Ethical AI in der Praxis

Ethical AI in der Praxis Ethical AI in der Praxis bedeutet, ethische Prinzipien in den Arbeitsalltag zu integrieren, bevor eine KI-Anwendung in Produktion geht. KI-Entscheidungen beeinflussen Menschen in Einkauf, Arbeit oder Bildung und können Vertrauen stärken oder schwächen. Daher lohnt sich eine klare, pragmatische Herangehensweise statt zukunftsorientierter Ideale allein. Es geht darum, sensible Fragen früh zu diskutieren, Verantwortlichkeiten festzulegen und Ergebnisse transparent zu dokumentieren. Drei Kernbereiche helfen dabei: Transparenz, Fairness, Datenschutz. Transparenz bedeutet, zu erklären, wie Entscheidungen getroffen werden, in einer verständlichen Sprache statt Fachjargon. Fairness erfordert Prüfung auf Verzerrungen in Trainingsdaten und im Modellverhalten. Datenschutz bedeutet, Daten zu minimieren, zu schützen und rechtlich korrekt zu verwenden. Sicherheit und Verantwortlichkeit ergänzen diese drei Bereiche, damit Systeme robust gegen Missbrauch sind und nachvollziehbar bleiben. ...

September 25, 2025 · 2 Minuten · 351 Wörter

AI Governance in Unternehmen: Richtlinien und Prozesse

Richtlinien und Prozesse für KI-Governance im Unternehmen Künstliche Intelligenz verändert Entscheidungen in vielen Bereichen. Um Chancen sicher zu nutzen, braucht es eine klare Governance. Sie definiert Ziele, Zuständigkeiten und Messgrößen, damit KI verantwortungsvoll, zuverlässig und rechtskonform arbeitet. Grundprinzipien der KI-Governance Verantwortlichkeiten klären: Wer entscheidet, wer entwickelt, wer prüft? Ein festes Team aus Data Owner, KI-Verantwortlichen und Compliance sorgt für klare Linien. Risiken früh erkennen: Datenschutz, Sicherheit, Verzerrung (Bias) und Fehlentscheidungen werden vor dem Rollout geprüft. Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Dokumentation von Datenquellen, Modell-Architektur und Entscheidungswegen schafft Vertrauen. Ethik und Rechtskonformität: Rahmenbedingungen berücksichtigen, relevante Gesetze beachten, fairen Umgang mit Nutzern sicherstellen. Kontinuierliches Monitoring: Leistungskennzahlen, Abweichungen und Bias werden regelmäßig überwacht. Richtlinien und Prozesse ...

September 25, 2025 · 2 Minuten · 279 Wörter