was passiert wäre, wenn unter denselben Bedingungen eine andere Entscheidung getroffen worden wäre. In Unternehmenssystemen werden in der Regel nur die durchgeführte Aktion und ihr Ergebnis registriert, während die Folgen nicht gewählter Alternativen unbekannt bleiben. Dies ist ein grundlegendes Problem der kausalen Inferenz, da für ein einzelnes Ereignis nur eines der potenziellen Ergebnisse direkt beobachtet werden kann.

Die Studie warnt davor, dass der Vergleich zwischen den prognostizierten Kosten einer KI-Empfehlung und den tatsächlichen Kosten eines historischen Verfahrens zu falschen Schlussfolgerungen führen kann. Diese beiden Maße sind nicht direkt äquivalent, und ein Vorteil des neuen Algorithmus könnte lediglich auf der Qualität der Vorhersagen basieren, ohne dass die alternative Entscheidung tatsächlich den geschätzten Nutzen gebracht hätte.

Zur Lösung dieser Probleme wird die kausale Inferenz genutzt, um die Effekte von Interventionen von Kontextmerkmalen zu trennen. Zudem wird die sogenannte Off-Policy Evaluation erwähnt, mit der die Leistung einer neuen Strategie anhand von Daten geschätzt werden kann, die unter einer anderen Strategie gesammelt wurden. Hierbei kommen Methoden wie die Gewichtung durch inverse Wahrscheinlichkeiten und doubly robust Schätzer zum Einsatz. Die Gültigkeit dieser Schätzungen hängt jedoch von statistischen Bedingungen ab, wie der Möglichkeit, alternative Handlungen in vergleichbaren Situationen zu beobachten.