Die vorgestellte Methode für die worst-group empirical risk minimization kann in der Praxis auf verschiedene Weisen angewendet werden. Zunächst müssen die Daten in Gruppen unterteilt werden, wobei jede Gruppe eine eigene Verteilung repräsentiert. Anschließend können die Algorithmen aus dem Paper verwendet werden, um das optimale Modell zu finden, das die maximale Verlustfunktion über alle Gruppen minimiert. Dies kann dazu beitragen, Fairness und Robustheit in maschinellen Lernanwendungen zu verbessern, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen. Die Implementierung erfordert die Berücksichtigung von Datenschutzaspekten, um sicherzustellen, dass die Privatsphäre der Daten gewahrt bleibt.