Kategorie: Responsabilità dell’IA

Verantwortungsvolle KI-Workflows für UX-Forschung

Dieser Artikel untersucht, wie KI verantwortungsvoll in den Arbeitsabläufen der UX-Forschung integriert werden kann, um Geschwindigkeit und Effizienz zu steigern, während gleichzeitig die menschliche Entscheidungsfindung erhalten bleibt. Durch den Einsatz von KI-Tools können Forscher große Datenmengen verarbeiten und analysieren, jedoch bleibt menschliche Überprüfung entscheidend, um Verzerrungen und fehlerhafte Schlussfolgerungen zu vermeiden.

September 10, 2025

Risiken der KI: Was Unternehmen ignorieren sollten

Im Jahr 2024 stellte der Softwareanbieter Sage seinen generativen KI-Assistenten ein, nachdem Benutzer berichtet hatten, dass sensible Finanzdaten zwischen Konten geleakt wurden. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI sicher zu verwalten, während sie gleichzeitig die Verantwortung für mögliche Fehler und deren Konsequenzen klären müssen.

September 4, 2025

Ein sicherer Ansatz für KI-gesteuerte Online-Schutzmaßnahmen

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) verändert die digitale Landschaft und verstärkt bestehende Online-Gefahren, während sie neue und komplexe Sicherheitsrisiken einführt. Um die wachsende Komplexität und das Volumen von KI-facilierten Online-Schäden zu bewältigen, ist ein Governance-Ansatz erforderlich, der sich auf Sicherheit durch Design konzentriert.

September 1, 2025

KI in Compliance: Automation und Verantwortung im Gleichgewicht

Künstliche Intelligenz spielt eine zunehmend transformative Rolle in der Vertrauensinfrastruktur von Unternehmen in Indiens digitaler Wirtschaft. In hochriskanten Sektoren wie BFSI und Fintech wird KI nicht mehr als Unterstützungstool betrachtet, sondern als grundlegende Architektur für Echtzeit-Compliance und Betrugsprävention.

August 12, 2025

Modellkartenberichte: Schlüssel zu verantwortungsbewusster KI

Ein Model Card Report unterstützt verantwortungsbewusste KI, indem er Transparenz und Rechenschaftspflicht in der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen bietet. In einer Zeit zunehmender Vorschriften ist es entscheidend, dass Unternehmen ihre Modelle dokumentieren und nachweisen, dass sie fair und sicher sind.

August 12, 2025

Finanzielle KI: Verbrauchern schadet und benachteiligt

Eine Advocacy-Gruppe warnt, dass Finanz-KI diskriminiert und Verbraucher ausbeutet, während Entscheidungen über Kredite, Versicherungskosten und Bankkonten zunehmend an KI-Systeme delegiert werden. Ohne dringende Reformen könnte KI im Finanzwesen Fairness, Transparenz und das öffentliche Vertrauen gefährden.

August 11, 2025

Risiken durch Schatten-KI am Arbeitsplatz

Mit der wachsenden Akzeptanz von KI-Tools entsteht ein neues Problem – wenn Arbeitgeber keine genehmigten KI-Tools bereitstellen, verwenden viele Arbeitnehmer dennoch die, die sie bevorzugen. Dies hat in stark regulierten Sektoren wie dem Gesundheitswesen und der Finanzdienstleistungsbranche erhebliche Compliance- und Reputationsrisiken zur Folge.

August 10, 2025

Risikomanagement im EU AI Act: Ein Leitfaden für Anbieter

Das EU-Künstliche-Intelligenz-Gesetz, die umfassendste Regulierung für KI, schafft einen Rahmen mit Regeln für risikobehaftete KI-Systeme zum Schutz von Gesundheit, Sicherheit und grundlegenden Rechten. Ein zentrales Element dieses Rahmens ist das Artikel 9: Risikomanagementsystem, ein proaktiver Ansatz für Anbieter von Hochrisiko-KI.

August 7, 2025

KI, Daten und ethische Verantwortung: Grundlagen für verantwortungsbewusste Systeme

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der transformativsten Entwicklungen unserer Zeit, die das Potenzial hat, reale Probleme zu lösen und menschliche Kreativität zu fördern. Gleichzeitig bringt sie jedoch erhebliche ethische Herausforderungen mit sich, die Fragen zur Datenprivatsphäre und algorithmischer Voreingenommenheit aufwerfen.

Juli 31, 2025

Verantwortungsbewusste KI in Unternehmensanwendungen

Verantwortliches KI-Management in Unternehmen erfordert das Verständnis, dass theoretische Ideale wie Fairness und Transparenz in der Praxis oft mit geschäftlichen Prioritäten und Datenbeschränkungen kollidieren. Der NIST AI Risk Management Framework bietet einen strukturierten Ansatz, um KI-Risiken zu identifizieren und zu mindern.