Leitfaden: Künstliche Intelligenz braucht klare Regeln

Künstliche Intelligenz: Chancen nutzen, Risiken mildern

Du denkst darüber nach, Künstliche Intelligenz in deinem Business einzusetzen? KI bietet dir norme Chancen, kommt jedoch gleichzeitig mit Herausforderungen. 

Statistica sagt: Unternehmen, die früh mit KI beginnen, werden leichter von den Vorteilen profitieren.

Entdecke hier die wichtigsten Regeln und rechtlichen Fragen, die du kennen solltest, bevor du mit KI loslegst!

Was ist ein KI-Framework?

Ein KI-Framework ist ein Regelwerk, an dem sich ein Unternehmen orientieren kann, wenn es mögliche Einsatzszenarien für KI in seinen Geschäftsbereichen prüft.

Bei der individuellen Ausarbeitung deines KI-Framework solltest du dich an diesen drei Eckpunkten orientieren:

1. Kontextuelle Eckpfeiler definieren: Überlege, welche Aspekte deines Geschäfts durch KI beeinflusst werden könnten und richte deine Strategie entsprechend aus.
2. Geschäftsziele und KI verknüpfen: Erkenne, wie KI bereits jetzt Einfluss auf dein Geschäft hat und integriere dies in deine strategische Planung.
3. Zusammenspiel von KI und Geschäftsstrategie: Berücksichtige die Komplexität der KI und stelle sicher, dass du verstehst, wie KI und menschliche Entscheidungen zusammenwirken.

Klare Regeln für den Umgang mit KI

Ein durchdachtes KI-Regelwerk hilft kleinen Unternehmen, die Chancen der KI optimal zu nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken zu minimieren. Nutze klare Regeln für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz u.a. in diesen Bereichen:

1. Strategische Ausrichtung: Ein KI-Leitfaden bietet eine klare Richtung darüber, wie KI in Übereinstimmung mit deinen Geschäftszielen eingesetzt werden sollte. Es hilft sicherzustellen, dass die KI-Einsatzmöglichkeiten die spezifischen Bedürfnisse und Ziele deines Unternehmens unterstützen.
2. Risikomanagement: Der Einsatz von KI kann mit rechtlichen, ethischen und betrieblichen Risiken verbunden sein. Durch ein klar definiertes Framework identifizierst du potenzielle Fallstricke und kannst proaktiv Sicherheitsmaßnahmen ergreifen.
3. Effizienz: Ein KI-Framework gibt dir und deinem Team klare Anweisungen darüber, wie KI-Projekte durchgeführt werden sollten. Dies spart Zeit und Ressourcen, indem redundante oder ineffiziente Prozesse vermieden werden.
4. Vertrauen schaffen: Kunden, Partner und Mitarbeitende möchten wissen, dass ein Unternehmen verantwortungsbewusst mit KI umgeht. Ein klar kommuniziertes KI-Regelwerk schafft das nötige Vertrauen.
5. Kontinuierliche Verbesserung: Ein festgelegter Rahmen bildet eine solide Grundlage für die Bewertung und Anpassung deiner KI-Strategie. Dies ermöglicht dir, aus Erfahrungen zu lernen und deine Ansätze kontinuierlich zu verbessern.
6. Schutz vor Missbrauch: KI-Systeme können, wenn sie nicht ordnungsgemäß überwacht und gesteuert werden, unerwünschte oder unvorhergesehene Ergebnisse liefern. Durch die Einrichtung eines Frameworks legst du Richtlinien fest, um sicherzustellen, dass die KI korrekt und sicher verwendet wird.
7. Wettbewerbsvorteil: Gegenüber Konkurrenten, die keine klaren Richtlinien für den Einsatz von KI haben, ist ein solides KI-Framework nicht nur ein Werkzeug, sondern ein Wettbewerbsvorteil.

KI Regeln: Ressourcen & Praktische Beispiele

Klare Regeln für Künstliche Intelligenz fordert auch die Bundesregierung und skizziert auf ihrer Webseite verschiedene nationale und internationale Bemühungen die Entwicklung und den Einsatz von generativer KI zu regulieren. 

Nutzt du KI Tools, wie ChatGPT oder Bard, gibt dir Google einen Leitfaden der Google Suche zu KI-generierten Inhalten an die Hand.

KI Framework Beispiel für kleine Unternehmen

Mögliche Beispielszenarien für die individuelle Ausarbeitung eines KI-Leitfadens in unterschiedlichen Branchen sind:

1. Kontextuelle Säulen der KI

• Privatsphäre: Ein Online-Shop nutzt KI, um Produktempfehlungen für Kunden zu generieren. Dabei dürfen jedoch nicht persönliche Daten wie die E-Mail-Adresse oder Kaufhistorie ohne Zustimmung des Kunden analysiert oder gespeichert werden.
• Fairness: Ein Kreditinstitut verwendet KI für Kreditentscheidungen. Die KI darf nicht auf Datenpunkte wie Geschlecht, Rasse oder sozialen Status zugreifen, da dies zu unfairen Entscheidungen führen kann.
• Transparenz: Eine Krankenkasse gebraucht Künstliche Intelligenz, um die Wahrscheinlichkeit von Krankheiten vorherzusagen. Kunden müssen darüber informiert werden, wie ihre Daten verwendet werden und wie die Vorhersagen zustande kommen.
• Vielfalt: Ein Unternehmen, welches KI-Tools bei der Personalplanung einsetzt, muss sicherstellen, dass die KI nicht nur Bewerber aus bestimmten kulturellen oder sozialen Gruppen bevorzugt. Dies widerspräche dem Grundsatz der Gleichbehandlung.

2. KI und Geschäftsziele

Eine Marketingagentur sucht z.B. nach neuen Designern, um ihr Kreativteam zu erweitern. Bei der Durchsicht der Portfolios bemerkt das Einstellungsteam, dass viele der Designmuster auffällig ähnlich sind und verdächtig perfekt den aktuellen Design-Trends entsprechen. Nach weiterer Recherche stellt sich heraus, dass viele der Bewerber KI-gestützte Design-Tools verwendet haben, um ihre Portfolios zu optimieren. 

KI Recruiting Regeln

Die Agentur steht nun vor der Herausforderung, zu entscheiden, ob sie solche Bewerbungen berücksichtigen sollte und wie sie den tatsächlichen Fähigkeiten und der Originalität der Bewerber gerecht werden kann.

3. Komplexität der KI

In Zeiten des Fachkräftemangels investiert ein Handwerksbetrieb in KI-Tools für eine effizientere Personalbeschaffung. Im Verlauf des Bewerbungsprozesses wird klar, dass weibliche Kandidaten für bestimmte Rollen unterrepräsentiert erscheinen. Dies könnte auf Einseitigkeiten (Bias) in den Trainingsdaten der KI zurückzuführen sein, wo überwiegend männliche Kandidaten für solche Rollen ausgewählt wurden.

KI und Bias

Das Unternehmen muss sich darüber bewusst sein, dass solche Voreingenommenheiten bestehen können und Strategien für Gegenmaßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass Kandidaten unabhängig von ihrem Geschlecht fair behandelt werden.

KI und Datensicherheit

Ein Finanzdienstleister nutzt KI, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Ein Hacker könnte versuchen, die KI mithilfe von sogenannten "Adversarial Attacks" zu täuschen, indem er Daten manipuliert, um betrügerische Transaktionen als legitime erscheinen zu lassen. Das Unternehmen muss KI-Modelle ständig überwachen und aktualisieren, um solche Sicherheitsrisiken zu minimieren.