In der heutigen Technologielandschaft definiert künstliche Intelligenz (KI) die Arbeitsweise von Unternehmen rasch neu und schafft neue Möglichkeiten für Innovation und Geschäftsprozessoptimierung. Doch während KI verspricht, zahlreiche Branchen zu verändern, stehen Unternehmen vor der wichtigen Aufgabe, ihren Einsatz mit Sorgfalt und Verantwortung zu verwalten, zu überwachen und zu regulieren.

Der erste wesentliche Schritt für eine erfolgreiche Einführung von KI im Unternehmen ist das strategische Management. Es ist wichtig, dass Unternehmen die Ziele, die sie mit der Einführung von KI erreichen wollen, klar definieren. Dazu gehört das Verständnis der spezifischen Geschäftsprobleme, die mit der Technologie gelöst werden können, sowie des Mehrwerts, den sie für die aktuellen Prozesse bringen wird. Der Umgang mit KI bedeutet auch, dass die Mitarbeiter für die Nutzung und den Umgang mit diesen fortschrittlichen Werkzeugen geschult werden müssen. Die Schulung des Personals ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass KI effizient eingesetzt wird und dass die Mitarbeiter in der Lage sind, den täglichen Geschäftsbetrieb zu unterstützen und zu verbessern. Zu einem guten Management gehört auch, KI in bestehende Prozesse zu integrieren und diese zu optimieren, ohne sie zu stören.

Nach der Implementierung erfordert KI eine kontinuierliche Überwachung, um ihre Wirksamkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Bei der Überwachung geht es nicht nur darum, die Leistung von KI-Lösungen zu bewerten, sondern auch darum, sicherzustellen, dass sie ethisch einwandfrei arbeiten und den Unternehmens- und Regulierungsstandards entsprechen. Unternehmen müssen wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) und Metriken festlegen, um die Auswirkungen von KI auf ihre Prozesse genau zu messen. Durch die kontinuierliche Überwachung können Sie Anomalien oder Verzerrungen in KI-Modellen schnell erkennen und korrigieren und so falsche oder unfaire Entscheidungen verhindern. Dieser kontinuierliche Bewertungs- und Verbesserungsprozess ist für die Entwicklung belastbarer und zuverlässiger KI-Modelle von entscheidender Bedeutung.

Die Bestimmung des Risikoniveaus eines KI-Systems basiert auf verschiedenen Faktoren, darunter der Zweck und der Kontext der Nutzung des Systems, die potenziellen Auswirkungen auf die Grundrechte, die Sicherheit und die Würde des Einzelnen sowie die Möglichkeit physischer oder psychischer Schäden. Eine gründliche Analyse des Anwendungskontextes ist für die Identifizierung potenzieller Risiken von entscheidender Bedeutung. Die Verordnung verlangt von den KI-Anbietern, nicht nur die absichtliche Nutzung des Systems zu berücksichtigen, sondern auch den Missbrauch, der vernünftigerweise vorhersehbar ist. Dabei ist zu prüfen, wie das System auf eine Art und Weise genutzt werden könnte, die nicht vorhersehbar ist, aber angesichts der Eigenschaften des Systems selbst und des menschlichen Verhaltens erwartet werden kann.

Beim Training von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) werden Datensätze im Allgemeinen in drei Hauptkategorien unterteilt: Trainingssatz, Validierungssatz und Testsatz. Jedes davon spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung und Bewertung der Wirksamkeit des Modells. Insgesamt trägt die Verwendung von Validierungssätzen dazu bei, das Modell für die bestmögliche Leistung bei unbekannten Daten zu optimieren und sicherzustellen, dass das Modell nicht nur bei den Daten, auf denen es trainiert wurde, eine gute Leistung erbringt, sondern auch robust und zuverlässig ist, wenn es auf neue Daten angewendet wird.

Die Regulierung des Einsatzes von KI ist nicht nur ein entscheidender Aspekt zur Minderung rechtlicher Risiken, sondern auch zur Bewältigung ethischer und sozialer Auswirkungen. Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO in Europa erfordern besondere Aufmerksamkeit, um sicherzustellen, dass personenbezogene Daten mit Respekt und Sicherheit behandelt werden. Unternehmen müssen solide interne Richtlinien umsetzen, um sicherzustellen, dass KI legal und ethisch eingesetzt wird. Dazu gehört die Einführung transparenter Praktiken für die Erhebung und Nutzung von Daten, die Sicherstellung, dass KI-Systeme keine Voreingenommenheit oder Diskriminierung aufrechterhalten, und die Sicherstellung, dass von KI getroffene Entscheidungen erklärbar und überprüfbar sind. Die Schaffung eines internen Regulierungsrahmens, der Richtlinien für die Entwicklung und Anwendung von KI festlegt, trägt dazu bei, ein faires Arbeitsumfeld zu fördern und das Risiko einer Reputationsschädigung zu verringern.

Bei Systemen, die als Hochrisiko eingestuft sind, müssen Abhilfemaßnahmen umgesetzt werden, zu denen die Einrichtung von Systemen zur menschlichen Überwachung, die Gewährleistung der Transparenz des Systembetriebs und die Verfügbarkeit klarer Informationen darüber gehören, wie das System ordnungsgemäß verwendet werden soll. Die Prüfungstätigkeit ist von grundlegender Bedeutung, wenn sich die Organisation für den Einsatz eines KI-Systems entscheidet, unabhängig vom festgestellten Risikoniveau.