Ein quantifizierbarer Messwert (z. B. Modellgenauigkeitsdrift, Zeit zur Beseitigung von Vorurteilen), der zur Überwachung und Berichterstattung über Ziele der KI-Governance und Compliance verwendet wird.
Ein spezifischer, messbarer Wert, der widerspiegelt, wie effektiv eine Organisation oder ein KI‑Projekt Governance-Ziele erreicht – beispielsweise die Stabilität der gesamten Modellgenauigkeit über die Zeit, die durchschnittliche Zeit zur Erkennung und Behebung von Bias-Problemen oder der Prozentsatz der Modelle mit aktuellen Wirkungsbewertungen. Gute KPIs sind an strategische Ziele gekoppelt, verfügen über klare Schwellenwerte und werden über automatisierte Dashboards nachverfolgt, um bei rechtzeitigen Interventionen zu unterstützen, wenn Kennzahlen außerhalb akzeptabler Bereiche liegen.
Eine Retailbank verfolgt die KPI „monatlicher Modell-Drift in Prozent“, die den Rückgang der Vorhersagegenauigkeit ihres Kreditrisikomodells im Vergleich zur letzten Kalibrierung misst. Wenn der Drift 3 % überschreitet, löst eine automatisierte Warnung eine Pipeline zur erneuten Modelltrainierung aus, sodass Kreditentscheidungen zuverlässig bleiben und die internen Genauigkeitsstandards eingehalten werden.
