KI hat das Potenzial, ganze Branchen zu revolutionieren und unsere Arbeits- und Lebensweise grundlegend zu verändern. Angesichts dieser weitreichenden Auswirkungen künstlicher Intelligenz sind effektive Governance-Praktiken unerlässlich. Nur so lässt sich sicherstellen, dass die Entwicklung, die Bereitstellung und der Einsatz von KI-Technologien ethischen Standards rund um Transparenz, Verantwortlichkeit und Fairness entsprechen. KI-Governance ist entscheidend, um die ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Auswirkungen von KI-Systemen zu managen. In diesem Artikel untersuchen wir, was KI-Governance ist, warum sie nötig ist und welche grundlegenden Prinzipien und Strategien Sie beim verantwortungsvollen Einsatz von KI-Ökosystemen beachten sollten.
WAS IST KI-GOVERNANCE?
Der Begriff „KI-Governance“ beschreibt eine Sammlung von Frameworks, Richtlinien und Best Practices, die wie eine Art Leitlinie fungieren: Sie stellen sicher, dass KI-Technologie auf eine Weise entwickelt und eingesetzt wird, die potenzielle Bias-Risiken minimiert und die gewünschten Vorteile maximiert. KI-Governance befasst sich mit den Algorithmen, der Entscheidungsfindung, dem Datenschutz und der Datensicherheit von KI – aber auch mit den potenziellen wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Auswirkungen, die mit dem Einsatz dieser Technologie einhergehen.
WARUM IST KI-GOVERNANCE SO WICHTIG?
Governance ist unverzichtbar, wenn Unternehmen KI einsetzen wollen – egal, ob für ihr Geschäft oder zum Vorteil der Gesellschaft. Hier sind vier Gründe, warum KI-Governance für jedes Unternehmen Priorität haben sollte:
Berücksichtigung ethischer und moralischer Erwägungen
KI-Systeme können weitreichende Folgen für unsere Gesellschaft haben. So können KI-gestützte Tools beispielsweise voreingenommene Entscheidungen treffen, wodurch bestimmte Personen und Gruppen auf unfaire Weise benachteiligt werden (sogenannter „Bias“). KI-Governance sorgt hierbei für die nötige Verantwortlichkeit: Unternehmen müssen die potenziellen gesellschaftlichen Auswirkungen dieser Systeme berücksichtigen und dafür sorgen, dass sie fair, transparent und unter Achtung menschlicher Werte und individueller Rechte implementiert werden.
Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften
Regierungen auf der ganzen Welt befassen sich derzeit mit KI-spezifischen Gesetzen. In diesem äußerst dynamischen Umfeld gewährleisten Best Practices für KI-Governance, dass die Entwicklung und Verwendung dieser Technologien den geltenden Gesetzen und Vorschriften entsprechen. Im Bereich Datensicherheit und Datenschutz sind KI-Governance-Standards entscheidend, um personenbezogene Daten zu schützen und die Einhaltung von Datensicherheits- und Datenschutzgesetzen zu gewährleisten.
Risikomanagement
Der Einsatz von KI-Technologien birgt viele Risiken und Herausforderungen: vom Verlust des Kundenvertrauens, über das Verlernen wichtiger Fähigkeiten, weil zu viel Arbeit der KI überlassen wird, bis hin zu vorurteilsbehafteten Entscheidungsprozessen. KI-Governance-Praktiken schaffen ein Framework, mit denen sich diese und andere Risiken erfolgreich erkennen und managen lassen.
Vertrauen aufrechterhalten
KI-Algorithmen können äußerst undurchsichtig sein. Das macht es für Führungskräfte und andere Stakeholder:innen äußerst schwierig, die Entscheidungsprozesse dieser Algorithmen zu verstehen. KI-Governance unterstützt Transparenz und Erklärbarkeit, da Unternehmen detaillierte Informationen über ihre KI-Systeme bereitstellen müssen – das umfasst auch die Datenquellen und Algorithmen, die bei KI-gestützten Entscheidungen zum Einsatz kommen. Indem sie genau darlegen, wie ihre KI-Systeme funktionieren, können Unternehmen das Vertrauen ihrer Beschäftigten, Kund:innen und Interessengruppen gewinnen und aufrechterhalten.
BEST PRACTICES FÜR KI-GOVERNANCE
Best Practices für KI-Governance gewährleisten die verantwortungsvolle und effektive Implementierung von KI-Systemen in Unternehmen. Im Folgenden haben wir fünf grundlegende Best Practices für KI-Governance zusammengefasst:
Aufbau interner Governance-Strukturen
Für erfolgreiche KI-Governance braucht es zunächst einmal solide interne Governance-Mechanismen. Hier können Arbeitsgruppen mit KI-Fachleuten, Führungskräften und wichtigen Stakeholder:innen Fachwissen einbringen, den richtigen Fokus festlegen und die Verantwortlichkeit steigern. Und so helfen sie letztlich dabei, Richtlinien für den optimalen KI-Einsatz in Unternehmen zu entwickeln. Interne Governance-Strukturen können zahlreiche Governance-Ziele erfüllen, darunter die Definition von KI-Anwendungsfällen, die Zuweisung von Rollen und Aufgaben, die Durchsetzung der Rechenschaftspflicht sowie die Bewertung der Ergebnisse.
Einbindung von Stakeholder:innen
Transparente Kommunikation ist unerlässlich – und das gilt für alle Gruppen, die ein Interesse daran haben, wie KI entwickelt und eingesetzt wird. Zu diesen Interessengruppen können Beschäftigte, Nutzende, Investor:innen oder auch Communitymitglieder zählen. Indem Unternehmen all diesen Interessengruppen erklären, wie KI funktioniert, wie sie eingesetzt wird und welche Vor- und Nachteile sie bietet, schaffen sie Transparenz und Vertrauen bei denjenigen, die am stärksten von der neuen Technologie betroffen sind. Und mittels offizieller Richtlinien für die Einbindung von Stakeholder:innen können Unternehmen besser bestimmen, wie diese Kommunikation auszusehen hat.
Bewertung der Auswirkungen von KI auf den Menschen
KI-Systeme mit optimaler Governance respektieren die Privatsphäre und Autonomie jeder Person und vermeiden jede Art von Diskriminierung, die bestimmte Bevölkerungsgruppen unfair benachteiligt. Es gibt jedoch Risiken, die Unternehmen im Bereich KI auf dem Schirm haben müssen: von unzureichender Qualität der Trainingsdaten über mangelnde Vielfalt im Entwicklungsteam bis hin zu problematischen Methoden in der Datenauswahl, die letztlich zu Bias führen können. Hier können Risikomanagement-Strategien dazu beitragen, dass KI-Modelle verantwortungsvoll eingesetzt werden.
Verwaltung von KI-Modellen
KI-Modelle können sich mit der Zeit verschlechtern. Deshalb müssen Unternehmen diese Modelle kontinuierlich überwachen, testen und aktualisieren, damit die Qualität nicht nachlässt und das System wie erwartet funktioniert.
Umsetzung von Data Governance, Datensicherheit und Datenschutz
Moderne Unternehmen erfassen und nutzen häufig vertrauliche Verbraucherdaten, und das für verschiedene Zwecke, darunter eben auch künstliche Intelligenz. Diese Daten können Verhaltensmuster im Onlineshopping, Social-Media-Aktivitäten, Standortinformationen oder auch demografische Informationen umfassen. Im Kontext der KI-Governance gewährleisten solide Standards für Datensicherheit, Datenschutz und Governance nicht nur die Qualität der KI-Ergebnisse, sondern stellen auch sicher, dass relevante Datensicherheits- und Datenschutzbestimmungen eingehalten werden. Indem Unternehmen KI-spezifische Data Governance und optimale Sicherheitsrichtlinien implementieren, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass vertrauliche Verbraucherdaten gefährdet oder missbraucht werden.
OPTIMALE KI-GOVERNANCE MIT SNOWFLAKE
Die Plattform von Snowflake wurde von Grund auf für die Cloud entwickelt, um maschinelles Lernen und KI-gestützte Data-Science-Applikationen zu unterstützen. Die Snowflake Data Cloud nutzt die fortschrittlichsten Cloud-Sicherheitstechnologien auf dem Markt. So bietet sie nicht nur optimale Sicherheit und Resilienz, sondern schafft auch die perfekte Ausgangslage, um Best Practices für die Governance und Sicherheit von KI und Daten umzusetzen. Snowflake bietet branchenführende Funktionen, die optimale Governance gewährleisten – nicht nur für Ihr Konto und all Ihre Nutzenden, sondern auch für sämtliche Daten, die Sie in Snowflake speichern und über die Plattform verwenden. Überzeugen Sie sich selbst von den umfassenden Funktionen von Snowflake. Um die Lösung in Aktion zu erleben, melden Sie sich einfach für eine kostenlose Testversion an.
Weitere Informationen: Using Snowflake and Generative AI to Rapidly Build Features