Enzai MCP-Server
Verbindet sich mit Ihrer KI.
Jeder MCP-kompatible Agent erhält dieselbe kontrollierte Verbindung, genau dort, wo Ihre Teams bereits arbeiten.
Einige unserer Integrationen
Workflow-Tools
Jira, ServiceNow
Modellanbieter
Anthropic, OpenAI
Agenten-Tools
Copilot Studio, Claude Enterprise
Entwicklungs­umgebungen
Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Databricks

Glossar

KI-Erklärbarkeit

KI-Erklärbarkeit

KI-Erklärbarkeit

Das Ausmaß, in dem die internen Funktionsweisen eines KI-Systems von Menschen verstanden und interpretiert werden können.

Das Ausmaß, in dem die internen Funktionsweisen eines KI-Systems von Menschen verstanden und interpretiert werden können.

Aktualisiert

Die Gesamtheit der Methoden (Ersatzmodelle, Feature-Attribution, Kontrafakten) und Prozesse (Dokumentation, benutzerfreundliche Dashboards), die KI-Entscheidungen transparent machen, sodass Stakeholder die Ergebnisse nachvollziehen, hinterfragen und ihnen vertrauen können.

Beispiel

Ein Scoring-Modell für Kreditwürdigkeit nutzt SHAP, um aufzuzeigen, welche finanziellen Faktoren (z. B. eine „kurze Kredithistorie“) zu einer Ablehnung geführt haben. Kreditsachbearbeiter prüfen diese Erläuterungen zusammen mit der Empfehlung der KI. Dies ermöglicht es Antragstellern, Ungenauigkeiten zu korrigieren und eine manuelle Prüfung zu beantragen.

Steuern Sie die KI, die Sie tatsächlich nutzen.

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Beginnen Sie mit dem, was bereits im Einsatz ist.

Beginnen Sie mit dem, was bereits im Einsatz ist.

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Vereinbaren Sie eine Demo, und wir zeigen Ihnen, wie Enzai die genutzte KI findet, jedem System einen Verantwortlichen zuweist und alles dokumentiert.

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