Building Compliance-Aware AI für regulierte Branchen: Eine Sichtweise eines Dateninfrastrukturführers
Die Einführung von KI in Unternehmensanwendungen hat explosionsartig zugenommen. Laut einem Artikel von McKinsey zur KI-Entwicklung nutzen mittlerweile 72 Prozent der Organisationen KI in einer oder mehreren Geschäftsbereichen, verglichen mit nur 55 Prozent im Jahr zuvor. Bis 2026 werden die weltweiten Ausgaben für KI-Systeme über 300 Milliarden Dollar betragen. Allein im Jahr 2024 erreichte das Volumen der Risikofinanzierung in KI-Startups mehr als 50 Milliarden Dollar. Die Technologie im Immobilienbereich (Proptech) entwickelt sich derzeit rasant weiter.
Die Realität zeigt jedoch, dass viele Bauherren auf die harte Tour entdecken, dass die Implementierung von KI die einfache Seite ist. Die Herausforderung besteht darin, KI zu integrieren, die keine rechtliche Haftung, regulatorisches Risiko oder Rufschädigung in stark regulierten Sektoren mit sich bringt. Diese Kluft zwischen einem Prototyp und einem Produktionssystem, das die Kriterien eines unternehmensgerechten, prüfbaren und konformen Systems erfüllt, führt dazu, dass die meisten vielversprechenden KI-Projekte stillschweigend scheitern. Es handelt sich um ein Übersetzungsproblem, das Menschen erfordert, die in der Lage sind, auf beiden Seiten des Spektrums zu denken: einerseits die Strenge der Unternehmensdateninfrastruktur und andererseits die Agilität der Produktentwicklung in Startups.
Compliance-Blindstelle in der Branche
Der Immobiliensektor, ebenso wie das Gesundheitswesen und die Finanzbranche, unterliegt strengen regulatorischen Auflagen. In den USA gibt es beispielsweise Gesetze, die Diskriminierung im Wohnungswesen aufgrund von Rasse, Farbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Familienstand oder Behinderung verbieten. Ein maschinelles Lernsystem, das Stadtviertel vorschlägt oder Leads filtert, kann leicht gegen diese Anforderungen verstoßen. Aktuelle KI-Chatbots im Immobilienbereich bieten hierfür keine Sicherheitsvorkehrungen, was zu rechtlichen Problemen führen kann, oft ohne dass die Nutzer sich der potenziellen Risiken bewusst sind.
Die Branche hat eine Compliance-Blindstelle. Während die Welt versucht, KI zur Generierung von Leads zu nutzen, wird selten die Frage aufgeworfen, was passiert, wenn die KI die falsche Information an die falsche Person weitergibt. Der Hinweis, dass KI nicht als Verteidigung in regulierten Branchen dient, ist entscheidend. Umfassende Systeme müssen auditiert werden, mit Sicherheitsvorkehrungen ausgestattet sein und in der Lage sein, die Herkunft jeder Empfehlung nachzuvollziehen. So sieht KI im Unternehmensmaßstab aus.
Die Rolle der Dateninfrastruktur
Die Erfahrungen in der Entwicklung von Systemen, die keine Ausfälle zulassen, sind entscheidend. Teams, die die Dateninfrastruktur für eine der größten E-Commerce-Operationen im Bereich Haushaltswaren betreiben, haben Methoden angewendet, um Datenbesitz im gesamten Unternehmen zu demokratisieren und KI-gestützte Datenverwaltung zur Automatisierung von Qualitätsprüfungen und Herkunftsverfolgung zu implementieren. Die Plattform ResidenceHive hat das gleiche Ziel, indem sie sich als erste Schicht zwischen der Lead-Erfassung und den CRM-Systemen positioniert. Bei einem neuen Lead qualifiziert ResidenceHive sofort den Lead, erstellt einen benutzerdefinierten Käuferbericht und interagiert über einen Chatbot, der mit Sicherheitsvorkehrungen für die Einhaltung von Wohnrecht ausgestattet ist.
Vertrauen und Innovation in der Immobilienbranche
Die Rückmeldungen aus Pilotprojekten zeigen, dass das Vertrauen der Agenten die wichtigste Rückmeldung ist. Sie haben mit anderen Chatbots gearbeitet, die sie in Situationen gebracht haben, für die sie sich entschuldigen mussten. Sie bevorzugen Systeme, die den Vorschriften ihrer Branche entsprechen, anstatt sich ständig mit potenziellen Fehlern in der Einhaltung auseinanderzusetzen. Das Dateninfrastruktur-Modell für die Produktentwicklung in Startups ist nicht so weit entfernt, wie es scheint. Viele Prinzipien sind dieselben, einschließlich Datenherkunft, Audit-Trails und explizitem Datenbesitz.
Die größte kognitive Umorientierung, die Ingenieure mit Unternehmenshintergrund erleben, besteht darin zu verstehen, dass „gut genug zum Lernen besser ist als perfekt, aber zu spät“. Die Prinzipien der Datenverwaltung werden auf die Strukturierung von Käuferintelligenz angewendet, wobei jede Datenkategorie als Produkt mit definiertem Eigentum und Qualitätsanforderungen repräsentiert wird. Der Unterschied liegt jedoch in der Geschwindigkeit.
Fazit
Die Herausforderungen und Lösungen, die in der Immobilienbranche auftreten, gelten auch für andere regulierte Bereiche wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Versicherungen. Die gegenwärtigen KI-Anwendungen wurden nicht mit Blick auf die Einhaltung von Vorschriften entwickelt. Die Unternehmen, die in Zukunft erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die Governance von Anfang an in ihre Systeme integriert haben, anstatt nachträglich Sicherheitsvorkehrungen hinzuzufügen. Die nächste Ära der KI in regulierten Branchen wird den Teams gehören, die Compliance als Produktmerkmal behandeln und nicht als rechtlichen Nachgedanken.
