Managing AI Risk in a Non-Deterministic World: Eine CTO-Perspektive
In einer Ära, in der wöchentlich neue KI-Modelle, Anbieter und Frameworks entstehen, stehen Organisationen vor einem Paradox. Während der Zugang zu fortschrittlichen KI-Fähigkeiten zunehmend commodifiziert wird, bleibt die Fähigkeit, diese Fähigkeiten in einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil umzuwandeln, schwer fassbar.
Die Rolle von Daten
Mit der Diskussion über Daten als Wettbewerbsvorteil wird schnell klar, dass Unsicherheit im Vordergrund steht. Der Markt für KI-Anbieter ändert sich rasant, und Modelle werden täglich veröffentlicht. Organisationen können es sich nicht leisten, auf Klarheit zu warten. Die besten Investitionen bestehen darin, eine gute Dateninfrastruktur, solide Grundlagen und flexible Architekturen zu etablieren.
Wenn grundlegende Modelle allgemein zugänglich sind, verschiebt sich die Differenzierung. Der Schlüssel liegt in den proprietären Daten und der Effektivität, mit der diese genutzt werden können. Ein starkes Datenmanagement, Governance, Qualität und Zugang sind entscheidend, um über Pilotprojekte hinauszugehen und KI in industriellen Anwendungen zu skalieren.
Der Daten-Feedback-Mechanismus
Mit der Skalierung von KI wird die Aufrechterhaltung der Datenqualität zu einem kontinuierlichen Prozess. Datenqualität wird als lebendes System betrachtet, das sich im Laufe der Zeit entwickelt. Eine transparente Herangehensweise an Daten ist entscheidend, um Qualität und Relevanz sicherzustellen.
Zusätzlich zu den Werkzeugen sind Betriebsprinzipien wichtig, die Organisationen helfen, Silos zu durchbrechen. Die Verbesserung der Qualität an der Quelle und die Anwendung von DevOps-Prinzipien auf DataOps sind entscheidend.
Risiken der KI
Die Einführung von KI bringt neue Herausforderungen mit sich. Wir haben uns von deterministischen, regelbasierten Systemen zu nicht-deterministischen Systemen bewegt. KI ist ein „Schwarzes Loch“ in Bezug auf Bias, Halluzinationen und unbeabsichtigte Datenweitergabe. Diese Risiken erfordern zusätzliche Kontrollen und menschliche Überwachung.
Wesentliche Prinzipien für den KI-Lebenszyklus
Es gibt Prinzipien, auf die Unternehmen nicht verzichten können, wie Datenschutz durch Design und die Minimierung der Datennutzung. Audits und Rückverfolgbarkeit sind ebenso wichtig, um neue Bias oder Modellverschiebungen zu vermeiden.
Risiko von Drittanbietern und SaaS
Wenn KI-Lösungen auf externe Anbieter angewiesen sind, geht das Risikomanagement über die Beschaffung hinaus. Es ist wichtig, den gesamten Stack zu bewerten, um sicherzustellen, dass die Datenverfügbarkeit gewährleistet ist.
Betriebsmodelle für KI
In Bezug auf Betriebsmodelle für KI ist eine zentrale Plattform für Investitionen wichtig, während Governance als Hub-and-Spoke-Modell funktioniert. Dieses Modell ermöglicht eine bessere Übersetzung der Prinzipien in geschäftsspezifische Anwendungsfälle.
Die Bedeutung des Menschen für die KI-Adoption
Obwohl die KI-Adoption oft als technologische Herausforderung betrachtet wird, sind die Menschen der entscheidende Faktor. Die Adoptionsarbeit beginnt und skaliert mit den Menschen, die den Einsatz von KI vorantreiben.
Langfristiger Erfolg erfordert Disziplin und die Identifizierung von Champions innerhalb der Organisation, die das Lernen und die Kommunikation der Auswirkungen fördern.
