Verantwortungsvolle Innovationen durch ethische KI-Praktiken und Datenschutz

Datenschutz und ethische KI-Praktiken sind heute zu wesentlichen Pfeilern für jedes zukunftsorientierte Unternehmen geworden. Da KI weiterhin Produkte und Dienstleistungen prägt, war die Notwendigkeit einer verantwortungsvollen Entwicklung noch nie so wichtig wie heute. Einem aktuellen Bericht der Harvard Business Review zufolge scheitern über 80 Prozent der KI-Projekte, vor allem aufgrund von Problemen mit der Datenqualität. Die Statistik unterstreicht die dringende Notwendigkeit robuster Richtlinien für KI. Solche stellen sicher, dass die Technologie in einer Weise weiterentwickelt wird, die Fairness und Nutzerrechte respektiert.

Vermeidung von Voreingenommenheit, Schutz der Privatsphäre und Minimierung von Umweltauswirkungen, dies sind die Schlüsselbereiche eines umfassenden KI-Ethikkodex. Ethische Standards dürfen nicht erst im Nachgang, quasi en passé, abgefragt werden. Sie müssen vielmehr in den gesamten Lebenszyklus der KI integriert werden, beginnend bei der Datenerfassung und über alle Entwicklungsstufen hinweg. Indem sie diese Praktiken auf allen Organisationsebenen verankern, stellen Unternehmen sicher, dass ihre Nutzung von KI transparent, gerecht und nachhaltig bleibt.

Grundprinzipien einer ethischen KI:

·       Transparenz: KI-Abläufe und -Ergebnisse müssen für alle Beteiligten verständlich und zugänglich sein, um Vertrauen zu schaffen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

·       Rechenschaftspflicht: Es müssen Mechanismen vorhanden sein, die sicherstellen, dass alle, die mit Entwicklung und Nutzung von KI zu tun haben, für den Betrieb ihrer Systeme zur Rechenschaft gezogen werden können. Hier geht es um Schuldfragen und die Haftung im Falle unerwarteter Folgen.

·       Datenschutz: Um ethische KI-Praktiken zu gewährleisten, müssen persönliche Daten unbedingt vor unbefugtem Zugriff geschützt werden. Dies erfordert strenge Datensicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung der Zustimmung der Nutzer:innen.

Zwei Ansätze zur Umsetzung einer ethischen KI lassen sich unterscheiden: a) durch entsprechende Codes im Unternehmen, b) durch staatliche Regulierungsrahmen. Beide spielen eine entscheidende Rolle bei der Behandlung globaler und nationaler ethischer KI-Fragen und der Schaffung der politischen Grundlagen für ethische KI in Unternehmen.

Robuste Datenverwaltung für KI-Ethik unerlässlich

Ethische KI bedeutet mehr, als nur ausgeklügelte Algorithmen zu entwickeln. Sie erfordert eine bewusste Integration der Grundprinzipien in den gesamten KI-Lebenszyklus. Data Governance schafft die Voraussetzungen für die Verwaltung, den Schutz und die verantwortungsvolle Nutzung von Daten. Eine gute und effektive Data Governance unterstützt ethische KI, indem sie sicherstellt, dass die in KI-Systemen verwendeten Daten korrekt und sicher sind und verantwortungsvoll gehandhabt werden. Sie schützt das Unternehmen und seine Kunden und stärkt gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Glaubwürdigkeit der von ihm angebotenen KI-Lösungen.

Insbesondere in Bezug auf Fairness, Datenschutz und Rechenschaftspflicht – und damit die Grundprinzipien einer ethischen KI – birgt die fortschreitende KI-Technologie auch Risiken. Eine wirksame Data Governance umfasst die Verwaltung des Datenzugriffs, die Gewährleistung der ordnungsgemäßen Datennutzung und den Schutz der Rechte des Einzelnen. Sie stellt sicher, dass Unternehmen die Transparenz darüber wahren, wie KI-Modelle entwickelt, trainiert und eingesetzt werden.

Ebenso wichtig als Grundlage für die Entwicklung von KI-Systemen ist die Datenqualität. Gewährleisten lässt sie sich durch ein robustes Stammdatenmanagement (Master-Data-Management = MDM). Ist ein MDM-System vorhanden und stimmt die Datenqualität, kann man die aktive Nutzung von KI in Betracht ziehen, um gezielt Datenqualitätsprozesse zu automatisieren.

Künstliche Intelligenz sollte niemals wichtige Entscheidungen auf der Grundlage fehlerhafter oder inkonsistenter Daten treffen. Indem KI in die Überwachung der Datenqualität integriert wird, lässt sich die Erkennung von Anomalien, Fehlern und Inkonsistenzen innerhalb der Datenbestände automatisieren. Diese symbiotische Beziehung sollte man sich zu eigen machen und auf solide Datenverwaltungspraktiken setzen, die es KI-Systemen ermöglichen, den besten Return on Investment zu erzielen.

KI-Modelle in der Praxis

KI-Modelle werden darauf trainiert, Muster und Regeln zu erkennen, die eine akzeptable Datenqualität für ein bestimmtes Unternehmen definieren. Einmal implementiert, überwachen diese Modelle kontinuierlich den Datenfluss und weisen auf Verstöße oder Anomalien hin, die einer weiteren Überprüfung bedürfen. Sie können auch sensible personenbezogene Daten identifizieren und sicherstellen, dass diese in Übereinstimmung mit Vorschriften wie der DSGVO behandelt werden. Durch eine wachsame KI-gesteuerte Überwachung der Datenpraktiken und des Modellverhaltens schützen sich Unternehmen vor ungewollten Compliance-Verstößen – wie ein zusätzliches Augenpaar, das rund um die Uhr über die Daten wacht.

Bei KI-Modellen führen Techniken wie die KI-Erklärbarkeit zu einem tieferen Verständnis der „Black Box“. Sie helfen dabei, potenzielle Quellen für Voreingenommenheit, Diskriminierung oder andere ethische Risiken zu erkennen. Dieser proaktive Ansatz verringert den manuellen Aufwand der Datenverwalter, da Probleme noch vor ihrer Eskalation eingehegt werden können. Statt langwieriger manueller Überprüfungen übernimmt die KI den Großteil der Arbeit, so dass sich der Mensch auf die Behebung der Probleme konzentrieren kann. Resultat ist eine zuverlässigere Datenpipeline, die vertrauenswürdige, weil qualitativ hochwertige Daten zur Generierung zuverlässiger KI-Einsichten bereitstellt.

Eine symbiotische Beziehung

Für eine effektive Data Governance und KI-Befähigung brauchen Unternehmen ein Verständnis ihrer Datenlandschaft. Datenbestände manuell zu katalogisieren und zu klassifizieren, ist jedoch eine äußerst aufwändige Angelegenheit. Hier kann Künstliche Intelligenz helfen, indem sie Daten automatisch klassifiziert. KI-Modelle lassen sich so trainieren, dass sie die Datentaxonomie, Metadatenkonventionen und Geschäftsglossare eines Unternehmens verstehen.

Sobald diese Modelle eingesetzt werden, können sie neue Datenquellen automatisch analysieren, sie nach Typ, Inhalt und Beziehungen klassifizieren und die entsprechenden Metadaten-Tags zuweisen. Dadurch reduziert sich der manuelle Klassifizierungsaufwand für Datenverwalter erheblich. KI-gesteuerte Datenklassifizierung bietet einen umfassenderen und aktuelleren Überblick über den Datenbestand. Auf Grundlage einer derart verbesserten Data Governance können Unternehmen KI-Anwendungsfälle zielgerichteter entwickeln und einsetzen.

Wollen Unternehmen KI weiterhin als Wettbewerbsvorteil nutzen, müssen sie in solide Data-Governance-Praktiken investieren, um die Vorteile von KI zu maximieren und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken zu minimieren. Durch die Einhaltung solider Governance- und ethischer Standards stellen sie sicher, dass die in KI-Systemen verwendeten Daten von hoher Qualität sind. Das Vertrauen in und die Integrität von KI-Anwendungen werden damit wirksam gefördert.