Verantwortliches KI-Management in Unternehmensanwendungen
In der heutigen digitalen Landschaft gewinnt das Thema verantwortliche Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI-Technologien in ihre Prozesse zu integrieren, während sie gleichzeitig sicherstellen müssen, dass ethische Standards und rechtliche Vorgaben eingehalten werden.
Die Herausforderungen der verantwortlichen KI
Die Ideale der verantwortlichen KI umfassen Fairness, Transparenz, Erklärbarkeit, Sicherheit, Datenschutz, Nichtdiskriminierung und Robustheit. Diese Konzepte sind in der Theorie klar umrissen, jedoch erweist sich die Anwendung in der Praxis als komplex. Unternehmen müssen oft die genannten Ideale mit geschäftlichen Prioritäten, Datenbeschränkungen und Produktdruck in Einklang bringen.
Ein Beispiel verdeutlicht dies: Während in einer theoretischen Diskussion die Frage nach Bestechung eindeutig mit „Nein“ beantwortet wird, zeigt die Realität oft ein anderes Bild. Dies gilt auch für den Bereich der verantwortlichen KI, wo Unternehmen auf Modelle angewiesen sind, deren Trainingsdaten unklar sind.
Zwei Arten von Unternehmens-KI
Die Nutzung von KI in Unternehmen lässt sich in zwei Kategorien unterteilen:
- Intern ausgerichtete Anwendungen – wie z.B. Mitarbeiterproduktivität, Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) und Co-Piloten.
- Extern ausgerichtete Anwendungen – wie z.B. Chatbots, Vertriebsunterstützung und Kundenservice.
Jede Kategorie bringt eigene Risiken mit sich und erfordert spezifische Governance-Ansätze.
Der NIST AI Risk Management Framework
Zur Leitung der verantwortlichen KI-Anwendungen wird das NIST AI Risk Management Framework (RMF) verwendet. Dieses Framework bietet eine strukturierte und wiederholbare Methode zur Identifizierung und Minderung von KI-Risiken und fördert eine Kultur der verantwortlichen KI-Nutzung.
Govern: Verantwortung und Richtlinien
Die erste Phase besteht darin, Richtlinien und Prozesse zu etablieren, die eine Kultur des Risikomanagements fördern und die Einhaltung ethischer sowie rechtlicher Standards sicherstellen.
Map: Risikokartierung
Hierbei geht es darum, die KI-Risiken zu identifizieren und sie bestimmten Systemen und Anwendungsfällen zuzuordnen, um die potenziellen Auswirkungen besser zu verstehen.
Measure: Risikomessung
In dieser Phase werden KI-Risiken mithilfe qualitativer, quantitativer oder gemischter Methoden bewertet, um die Systemleistung und Vertrauenswürdigkeit zu beurteilen.
Manage: Risikomanagement
Die letzte Phase umfasst die Implementierung von Strategien zur Minderung identifizierter Risiken und die kontinuierliche Überwachung der Systeme.
Interne Nutzung von KI
Bei internen Anwendungen, wie z.B. Tools zur Steigerung der Entwicklerproduktivität, wird das NIST RMF folgendermaßen angewendet:
- Map: Identifikation der KI-Nutzung im SDLC, Code-Generierung, Pull-Request-Vorschlägen und Testautomatisierung.
- Measure: Bewertung, wie viel Code ohne Überprüfung akzeptiert wird und welche Repositories betroffen sind.
- Manage: Verpflichtende Peer-Reviews und sichere Linting-Methoden einführen.
- Govern: Zugriffspolitiken, API-Schlüsselrotation und Audit-Protokolle etablieren.
Externe Nutzung von KI
Wenn KI mit Kunden interagiert, steigen die Risiken erheblich. Ein Beispiel ist ein E-Commerce-Chatbot:
- Map: Definieren, welche Anfragen die Nutzer stellen können, z.B. Bestellungen, Rückerstattungen, Preise und Beschwerden.
- Measure: Ermitteln, wie viele Anfragen aus der Wissensdatenbank beantwortet werden und die Zufriedenheit der Kunden messen.
- Manage: Implementierung von Logik für Notfallreaktionen und Festlegung von Vertrauenstoleranzen.
- Govern: Tonalität, Haftung für Vorfälle und regelmäßige Richtlinienüberprüfungen sicherstellen.
Fazit: Verantwortliche KI als Kulturwandel
Verantwortliche KI ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Unternehmen sollten klare Richtlinien schaffen, fortlaufende Schulungen anbieten und Feedback-Schleifen zwischen technischen Teams und der Führungsebene aufbauen.
Obwohl die Modelle nicht kontrolliert werden können, liegt es in der Verantwortung der Unternehmen, wie sie diese Technologien nutzen.
