<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Explainable AI on Formize.com Blog</title><link>https://blog.formize.com/de/tags/explainable-ai/</link><description>Recent content in Explainable AI on Formize.com Blog</description><generator>Hugo</generator><language>de</language><atom:link href="https://blog.formize.com/de/tags/explainable-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Brücken bauen zwischen erklärbarer KI und Governance synthetischer Daten mit Formize</title><link>https://blog.formize.com/de/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/de/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="brücken-bauen-zwischen-erklärbarer-ki-und-governance-synthetischer-daten-mit-formize">Brücken bauen zwischen erklärbarer KI und Governance synthetischer Daten mit Formize&lt;/h1>
&lt;p>Künstliche Intelligenz verlagert sich von experimentellen Laboren in mission‑kritische Produktionsumgebungen. Zwei Trends dominieren diesen Wandel:&lt;/p>
&lt;ol>
&lt;li>&lt;strong>Synthetische Daten&lt;/strong> – erzeugt, um die Privatsphäre zu schützen, das Modelltraining zu beschleunigen und knappe Datensätze zu erweitern.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Erklärbare KI (XAI)&lt;/strong> – gefordert von Regulierungsbehörden, Prüfern und End‑Nutzern, die verstehen wollen, &lt;em>warum&lt;/em> ein Modell eine bestimmte Vorhersage trifft.&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;p>Während beide Themen reife Toolsets besitzen, werden sie häufig in Silos behandelt. Synthetische‑Daten‑Pipelines erzeugen Daten, und XAI‑Tools erklären das Modellverhalten, doch gibt es selten eine einzige Wahrheitsquelle, die beide verbindet. Diese Lücke erzeugt Compliance‑Risiken, erschwert die Auditierbarkeit und untergräbt das Vertrauen der Stakeholder.&lt;/p></description></item></channel></rss>