Definition: Overfitting tritt auf, wenn ein KI-Modell die Trainingsdaten quasi „auswendig lernt“, anstatt die zugrunde liegenden Muster und Logiken zu verstehen. Die KI passt sich so extrem an die Beispiele im Training an, dass sie kein allgemeines Wissen aufbaut.

Das Risiko für Ihr Unternehmen: Ein „überangepasstes“ Modell ist in der Praxis brandgefährlich. In der Testphase glänzt das System oft mit einer Genauigkeit von nahezu 100 %. Sobald die KI jedoch im echten Geschäftsalltag mit neuen, unbekannten Daten (z. B. einer echten Kundenanfrage) konfrontiert wird, versagt sie komplett, weil sie das neue Szenario nicht auf Basis ihres „Auswendiglernens“ lösen kann.

Die Lösung nach ISO 42001: Um Overfitting zu verhindern, setzen wir im KI-Management auf klare Qualitätsstandards:

• Datentrennung: Striktes Aufteilen der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsets.

• Early Stopping: Das Training wird exakt dann gestoppt, wenn die KI anfängt, Details auswendig zu lernen, statt Muster zu erkennen.

• Regulierung: Einsatz technischer Leitplanken, die die Komplexität des Modells begrenzen.
  
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