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Die 7 größten Mythen über KI

Die Künstliche Intelligenz (KI) ist eines der aktuellsten Themengebiete der Wirtschaft und integraler Bestandteil der Digitalisierung. Doch die KI ist längst kein neues Thema mehr – dennoch halten sich Vorurteile und Mythen hartnäckig.

Künstliche Intelligenz wird menschliche Arbeitende ersetzten

geklaut: Hinter jeder Künstlichen Intelligenz sitzt ein Mensch und entscheidet in irgendeiner Form, wie diese arbeiten soll. Der menschliche Faktor ist also nach wie vor sehr wichtig. KI unterstützt die Mitarbeiter hier vielmehr, indem sie von Prozessen entlastet werden, die gleichförmig und arbeitsaufwendig sind. Ersetzt wird also nicht der Marketeer an sich, sondern seine ihm lästigen Aufgaben. Denn die Frage „Wie nutzt man die Informationen“ eröffnet eine breite Auswahl an neuen Möglichkeiten, aber auch an neuen Fragen, die dann von Marketing-Teams entschieden werden müssen. Diese Fragen sind wichtiger, interessanter und viel stärker auf kreative Entscheidungen ausgerichtet als die durch KI wegfallenden Tätigkeiten. Künstliche Intelliegenz ersetzt auch keine kreativen Entscheidungen und Geschäftsstrategien, sondern hilft Menschen, diese Entscheidungen auf Basis fundierten Wissens zu treffen. Und auf Anweisung des Marketeers setzt die KI die Entscheidung schließlich auch in die Tat um.

KI ist nicht mit dem Datenschutz vereinbar

Solange KI-Anwendungen die Vorgaben des Datenschutzrechts einhalten können, sind sie auch mit diesem vereinbar. Richtig ist, dass KI eine sehr große Menge an Daten verarbeitet, da sie (z.B. für Methoden wie das maschinelle Lernen) auf der Grundlage von Daten sowie Datenbanken (die sog. Bibliotheken) trainiert wird und daraus bestimmte Muster erkennt. Wie für alle anderen Vorgänge oder Systeme, die Daten speichern, verarbeiten, herausgeben oder strukturieren, gelten auch hier der Datenschutz und die Vorschriften der DSGVO und des BDSG. 

Nach Art. 22 Abs. 1 DSGVO sind Entscheidungen mit rechtlichen Folgen oder erheblichen Beeinträchtigungen, soweit sie ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhen, grds. unzulässig. Diese Vorschrift verbietet es jedoch nicht, dass eine menschliche Entscheidung auf der Grundlage einer vorangegangenen automatisierten Datenverarbeitung ergeht.

Zu den Grundsätzen der DSGVO zählen zudem umfassende Dokumentations- und Rechenschaftspflichten. Damit Unternehmen, die KI-Anwendungen nutzen, diese Pflichten erfüllen können, muss auch die Funktionsweise des Algorithmus erfasst werden können. Somit müssen Gewichtungen der Kriterien, nach denen die KI dazulernt und entscheidet, genauso dokumentiert werden wie die Auswirkungen verschiedener Korrelationen auf die Ergebnisse. Darüber hinaus muss der Selbstlernprozess der KI abgebildet werden. 

Problematisch daran ist, dass Entwickler zwar nachvollziehen können, auf welcher Basis der Algorithmus aufbaut, nicht jedoch, wie sich dieser im Selbstlernprozess weiterentwickelt. Die ausschlaggebenden Faktoren einer von KI getroffenen Entscheidung sind dann unter Umständen nicht mehr nachvollziehbar. Diese „Blackbox-KI“ kann für Unternehmen zu einem starken Spannungsfeld zwischen den Vorteilen der KI-Anwendung und der Einhaltung von Datenschutzvorgaben führen. Das Problem kann gelöst werden, indem nicht personenbezogene Nutzerinformationen, sondern anonymisierte Daten verwendet werden (Crowdsourcing). 

KI ist der bessere Entscheider, da sie immer anhand objektiver Kriterien vorurteilsfreie Entscheidungen trifft

geklaut: Es kommt darauf an! Der Terminus Similarity Bias beschreibt die statistisch nachgewiesene Tatsache, dass Menschen andere Personen positiver bewerten, wenn sie ihnen ähnlich sind. Anders als eine KI-Technologie kann ein Mensch nicht diskriminierungsfrei programmiert werden. Auch nach entsprechenden Schulungen und Sensibilisierungen wird es einem Menschen nicht immer möglich sein, sich von Vorurteilen freizumachen. 

Dieser Vorteil von programmierbaren KI-Systemen zeigt sich vor allem in Bewerbungsverfahren. Personaler werden im Recruiting-Prozess häufig mit einer Vielzahl zu bearbeitender Bewerbungen konfrontiert, die große Mengen an Daten enthalten. Beim Aussortieren nach fachlicher Qualifikation und Persönlichkeit muss außerdem darauf geachtet werden, dass die Diskriminierungsverbote des Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetzes (AGG) eingehalten werden. Demnach dürfen Beschäftigte und Bewerber nicht aus Gründen der Rasse, wegen der ethnischen Herkunft, des Geschlechts, der Religion oder Weltanschauung, wegen einer Behinderung, des Alters oder der sexuellen Identität benachteiligt werden (vgl. §§ 7 Abs. 1, 1 AGG). Wo Personaler evtl. von Vorurteilen oder Klischees (unbewusst) beeinflusst werden, kann ein KI-System grds. zur Objektivierung des Bewerbungsprozesses beitragen und Diskriminierung mindern.

Voraussetzung dafür ist jedoch, dass das KI-System diskriminierungsfrei und neutral programmiert wurde und sichergestellt wird, dass Biases nicht im System festgehalten werden (also frei vom „Dirty Bias“ sind). Wird dies weder durch sorgfältige Prüfung der Datenbasis noch durch Testung sowie Training des Systems gewährleistet, kann KI durchaus auch diskriminieren. So ist z.B. beim Einsatz von KI-basierter Sprachanalyse-Software zu beachten, dass nur die vom Fragerecht des Arbeitgebers erfassten Persönlichkeitsmerkmale und nur die für die konkrete Stelle notwendigen Informationen ermittelt werden. 

Besondere Vorsicht ist z.B. geboten, wenn eine Software anhand von Wortwahl und Wortschatz ermittelt, welche ethnische Herkunft die Bewerber haben, oder ihnen durch eine Analyse der Stimmlage geschlechterspezifische Eigenschaften zuschreibt. Denn es muss sichergestellt sein, dass die Software ihre Bewertung nicht an nach § 1 AGG unzulässige Merkmale knüpft. Ansonsten kann ein derartiger Vorgang eine Diskriminierung indizieren (§ 22 AGG) und damit einen Schadensersatz- und Entschädigungsanspruch des diskriminierten Bewerbers gegen den ihn ablehnenden Arbeitgeber gem. § 15 AGG nach sich ziehen. 

KI ist in den Kinderschuhen.

geklaut:

Aktuelle KI-Systeme werden zwar ständig weiterentwickelt und ausgebaut, sind aber nicht mehr bloße Zukunftsmusik, sondern aus vielen Unternehmen und verschiedenen Branchen schon jetzt nicht mehr wegzudenken. 

Nach einer Bitkom-Studie von April 2021 wird KI zwar derzeit nur in 8 % der deutschen Unternehmen eingesetzt, jedoch plant jedes vierte Unternehmen Investitionen in KI-Anwendungen und mehr als zwei Drittel der Befragten halten KI für die wichtigste Zukunftstechnologie. Unternehmen geht es nicht darum, komplexe Algorithmen zu implementieren, sondern die eigenen Geschäftsprozesse mit Hilfe von KI effizienter zu gestalten. 44 % versprechen sich schnellere und präzisere Problemanalysen, 35 % erwarten beschleunigte Prozesse und 30 % erhoffen sich einen geringeren Ressourcenverbrauch. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen können von dem Potenzial der KI profitieren und ihre Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen, wettbewerbsfähigen Weiterentwicklung sowie die Sicherheit ihrer Arbeitsplätze steigern. Dabei handelt es sich nicht immer um komplexe KI-Systeme, wie man sie von Tech-Giganten kennt. Bereits in vielen kleineren Entwicklungen können die Vorteile von KI genutzt werden. Ein Beispiel hierfür sind Chatbots, die Kundenanfragen automatisiert bearbeiten, spezifizieren und idealerweise auch schon klären können. Unternehmen verschaffen sich hier eine standardisierte und effizientere Bearbeitung solcher Anfragen und sparen Ressourcen durch den Wegfall der menschlichen Komponente.

Kurzum: KI hat die Phase der Kinderschuhe bereits hinter sich gelassen und spielt schon jetzt eine entscheidende Rolle in der Planung und Ausrichtung von Unternehmen. Gleichzeitig bedeutet der Einfluss von KI aber nicht, dass Roboter die Arbeit in Unternehmen komplett übernehmen. KI erlaubt schnellere Entscheidungen auf einer besseren Datenbasis und erhöht die Anpassungsfähigkeit von Unternehmen bei Marktveränderungen durch Echtzeitinformationen sowie Vorhersagen jenseits menschlicher Fähigkeiten. KI schafft für Unternehmen also weit mehr als Effizienz – sie ist ein Schlüssel zu erhöhter Wettbewerbsfähigkeit. Sie unterstützt die Arbeit von Menschen, schafft sie aber nicht grundlegend ab. 

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