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Heutzutage kombiniert diagnostisches Schließen allgemeines und spezialisiertes Wissen, Elemente der Mathematik, eine gewisse Leichtigkeit mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und nicht zuletzt die Leichtigkeit im Umgang mit KI-Tools. Wir stellen Verfahren und Werkzeuge zur Erstellung von Bäumen vor, die zu verständlichen, transparenten, einfachen und robusten Klassifikationen und Entscheidungen führen. Diese Werkzeuge sind heuristischer als optimale Modelle, inspiriert von der Perspektive der begrenzten Rationalität. Wir beschreiben, wie die Grundsätze der begrenzten Rationalität einen Rahmen für die Mensch-Maschine-Interaktion bieten, der sich dieser Artikel widmet. Wir behaupten, dass unsere vorgeschlagenen Tools aufgrund dieser Rationalität eine maschinengestützte Entscheidungsfindung erleichtern, die reibungslos, transparent und erfolgreich ist.