Responsible AI Die Zukunft der KI ist verantwortungsvoll

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Künstliche Intelligenz (KI) ist gefühlt schon jetzt überall – von der Gesundheitsversorgung über die Finanzbranche und den Kundenservice bis hin zur Fertigungsindustrie. Mit dieser Verbreitung geht jedoch eine wachsende Verantwortung einher, die über rein technische Aspekte hinausgeht. KI zu nutzen, wird in Zukunft vor allem heißen, KI verantwortungsvoll einzusetzen. Doch wie geht das?

Mit der steigenden öffentlichen Akzeptanz von KI wächst nicht nur das Verständnis der Verbraucher für den Wert und die Potenziale der neuen Technologie, sondern auch die Anforderungen an die Standards, die der Einsatz künstlicher Intelligenz erfüllen muss. Datenschutz ist dabei nur die Spitze des Eisbergs. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den höchsten ethischen und sozialen Standards entsprechen. „Responsible AI“ fasst dabei die Bestrebungen zusammen, KI-Technologien sozial und ethisch verantwortungsvoll zu entwickeln und einzusetzen.

Eine robuste und skalierbare Infrastruktur ist das Rückgrat jeder KI-Anwendung. Unternehmen sind darauf angewiesen, dass ihre IT-Infrastruktur in der Lage ist, große Datenmengen nicht nur effizient, sondern auch sicher zu verarbeiten und zu speichern, damit sie beispielsweise nicht von Cyberkriminellen missbraucht werden können. Dies umfasst sowohl Software- und Hardware-Komponenten als auch Cloud-Dienste, die Flexibilität und Skalierbarkeit bieten.

KI-fähige Inhalte – strukturierte und unstrukturierte Daten sicher nutzen

Um KI-Modelle effektiv zu trainieren, benötigen Unternehmen Zugang zu umfangreichen, qualitativ hochwertigen und diversifizierten Daten. Hierzu gehören neben strukturierten vor allem auch unstrukturierte Dokumente und Daten, die oft in verschiedenen Formaten vorliegen und aus unterschiedlichen Quellen stammen. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten zu integrieren und zu analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Gleichzeitig muss sichergestellt werden, dass die Daten tatsächlich für den angestrebten Zweck genutzt werden dürfen. Haben beispielsweise Kunden ihre Zustimmung gegeben, dass ihre Daten von einer KI verarbeitet werden? Entspricht die KI-Nutzung beispielsweise der DSGVO.

Für Unternehmen ist es entscheidend, nachvollziehen zu können, auf welcher Datenbasis die eingesetzte KI trainiert wurde – zum einen, um belastbare Ergebnisse zu erzielen, die als Entscheidungsgrundlage genutzt werden können, zum anderen, um sicherzustellen, dass gesetzliche Datenschutzvorgaben eingehalten werden. Intelligente Content-Lösungen wie die von Hyland können dabei helfen, relevante Informationen und unstrukturierte Daten aus unterschiedlichen Repositories zu bündeln und so die Grundlage für das Training und die Nutzung von KI zu liefern, die nicht nur leistungsfähig sind, sondern auch nach ethischen Standards und unter Einhaltung aller Datenschutzrichtlinien operieren.

Governance – Spielregeln für das Fairplay

Governance-Strukturen sind entscheidend, um die Nutzung von KI-Systemen zu steuern und zu überwachen. Daher brauchen Unternehmen Richtlinien und Verfahren, die sicherstellen, dass KI-Anwendungen den rechtlichen und ethischen Standards entsprechen. Dies umfasst die Festlegung von Verantwortlichkeiten, eine kontinuierliche Überwachung der Einhaltung von Richtlinien und die regelmäßige Bewertung der Systeme. Dies ist insbesondere wichtig, weil die Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz rasant voranschreitet.

Vermeidung von Schatten-KI – den Überblick behalten

Die „Schatten-KI“ könnte man als die nächste Generation der „Schatten-IT“ bezeichnen. Gemeint sind inoffizielle oder der Einsatz nicht genehmigter KI-Systeme, die innerhalb eines Unternehmens verwendet werden, z. B. in einzelnen Fachabteilungen für bestimmte Aufgaben wie Übersetzungen oder Recherche. Diese Lösungen können Sicherheitsrisiken darstellen und die Einhaltung von rechtlichen Vorschriften gefährden.

Unternehmen müssen daher Mechanismen implementieren, um die Entstehung von Schatten-KI zu verhindern und sicherzustellen, dass alle KI-Anwendungen den festgelegten Standards entsprechen. Dabei ist es wichtig, Mitarbeitende für die Risiken der frei verfügbaren KI-Lösungen zu sensibilisieren und gegebenenfalls gemeinsam Alternativen zu entwickeln oder zu implementieren, die die Teams sicher in ihrem Arbeitsalltag nutzen können.

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Ethik – für eine diskriminierungsfreie KI-Nutzung

Ethische Überlegungen spielen eine zentrale Rolle beim Einsatz von KI. Unternehmen müssen sicherstellen können, dass ihre KI-Systeme fair, transparent und unvoreingenommen sind. Das bedeutet, dass sie beispielsweise bei der Einstellung von Mitarbeitenden oder der Vergabe von Krediten Menschen nicht aufgrund ihres Geschlechts, ihrer Hautfarbe, Religion, ihrer sozioökonomischen Herkunft oder anderen Faktoren benachteiligen. Dies erfordert eine sorgfältige Gestaltung der Algorithmen und eine kontinuierliche Überwachung der Datenbasis, um Diskriminierung und Vorurteile zu vermeiden.

Expertise und Change Management – den Wandel managen

Die Entwicklung eines KI-Modells erfordert spezialisierte Kenntnisse und Fähigkeiten. Unternehmen müssen in die Ausbildung ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter investieren und sicherstellen, dass sie Zugang zu Experten haben, die in der Lage sind, komplexe KI-Modelle zu entwickeln und zu betreiben. Dies kann durch interne Schulungsprogramme oder die Zusammenarbeit mit externen Fachleuten erreicht werden.

Neben der technischen Expertise benötigen Unternehmen auch ausreichende personelle Ressourcen, um KI-Projekte nachhaltig und verantwortungsbewusst zu realisieren. Dies umfasst nicht nur Data Scientists und Ingenieure, sondern auch Experten aus den Bereichen Recht, Ethik und Unternehmensführung, die in der Lage sind, die verschiedenen Aspekte von KI-Projekten zu bewerten und zu steuern. Dabei ist auch ein fundiertes Change Management wichtig, um sicherzustellen, dass Mitarbeitende mit der neuen Technologie Schritt halten und sich an neue Arbeitsweisen gewöhnen können.

KI-Lösungen finden, die passen

Mit generativen KI-Modellen wie ChatGPT begann der Hype. Viele Menschen haben sich an der neuen Technologie versucht: Bilder generiert oder Reisepläne erstellt. Doch natürlich ist das tatsächliche Potenzial der Lösungen deutlich größer. Um dieses zu realisieren, sollten Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die ihren spezifischen Anforderungen entspricht. Dies kann die Entwicklung eigener KI-Modelle oder die Anpassung und Konfiguration bestehender Systeme umfassen.

Wichtig ist, dass diese Lösungen flexibel und skalierbar sind, um den sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden und dass sie auf eine verlässliche, sichere und geprüfte Datenbasis zugreifen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Herausforderungen erkennen und meistern

Die Zukunft der KI liegt in ihrem verantwortungsvollen Einsatz. Unternehmen, die KI-Technologien implementieren möchten, müssen sich sowohl technischer als auch ethischer Herausforderungen stellen. Eine robuste Infrastruktur, hochwertige Daten, klare Governance-Strukturen und die Vermeidung von Schatten-KI sind entscheidend für den unternehmerischen Erfolg. Gleichzeitig müssen ethische Überlegungen, Expertise und ausreichende personelle Ressourcen berücksichtigt werden, um KI nachhaltig und verantwortungsvoll zu nutzen. Nur so kann das volle Potenzial ausgeschöpft werden – gesellschaftlich verantwortungsvoll, sozial, zukunftsgerichtet und nachhaltig.

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