Mechanismus für gute Ergebnisse

Wie können wir der KI vertrauen?

Unternehmen setzen zunehmend auf KI oder planen, dies künftig zu tun. Doch die große Euphorie bleibt in der Industrie aus guten Gründen noch aus. Zum einen fehlt die kritische Masse an Einsatzszenarien, weswegen Unsicherheit besteht, welche Handlungsfelder nachhaltige Erfolge versprechen. Zum anderen ist die Frage der Zuverlässigkeit zu klären, also wie valide KI-generierte Ergebnisse wirklich sind. Im Folgenden geht es um die Mechanismen, die gute Ergebnisse sicherstellen helfen.

Fazit

Der Einsatz von KI macht bestimmte Analysen, die als Basis einer komplexen Urteilsfindung dienen, und viele andere Aktivitäten erst jetzt möglich oder führt dazu, dass diese verbessert werden können. Doch aufgrund der Tatsache, dass die Prozesse hin zur KI-Entscheidung in einer Blackbox ablaufen, kann es unmittelbar keine Gewissheit darüber geben, wie die Ergebnisse zustande kommen und ob sie valide sind. Eine Vielzahl von bislang veröffentlichten Beispielen bezüglich Verzerrungen oder im Hinblick auf das Manifestieren von Vorurteilen macht deutlich, dass Entwicklung und Einsatz KI-basierter Anwendungen einer hohen Methodenkompetenz bedarf – insbesondere in Bezug auf die Gestaltung von Modellen zur Erfassung und Nutzung von Daten. Insgesamt müssen diese Herausforderungen gelöst werden, denn die daraus resultierende Vertrauenswürdigkeit ist maßgeblich für die Akzeptanz der KI-Anwendung. Zusätzlich sollte hier durch eine ernst gemeinte Aufklärungsarbeit aller beteiligten Parteien bezüglich der Chancen und Risiken der KI-Technologie Transparenz und damit Verständnis geschaffen werden. Letztendlich ist es ebenso notwendig auch die Ethik zu berücksichtigen – Unterstützung bei der Umsetzung von KI-Systemen gemäß ethischer Kriterien wird mittlerweile auch Tool-basiert angeboten.

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