In vielen Predictive Analytics-Projekten besteht die Herausforderung darin, die Lösungen in bestehende Geschäftsprozesse zu integrieren. Dies galt auch für ein Data Science-Projekt der Continental AG, bei dem in Zusammenarbeit mit der Informationsfabrik GmbH ein Vorhersagesystem für internationale Reifenabsätze entwickelt wurde. Um die Prognosen der Machine Learning-Modelle nachzuvollziehen und die Ergebnisse optimal zu nutzen, benötigten die Experten der Fachbereiche Erklärungen, wie einzelne Vorhersagen entstanden. Der Vortrag wird verdeutlichen, wie Nutzer durch den Einsatz von Explainable AI motiviert werden, Predictive Analytics-Lösungen zu verwenden, und wie die Erklärbarkeit von Machine Learning-Modellen einen entscheidenden Beitrag zum wirtschaftlichen Erfolg von Data Science-Projekten leistet.