Künstliche Intelligenz: Die Lücke zwischen Möglichkeiten und tatsächlichem Einsatz

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Bildquelle: rawpixel.com (Freepik)

17/12/2021 | Big Data, KI & Analytics | Künstliche Intelligenz

Warum wird KI in Unternehmen noch nicht in dem breiten Umfang eingesetzt, den man erwarten würde?

Es gibt einen großen Hype um Künstliche Intelligenz (KI). Sie ist in aller Munde und sowohl in den Unternehmen als auch im privaten Bereich auf dem Vormarsch. Sie hat das Potential, für enorme Veränderungen in den Geschäftsmodellen, Prozessen und Systemen von Unternehmen zu sorgen und wird teilweise auch als „neue industrielle Revolution“ bezeichnet.

Unternehmen befinden sich im Spannungsfeld zwischen den vielen Vorteilen und Möglichkeiten, die die KI bietet und den mit ihrem Einsatz verbundenen Risiken. Um das Potential von KI wirklich nutzen zu können, wird daher der Bedarf nach standardisierten Prüfungen immer deutlicher. Auf Basis von für das Einsatzgebiet der KI geeigneten Kriterien und einer festgelegten, einheitlichen Vorgehensweise kann durch standardisierte Prüfungen ein Beitrag zum verlässlichen Einsatz von KI geleistet und somit die Lücke zwischen den Möglichkeiten von KI und ihrer tatsächlichen Nutzung geschlossen werden.

Was ist KI überhaupt?

Die eine allgemeingültige Definition von KI gibt es nicht. Dies liegt insbesondere an den sich stetig verändernden Einsatzmöglichkeiten. Einige Merkmale sind aber kennzeichnend für KI: So besitzt KI die Fähigkeit, mathematisch-berechenbare Modelle auf der Basis von Daten zu erstellen und diese auf neue Daten anzuwenden (maschinelles Lernen) und sie nutzt Daten als Grundlage für das Lernen und generiert diese ggf. selbst. KI verfügt über Algorithmen, die mathematisch-berechenbare Modelle durch die Nutzung von Daten verändern und ist in der Lage, Daten zu verarbeiten, zu interpretieren und daraus Informationen zu generieren.

Mögliche Anwendungsfälle von KI sind vielfältig. Neben Vorhersagen und Bewertungen sowie Konsistenzprüfungen und Klassifikationen kommen auch Verbesserungen von Geschäftsprozessen im Finanzwesen, der Produktion, Logistik und Qualitätskontrolle in Betracht.

Unternehmen stoßen auf Hürden

Obwohl eine Vielzahl von Unternehmen KI als bedeutend für ihren wirtschaftlichen Erfolg einschätzen, setzen sie KI-Projekte nur zögerlich um. Gründe hierfür sind neben fehlenden personellen Ressourcen mit entsprechendem Know-how insbesondere auch nicht ausreichend vorhandene Daten für das Anlernen der KI, weil die Nutzung der Daten mit rechtlichen Hürden verbunden ist oder die Daten nicht in angemessener Qualität verfügbar sind.

In dem Ausmaß, in dem KI immer bedeutender wird, rücken die mit dem Einsatz von KI verbundenen Risiken in das Blickfeld der Unternehmen. Ein weiterer wesentlicher Treiber für den Einsatz von KI ist deshalb die Frage nach deren Verlässlichkeit. In diesem Zusammenhang wurde bereits eine Vielzahl von Guidelines durch Organisationen, Staaten und die Wissenschaft veröffentlicht, die teilweise sehr heterogene Schwerpunkte setzen. Es lässt sich aber hier ein gemeinsamer Nenner finden: Um verlässlich zu sein, muss KI ethische und rechtliche Vorgaben berücksichtigen und die an das Einsatzgebiet gestellten Anforderungen erfüllen. KI muss weiterhin sicher sein, d.h. insbesondere vor Angriffen und Manipulationen geschützt sein und Entscheidungen der KI müssen nachvollziehbar sein. Hierzu gehören auch die Transparenz und Erklärbarkeit der genutzten Daten und KI-Algorithmen und Modelle.