Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einem integralen Bestandteil verschiedener Branchen entwickelt und revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und datenbasierte Entscheidungen treffen. Die Notwendigkeit von KI-Modellprüfungen wird immer deutlicher, um ethische Standards, Transparenz und Fairness in der KI-Entwicklung sicherzustellen.
Die Wiederverwendung von Patientendaten für die Schulung von KI-Systemen in der wissenschaftlichen Forschung erfordert sorgfältige regulatorische Überlegungen. Wenn Patientendaten verwendet werden, wird die Einhaltung der DSGVO entscheidend, und Organisationen müssen die Vereinbarkeit der sekundären Datennutzung bewerten.
Künstliche Intelligenz ist eine treibende Kraft in der Softwareentwicklung, die sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringt. Verantwortungsvolle KI erfordert die Entwicklung von Systemen, die den Einzelnen und die Gesellschaft unterstützen und gleichzeitig das Risiko negativer Folgen minimieren.
Der Artikel behandelt die Besonderheiten der IP-Due-Diligence im Zusammenhang mit KI-Lösungen, insbesondere die Herausforderungen bei der Bestimmung der Eigentumsstruktur und der Lizenzierung von KI-Modellen. Ein wichtiger Aspekt ist die sorgfältige Bewertung der verwendeten Trainingsdaten und der Rechte an den Eingabedaten.
Der Artikel behandelt die ethischen Herausforderungen, die mit der Entwicklung von KI verbunden sind, und betont die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen Ansatzes. Es wird diskutiert, wie Unternehmen agile Governance-Richtlinien implementieren können, um Vertrauen in KI-Tools zu schaffen und gleichzeitig regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
Die Banken haben im letzten Jahr ihre Einstellung von Fachleuten für Governance und ethische Nutzung erhöht, um sicherzustellen, dass die Implementierung von KI sicher und verantwortungsvoll erfolgt. Mehr als die Hälfte der Banken hat Aufsichtsteams für KI eingerichtet, und führende Banken führen interne Forschungen zu verantwortungsbewusster KI durch.
Dieser Artikel untersucht, wie erklärbare KI (XAI) theoretische Rahmenbedingungen mit praktischen Anwendungen verbindet und dabei aus erster Hand Erfahrungen aus dem Einsatz von KI in risikobehafteten Umgebungen zieht. Er beleuchtet die Herausforderungen im Zusammenhang mit Vorurteilen, Transparenzlücken und nachträglicher Erklärbarkeit.
Laut einer Umfrage von 2025 erkennen 87 % der Manager die Bedeutung von verantwortungsvollem KI-Einsatz an. Dennoch fühlen sich nur 15 % dieser Manager gut vorbereitet, um Praktiken der verantwortungsvollen KI zu übernehmen.
Unternehmerisches Denken hat eine Geschichte, die Industrien transformiert und das tägliche Leben neu gestaltet. Start-ups mit einer ähnlichen Denkweise verändern Sektoren von der Fertigung bis zu Medien und Kommunikation, und es stellen sich drängende Fragen: Wie kann die Denkweise von Start-ups aufrechterhalten werden, während die verantwortungsvolle Entwicklung sichergestellt wird?
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) bringt beispiellose Chancen und Herausforderungen mit sich. Um die transformative Kraft der KI zu nutzen und gleichzeitig potenzielle Risiken zu mindern, ist ein robustes globales Rahmenwerk für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung und -Bereitstellung erforderlich.