Künstliche Intelligenz mit Argumentationskette

Im Zentrum von „AI Reasoning“ steht die Fähigkeit eines Sprachmodells, komplexe Fragestellungen nicht nur zu beantworten, sondern die Herleitung der Antwort in nachvollziehbaren Teilschritten darzulegen. Dies funktioniert mithilfe von „Chain of Thought“ (CoT), einer Methode, bei der die KI Aufgaben in kleinere logische Schritte zerlegt, Zusammenhänge analysiert und ihre Schlussfolgerungen transparent dokumentiert.

Bei CoT formuliert das KI-Modell seine Antwort nicht in einem einzelnen Schritt, sondern zerlegt die Aufgabe in eine Reihe nachvollziehbarer Teilschritte. Dabei identifiziert es zunächst relevante Informationen, analysiert deren Bedeutung im gegebenen Kontext und kombiniert sie zu einer strukturierten Schlussfolgerung. Jeder dieser Schritte wird dokumentiert – die KI macht damit sichtbar, warum sie zu einem bestimmten Ergebnis kommt.

Diese Fähigkeit unterscheidet CoT-basierende Modelle von herkömmlicher KI-Logik, die häufig nur statistische Wahrscheinlichkeiten verarbeitet, ohne den Weg zur Antwort zu erklären. „AI Reasoning“ erlaubt eine direkte Überprüfung und Bewertung der Herleitung durch Fachleute – eine essenzielle Voraussetzung für den Einsatz in sensiblen Bereichen wie dem Qualitätsmanagement oder der technischen Dokumentation.

„Wie KI unser Business verändert“ Fabasoft TechSalon am 30.11.2017

Von der Datenflut zur Entscheidungsbasis

Ein wesentliches Ziel ist es, aus unstrukturierten oder schwer zugänglichen Informationen handlungsrelevante Erkenntnisse zu generieren. Gerade im industriellen Umfeld entstehen täglich große Mengen an Daten – oft verteilt über unterschiedliche Systeme, Formate oder Dokumente. Die Integration all dieser Informationen in einen sinnvollen Zusammenhang war bislang meist ein manueller und zeitaufwendiger Prozess. Durch den Einsatz von KI-basierenden Fähigkeiten lassen sich diese Daten nun effizienter auswerten.

KI-gestützte Qualitätssicherung

Wie sich „AI Reasoning“ konkret im Qualitätsmanagement anwenden lässt, zeigen folgende Praxisbeispiele. Bei der Analyse von Fehlerursachen in Fertigungs- oder Prüfprozessen kann ein intelligentes System verschiedene Datenquellen – etwa Messdaten, Prüfberichte und historische Qualitätskennzahlen – logisch miteinander verknüpfen. Die KI identifiziert so nicht nur den Ort und Zeitpunkt eines Fehlers, sondern erklärt auch den zugrundeliegenden Zusammenhang plausibel. Diese Form der maschinellen Argumentation macht die Ergebnisse nicht nur vertrauenswürdiger, sondern auch für Qualitätsteams sofort verwertbar.

In der Mängelerhebung kommt KI heute nicht nur zur Erkennung von Problemen zum Einsatz, sondern auch bei der intelligenten Verarbeitung eingehender Informationen. So führt die Technologie zu einer höheren Trefferquote und verbessert die Antwortqualität.

Der Vorteil für Unternehmen: Eine konsistent hohe Datenqualität und gleichzeitig eine bessere Nachvollziehbarkeit der KI-Ergebnisse. Mitarbeitende können die Vorschläge der KI leichter nachvollziehen und bei Bedarf verifizieren oder korrigieren. Das schafft Vertrauen in die Technologie und stärkt die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

Effizient und verständlich

„AI Reasoning“ markiert einen wichtigen Schritt in der Weiterentwicklung KI-gestützter Anwendungen im industriellen Qualitätsmanagement. Indem es nicht nur Antworten liefert, sondern auch den Weg dorthin dokumentiert, schafft es Transparenz und erhöht die Akzeptanz intelligenter Systeme im Arbeitsalltag. Insgesamt wird deutlich, dass der Einsatz von KI nicht nur effizienter, sondern auch verständlicher wird. Und genau das ist der Schlüssel, um neue Technologien nachhaltig im Qualitätsmanagement zu verankern.