Wer die Ergebnisse der KI-Analysen nachvollziehbar halten will, muss regelmäßig die genutzten Datenquellen überprüfen. Unzuverlässige Quellen verfälschen Modelle. Ein Protokoll der verwendeten Datensätze hilft, spätere Analysen kritisch einzuordnen und mögliche Fehlerquellen zu erkennen.

Vor dem produktiven Einsatz sollten alle Modelle auf historischen Datensätzen getestet werden. Dokumentieren Sie jede Testreihe, um Auffälligkeiten später nachvollziehen zu können. Nur so werden Schwächen sichtbar und Verbesserungen gezielt möglich.

Feedback von Analysten oder technischen Nutzern ist für die Verbesserung der Modelle essenziell. Eine laufende Anpassung an neue Marktbedingungen hält die Systeme aktuell und sorgt für bessere Prognosequalität.