Pascal Bornet, Autor von IRREPLACEABLE & Intelligent Automation – Interview-Serie

Pascal Bornet ist ein Pionier im Bereich Intelligent Automation (IA) und Autor des Bestsellers “Intelligent Automation”. Er wird regelmäßig als einer der Top-10-Experten für künstliche Intelligenz und Automatisierung weltweit eingestuft. Er ist Mitglied des Forbes Technology Council.

Bornet ist auch ein erfahrener Senior-Manager mit über 20 Jahren Erfahrung in der Leitung von digitalen Transformationen für Unternehmen. Er ist der Gründer und ehemalige Leiter der “AI- und Automatisierungspraktiken” bei McKinsey und Ernst & Young (EY).

Er veröffentlicht auch ein neues Buch mit dem Titel: IRREPLACEABLE: Die Kunst, in der Ära der künstlichen Intelligenz hervorzustechen.

Wann haben Sie zum ersten Mal von künstlicher Intelligenz erfahren und erkannt, wie disruptiv sie sein würde?

Meine Reise mit künstlicher Intelligenz begann vor über 20 Jahren, als ich an künstlicher Intelligenz- und Automatisierungsprojekten in führenden Beratungsunternehmen arbeitete. Schon in diesen frühen Tagen konnte ich das immense Potenzial dieser Technologie erkennen, um Unternehmen und die Gesellschaft zu verändern.

Der eigentliche Wendepunkt für mich war jedoch um 2015-2016, als künstliche Intelligenz mit Durchbrüchen wie AlphaGo, das den Weltmeister im komplexen Spiel Go besiegte, Schlagzeilen machte. Es war eine eindrucksvolle Demonstration dafür, wie weit künstliche Intelligenz fortgeschritten war und wie sie in bestimmten Bereichen menschliche Fähigkeiten zu übertreffen begann.

Dies war auch die Zeit, in der ich ein deutliches Ansteigen des Interesses von Unternehmen aus verschiedenen Branchen sah, die künstliche Intelligenz erkunden wollten. Sie erkannten, dass dies nicht mehr nur Hype war – künstliche Intelligenz wurde zu einem echten Game-Changer. Unternehmen, die skeptisch oder zögerlich waren, versuchten nun, die Technologie zu verstehen und zu adoptieren.

Als ich diese Verschiebung der Einstellung und den beschleunigten Fortschritt der künstlichen Intelligenz sah, wurde mir klar, dass wir an der Schwelle einer großen Störung standen. Künstliche Intelligenz würde nicht nur einige Prozesse hier und da verändern; sie würde grundlegend umgestalten, wie wir arbeiten, leben und miteinander interagieren. Diese Erkenntnis war sowohl aufregend als auch besorgniserregend und trieb mich an, meine Forschung und Arbeit auf die Unterstützung von Einzelpersonen und Organisationen bei dieser Transformation zu konzentrieren.

Sie sind bekannt dafür, wie sehr künstliche Intelligenz Menschen ermächtigt, aber die meisten Menschen fürchten, ihre Jobs zu verlieren. Welche Fähigkeiten müssen Menschen entwickeln, um nicht durch künstliche Intelligenz ersetzt zu werden?

Es ist wahr, dass die Angst vor Jobverlust durch künstliche Intelligenz eine reale Angst für viele ist. Ich bin jedoch fest davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz letztendlich menschliches Potenzial ermächtigt und nicht bedroht – wenn wir sie auf die richtige Weise angehen.

Der Schlüssel liegt darin, sich auf die Entwicklung und Verstärkung von Fähigkeiten zu konzentrieren, die einzigartig menschlich sind und schwer für künstliche Intelligenz zu replizieren. In meinem Buch bezeichne ich diese als “Humics” – echte Kreativität, kritisches Denken und soziale Authentizität.

• Echte Kreativität ist die Generierung von Originalideen, Lösungen und künstlerischen Ausdrucksformen, die auf unsere einzigartig menschlichen subjektiven Erfahrungen, Emotionen und Intuitionen basieren. Während künstliche Intelligenz bestehende Elemente auf neue Weise kombinieren kann, fehlt ihr die Authentizität der menschlichen Erfahrung und der menschlichen Funke der Vorstellungskraft, der zu wirklich bahnbrechenden Innovationen führt.
• Kritisches Denken beinhaltet die Analyse von Informationen, das In-Frage-Stellen von Annahmen und das Treffen von ethischen Urteilen auf der Grundlage unserer Werte und unseres Verständnisses des Kontexts. Künstliche Intelligenz kann Daten verarbeiten und Muster erkennen, aber sie verfügt nicht über die menschliche Fähigkeit zur Diskriminierung, Skepsis und moralischen Argumentation.
• Soziale Authentizität umfasst unsere Fähigkeit, tiefe, vertrauensbasierte Beziehungen aufzubauen, mit Empathie zu kommunizieren und andere zu führen und zu inspirieren. Diese zwischenmenschlichen Fähigkeiten sind in unserer emotionalen Intelligenz und Selbstbewusstsein verwurzelt, die künstliche Intelligenz nicht vollständig simulieren kann.

Durch die Entwicklung dieser “Humics” und das Erlernen von Synergien mit künstlicher Intelligenz können Einzelpersonen einen Wert bieten, der einzigartig menschlich und hoch geschätzt ist. Es geht darum, künstliche Intelligenz zu nutzen, um Routineaufgaben zu automatisieren, während man gleichzeitig die menschliche Seite für wertvolle, kreative und zwischenmenschliche Arbeit betont.

Unersetzbar zu werden bedeutet auch, AI-bereit, die Fähigkeiten zu beherrschen, um effektiv mit künstlicher Intelligenz zusammenzuarbeiten, und “änderungsbereit”, die Widerstandsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit zu entwickeln, um in einer sich schnell verändernden Welt zu gedeihen. Durch die Kultivierung dieser drei Kompetenzen können Einzelpersonen die Ära der künstlichen Intelligenz mit Zuversicht meistern und ihren eigenen unersetzlichen Wert schaffen.

Wie können Organisationen sicherstellen, dass AI-Tools menschliche Arbeitskräfte ergänzen und nicht ersetzen?

Damit Organisationen sicherstellen können, dass AI-Tools menschliche Arbeitskräfte ergänzen und nicht ersetzen, müssen sie einen menschenzentrierten Ansatz bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz verfolgen. Dies bedeutet, Menschen in den Mittelpunkt ihrer künstlichen Intelligenz-Strategien zu stellen und sich auf die Art und Weise zu konzentrieren, wie die Technologie menschliche Fähigkeiten stärken kann.

Ein wichtiger Aspekt ist die Job-Design. Wenn Organisationen künstliche Intelligenz einführen, müssen sie Rollen und Verantwortlichkeiten neu definieren, um sich auf die einzigartigen menschlichen Fähigkeiten zu konzentrieren, die künstliche Intelligenz nicht ersetzen kann. Dies kann die Neufassung von Jobbeschreibungen beinhalten, um Aufgaben zu betonen, die Kreativität, kritisches Denken, emotionale Intelligenz und komplexe Problemlösung erfordern.

Beispielsweise könnte die Rolle eines Kundenbetreuers von der Bearbeitung von Routineanfragen (die automatisiert werden kann) zur Bearbeitung komplexerer, emotional aufgeladener Situationen wechseln, die Empathie und Urteilsvermögen erfordern. Ein Buchhalter könnte weniger Zeit mit Dateneingabe verbringen und mehr mit der Interpretation von Erkenntnissen und der Bereitstellung strategischer Beratung.

Organisationen müssen auch in die Umschulung und Weiterbildung ihrer Belegschaft investieren, um diese auf die neuen Rollen vorzubereiten. Dies umfasst nicht nur die Schulung in der Nutzung von AI-Tools, sondern auch die Entwicklung der “Humics” im Geschäftskontext.

Ein weiterer kritischer Faktor ist die Einbindung von Mitarbeitern in den Prozess der künstlichen Intelligenz-Implementierung. Anstatt künstliche Intelligenz-Lösungen von oben herab zu verordnen, sollten Organisationen Mitarbeiter einbeziehen, um Bereiche zu identifizieren, in denen künstliche Intelligenz ihnen helfen kann, und die menschliche Zusammenarbeit mit Maschinen zu gestalten. Dies hilft nicht nur dabei, sicherzustellen, dass künstliche Intelligenz auf eine Weise ergänzt, die den Mitarbeitern zugutekommt, sondern fördert auch eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Anpassung.

Führungskräfte spielen eine entscheidende Rolle. Sie müssen eine klare Vision dafür entwickeln, wie künstliche Intelligenz die Belegschaft stärken und nicht schwächen soll, und diese Perspektive konsequent vermitteln und vorleben. Sie müssen auch proaktiv auf Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzsicherheit reagieren und eine psychologisch sichere Umgebung für Mitarbeiter schaffen, in der sie experimentieren, lernen und sich anpassen können.

Letztendlich sollte das Ziel darin bestehen, eine symbiotische Beziehung zwischen Menschen und künstlicher Intelligenz zu schaffen, in der jeder auf das konzentriert ist, was er am besten kann. Durch die Gestaltung von Jobs und Organisationen um dieses Prinzip herum können wir die Kraft der künstlichen Intelligenz nutzen, um menschliches Potenzial und Wert zu steigern und nicht zu verringern.

Sie haben zuvor erwähnt, dass Dienstleistungsbranchen am meisten von der Generativen künstlichen Intelligenz profitieren werden. Können Sie einige Beispiele dafür nennen?

Dienstleistungsbranchen, die stark auf menschliche Interaktion und kreative Problemlösung angewiesen sind, werden wahrscheinlich erheblich von der Generativen künstlichen Intelligenz profitieren. Diese Technologie, die neue Inhalte (Text, Bilder, Audio usw.) auf der Grundlage von Mustern erzeugen kann, die aus vorhandenen Daten gelernt wurden, hat enormes Potenzial, menschliche Fähigkeiten in Dienstleistungsrollen zu ergänzen und zu verstärken.

Ein Beispiel ist die Kundenbetreuung. Generative künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um hochpersonalisierte und kontextrelevante Antworten auf Kundenanfragen zu erstellen, die auf einem umfangreichen Wissensspeicher basieren. Dies könnte es Kundenbetreuern ermöglichen, schneller, genauer und maßgeschneiderter Support zu bieten. Gleichzeitig kann die künstliche Intelligenz Routineanfragen übernehmen, sodass menschliche Agenten sich auf komplexere, emotional aufgeladene Situationen konzentrieren können, die Empathie und Urteilsvermögen erfordern.

In kreativen Bereichen wie Design und Werbung kann Generative künstliche Intelligenz als leistungsstarkes Ideenfindungs- und Brainstorming-Tool dienen. Zum Beispiel könnte ein Grafikdesigner künstliche Intelligenz nutzen, um eine Vielzahl von Designelementen oder Layouts auf der Grundlage eines Satzes von Parametern zu generieren, die er dann basierend auf seiner kreativen Vision und dem Verständnis der Kundenbedürfnisse verfeinern und kuratieren kann. Diese Synergie zwischen AI-generierten Ideen und menschlicher Kuratierung könnte zu innovativeren und wirksameren Designs führen.

Im Bildungsbereich kann Generative künstliche Intelligenz verwendet werden, um personalisierte Lerninhalte und Bewertungen zu erstellen, die auf den Bedürfnissen, Zielen und Fortschritten jedes Lernenden zugeschnitten sind. Lehrer können künstliche Intelligenz nutzen, um gezielte Übungsaufgaben, Erklärungen und Feedback zu generieren, sodass sie mehr individualisierten Support bieten können. Gleichzeitig kann die künstliche Intelligenz Routineaufgaben wie Korrekturarbeit übernehmen, sodass Lehrer sich auf wertvollere Aktivitäten wie Mentoring, Coaching und die Förderung von Denkfähigkeiten konzentrieren können.

Im Gesundheitswesen hat Generative künstliche Intelligenz spannende Anwendungen in Bereichen wie Patientenaufklärung und -bindung. Beispielsweise kann künstliche Intelligenz personalisierte Gesundheitstipps, Erinnerungen und motivierende Inhalte auf der Grundlage der spezifischen Bedingungen, Lebensstile und Vorlieben eines Patienten generieren. Dies kann die Arbeit von Gesundheitsfachleuten ergänzen, indem es wichtige Botschaften verstärkt, häufige Fragen beantwortet und Patienten auf ihrem Behandlungsplan unterstützt.

Der gemeinsame Nenner in all diesen Beispielen ist, dass Generative künstliche Intelligenz nicht den menschlichen Dienstleister ersetzt, sondern dessen Fähigkeiten erweitert. Sie übernimmt die eher routinemäßigen, datenintensiven Aspekte der Rolle, ermöglicht es dem Menschen jedoch, sich auf die hochwertigen, kreativen und zwischenmenschlichen Aspekte der Arbeit zu konzentrieren.

Könnten Sie einige spezifische Beispiele dafür nennen, wie künstliche Intelligenz Branchen wie Finanzen oder Gesundheitswesen verändert?

Künstliche Intelligenz treibt tiefgreifende Veränderungen in verschiedenen Branchen voran, und Finanzen sowie Gesundheitswesen sind zwei Bereiche, in denen der Einfluss besonders ausgeprägt ist.

In der Finanzbranche revolutioniert künstliche Intelligenz die Art und Weise, wie Finanzinstitute operieren, von der Kundenbetreuung im Front-Office bis hin zur Risikomanagement im Back-Office. Viele Banken nutzen beispielsweise künstliche Intelligenz-gestützte Chatbots, um Kundenanfragen zu bearbeiten, und bieten so 24/7-Support, während menschliche Agenten sich auf komplexere Probleme konzentrieren können. Diese Chatbots können natürliche Sprache verstehen, auf Kontoinformationen zugreifen und sogar personalisierte Empfehlungen geben, was die Kundenerfahrung erheblich verbessert.

Künstliche Intelligenz transformiert auch den Betrugsschutz und das Risikomanagement in der Finanzbranche. Machine-Learning-Algorithmen können große Mengen an Transaktionsdaten in Echtzeit analysieren und Muster sowie Anomalien erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Dies ermöglicht es Banken, Betrug effektiver zu erkennen und zu verhindern, wodurch Verluste reduziert und Kunden geschützt werden.

Im Bereich Investitionen und Handel wird künstliche Intelligenz genutzt, um fundiertere und zeitnahe Entscheidungen zu treffen. Algorithmen können Marktdaten, Nachrichtensentiment und soziale Medientrends analysieren, um Aktienkurse vorherzusagen und Portfolios zu optimieren. Einige von künstlicher Intelligenz gesteuerte Hedgefonds überbieten sogar traditionelle Fonds, die von menschlichen Tradern gemanagt werden.

Im Gesundheitswesen macht künstliche Intelligenz erhebliche Fortschritte in Bereichen wie Diagnose, Arzneimittelentwicklung und personalisierte Medizin. Beispielsweise können künstliche Intelligenz-Algorithmen medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen und MRT-Scans analysieren, um Anzeichen von Krankheiten wie Krebs zu erkennen, oft mit einer Genauigkeit, die der von menschlichen Radiologen entspricht oder diese sogar übertrifft. Dies kann zu früherer Erkennung und besseren Patientenergebnissen führen.

Künstliche Intelligenz beschleunigt auch die Arzneimittelentwicklung, indem sie vorhersagt, wie Moleküle sich verhalten und interagieren werden, und so die Zeit und Kosten für die Entwicklung neuer Medikamente reduziert. Im Jahr 2020 trat das erste von künstlicher Intelligenz entworfene Medikament in die klinische Erprobung ein, was einen bedeutenden Meilenstein in diesem Bereich markierte.

Personalisierte Medizin ist ein weiteres spannendes Feld, in dem künstliche Intelligenz einen Einfluss hat. Durch die Analyse der genetischen Daten, Lebensstilfaktoren und medizinischen Geschichte eines Patienten kann künstliche Intelligenz das Risiko bestimmter Krankheiten vorhersagen und maßgeschneiderte präventive Maßnahmen oder Behandlungen empfehlen. Dieser Wechsel zu proaktiver, individualisierter Versorgung hat das Potenzial, Patientenergebnisse erheblich zu verbessern und Gesundheitskosten zu senken.

Künstliche Intelligenz wird auch zur Verbesserung der Fernüberwachung und Telemedizin eingesetzt. Tragbare Geräte und Smartphone-Apps können Gesundheitsdaten in Echtzeit sammeln, die künstliche Intelligenz dann analysieren kann, um frühe Anzeichen von Gesundheitsproblemen zu erkennen und Gesundheitsdienstleister zu alarmieren. Während der COVID-19-Pandemie spielten künstliche Intelligenz-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten eine entscheidende Rolle bei der Patiententriage, der Bereitstellung von Informationen und der Entlastung überlasteter Gesundheitssysteme.

Diese Beispiele zeigen, dass künstliche Intelligenz in Finanzen und Gesundheitswesen nicht dazu dient, menschliche Fachleute zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu erweitern. Sie übernimmt die eher routinemäßigen, datenintensiven Aufgaben, während der Mensch sich auf komplexe, urteilsbasierte Aspekte seiner Rolle konzentrieren kann.

Wenn diese Branchen künstliche Intelligenz weiterhin adoptieren und integrieren, können wir noch mehr innovative Anwendungen erwarten, die Effizienz, Genauigkeit und Personalisierung verbessern und letztendlich zu besseren Ergebnissen für Unternehmen und Verbraucher führen. Der Schlüssel besteht darin, diese Transformation so zu gestalten, dass sie menschliche Arbeitskräfte stärkt und nicht verdrängt, indem sie die Kraft der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit nutzt.

Da künstliche Intelligenz in Unternehmen immer mehr eingesetzt wird, sind Datensicherheit, Datenschutz und Governance kritische Themen geworden. Wie sollten Unternehmen diese Bedenken angehen, um das Vertrauen ihrer Kunden zu wahren?

Da Unternehmen immer mehr auf künstliche Intelligenz und datengetriebene Entscheidungsfindung setzen, sind Datensicherheit, Datenschutz und Governance tatsächlich zu zentralen Themen geworden. Diese sind nicht nur technische Herausforderungen, sondern grundlegende Fragen des Vertrauens zwischen Unternehmen und ihren Kunden. Wie ich in einem kürzlichen Webinar von Clumio, einem Unternehmen für Datenschutz, betonte, ist mit dem Aufkommen von Deepfakes, wachsenden Bedenken hinsichtlich künstlicher Intelligenz-Vorrechte und natürlich dem riesigen Problem von Datenlecks, müssen Unternehmen jetzt mehr als je zuvor auf Vertrauen setzen.

Um diese Bedenken zu adressieren und Vertrauen zu wahren, müssen Unternehmen einen proaktiven, transparenten und ethischen Ansatz bei der Datenverwaltung und künstlichen Intelligenz-Governance verfolgen. Hier sind einige Schlüsselschritte, die sie in Betracht ziehen sollten:

Zunächst müssen Unternehmen Datensicherheit an jedem Schritt des Datenlebenszyklus priorisieren. Dies bedeutet die Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen, um Datenlecks, Hackerangriffe und unbefugten Zugriff zu verhindern. Dazu gehören Techniken wie Datenverschlüsselung, sichere Authentifizierungsprotokolle und regelmäßige Sicherheitsaudits. Unternehmen sollten auch klare Richtlinien und Verfahren für die Handhabung und Meldung von Sicherheitsvorfällen haben.

Zweitens müssen Unternehmen transparent über ihre Datensammlungs- und -nutzungspraktiken sein. Sie sollten klare, leicht verständliche Datenschutzrichtlinien bereitstellen, die Kunden über die Art der gesammelten Daten, deren Verwendung und mögliche Weitergabe an Dritte informieren. Kunden sollten die Kontrolle über ihre Daten haben, einschließlich des Zugriffs, der Aktualisierung oder der Löschung ihrer Informationen.

Im Kontext von künstlicher Intelligenz sollten Unternehmen transparent darüber sein, wo und wie künstliche Intelligenz eingesetzt wird und welche Auswirkungen dies auf die Kundenerfahrung oder Entscheidungen haben kann. Wenn ein künstliches Intelligenz-System bedeutende Entscheidungen trifft, die Kunden betreffen, wie z.B. die Genehmigung eines Kredits oder die Festlegung von Versicherungsprämien, sollten Unternehmen in der Lage sein, diese Entscheidungen zu erklären und Wege für Kunden bereitzustellen, um menschliche Überprüfung oder Berufung zu beantragen.

Drittens müssen Unternehmen starke Daten-Governance-Rahmenwerke etablieren. Dies beinhaltet die Definition klarer Richtlinien und Verfahren für die Datensammlung, -speicherung, -zugriff und -nutzung innerhalb der Organisation. Es sollte Leitlinien für Datenqualität, -integration und -sicherheit umfassen sowie die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten für Datenmanagement.

Im Kontext von künstlicher Intelligenz erstreckt sich Daten-Governance auch auf Modell-Governance. Unternehmen sollten Mechanismen haben, um sicherzustellen, dass ihre künstlichen Intelligenz-Modelle fair, unvoreingenommen und ethischen Grundsätzen entsprechen. Dies kann Techniken wie “Modell-Erklärbarkeit” und Fairness-Tests umfassen sowie menschliche Aufsicht und Rechenschaftspflicht für künstliche Intelligenz-getriebene Entscheidungen.

Viertens sollten Unternehmen Kunden mehr Kontrolle über ihre Daten geben. Dazu gehört, Kunden einfache Möglichkeiten zu bieten, um der Datensammlung zu widersprechen oder zu spezifizieren, wie ihre Daten verwendet werden können. Einige Unternehmen erkunden auch Konzepte wie “Daten-Trusts” oder “Daten-Genossenschaften”, bei denen Kunden ihre Daten freiwillig für bestimmte Zwecke in einer sicheren und transparenten Weise kombinieren können.

Fünftens ist es wichtig, eine Kultur der Verantwortung und des ethischen Verhaltens im Umgang mit künstlicher Intelligenz und Daten innerhalb des Unternehmens zu fördern. Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter über die ethischen Grundsätze und die Bedeutung von Vertrauen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz aufklären und Führungskräfte für die Einhaltung dieser Grundsätze verantwortlich machen.

Indem Unternehmen diese Schritte unternehmen – Priorisierung von Sicherheit, Transparenz, verantwortungsvolle Daten-Governance, Ermächtigung von Kunden und Förderung einer ethischen Kultur – können sie Vertrauen in der Ära der künstlichen Intelligenz aufbauen und wahren. Es geht nicht nur um Compliance, sondern darum, aktiv zu demonstrieren, dass Kunden- und Datensicherheit geschätzt und geschützt werden.

In einer Ära, in der Daten das neue Öl und künstliche Intelligenz der neue Wachstumsmotor sind, ist Vertrauen die ultimative Währung. Wie ich während des Clumio-Webinars feststellte, werden die Gewinner in einer von künstlicher Intelligenz getriebenen Welt nicht die Unternehmen mit den komplexesten Datensätzen oder den größten Datensätzen sein, sondern diejenigen, die eine unerschütterliche Grundlage des Vertrauens in ihren digitalen Ökosystemen aufbauen.

Voreingenommenheit in künstlichen Intelligenz-Modellen ist ein erhebliches Problem. Welche bewährten Verfahren empfehlen Sie Organisationen, um Voreingenommenheit in ihren künstlichen Intelligenz-Systemen zu identifizieren und zu mindern?

Voreingenommenheit in künstlicher Intelligenz ist tatsächlich ein kritisches Thema. Künstliche Intelligenz-Systeme lernen aus den Daten, auf denen sie trainiert werden, und wenn diese Daten historische Voreingenommenheiten oder verzerrte Darstellungen widerspiegeln, können diese Voreingenommenheiten in den Entscheidungen und Ausgaben der künstlichen Intelligenz verstärkt werden. Dies kann zu ungerechten, diskriminierenden oder sogar schädlichen Ergebnissen führen, die Vertrauen in künstliche Intelligenz untergraben und realen Schaden an Einzelpersonen und der Gesellschaft verursachen.

Um Voreingenommenheit zu identifizieren und zu mindern, empfehle ich Organisationen, folgende bewährte Verfahren zu verfolgen:

Zunächst sollten Organisationen sich der verschiedenen Arten von Voreingenommenheit bewusst sein, die in künstliche Intelligenz-Systeme eindringen können. Jeder sollte die 188 kognitiven Voreingenommenheiten lesen, die jeder Mensch besitzt. Gehe auf Wikipedia und suche nach “kognitive Voreingenommenheiten”. Wie du bemerken wirst, gehören dazu:

• Auswahlvoreingenommenheit: wenn die zum Training der künstlichen Intelligenz verwendeten Daten nicht repräsentativ für die reale Population sind, auf die sie angewendet wird.
• Historische Voreingenommenheit: wenn die Daten historische gesellschaftliche Voreingenommenheiten wie rassistische oder geschlechtsspezifische Diskriminierung widerspiegeln.
• Messvoreingenommenheit: wenn die Art und Weise, wie Daten gesammelt oder gelabelt werden, Voreingenommenheit einführt, wie z.B. durch subjektive oder inkonsistente Kriterien.
• Algorithmische Voreingenommenheit: wenn das künstliche Intelligenz-Modell selbst Voreingenommenheit einführt, wie z.B. durch Überanpassung an bestimmte Merkmale oder die Vergrößerung kleiner Unterschiede.

Indem Organisationen diese verschiedenen Arten von Voreingenommenheit verstehen, können sie proaktiver bei der Erkennung und Minderung werden.

Zweitens sollten Organisationen diverse und inklusive Teams für künstliche Intelligenz-Projekte zusammenstellen. Durch die Einbeziehung von Teammitgliedern mit unterschiedlichem Hintergrund, Perspektiven und Erfahrungen können Voreingenommenheiten identifiziert werden, die sonst möglicherweise übersehen würden. Es ist auch wichtig, Fachleute und Stakeholder einzubeziehen, die den Kontext verstehen, in dem die künstliche Intelligenz eingesetzt wird.

Drittens sollten Organisationen gründliche Datenaudits durchführen. Bevor ein künstliches Intelligenz-Modell trainiert wird, sollten die Daten sorgfältig auf potenzielle Voreingenommenheiten oder Verzerrungen hin untersucht werden. Prüfen Sie auf Repräsentativität, Genauigkeit und Vollständigkeit. In Betracht ziehen Sie Techniken wie stratifizierte Stichprobenerhebung, um faire Repräsentation verschiedener Gruppen sicherzustellen.

Viertens sollten Organisationen Techniken wie adversarial Debiasing während des Trainingsprozesses des Modells anwenden. Dies beinhaltet das bewusste “Täuschen” des Modells mit voreingenommenen Daten und anschließendes Anpassen des Modells, um es widerstandsfähiger gegen Voreingenommenheit zu machen. Es gibt auch algorithmische Techniken zur Voreingenommenheitsreduzierung, wie Regularisierung, Constraint-Optimierung und post-processing-Anpassungen.

Fünftens sollten Organisationen umfassend auf Fairness und Voreingenommenheit testen. Dies sollte das Testen des Modells auf vielfältigen, realen Datensätzen und Szenarien umfassen, nicht nur auf den Trainingsdaten. Verwenden Sie quantitative Metriken, um Fairness zu bewerten, wie z.B. demografische Parität (sicherzustellen, dass die Entscheidungen des Modells unabhängig von sensiblen Attributen wie Rasse oder Geschlecht sind) und gleiche Chancen (sicherzustellen, dass das Modell gleich gut für verschiedene Gruppen funktioniert).

Sechstens sollten Organisationen Transparenz und Erklärbarkeit für künstliche Intelligenz-Entscheidungen bieten. Verwenden Sie Techniken wie SHAP-Werte oder LIME, um zu erklären, wie das Modell Entscheidungen trifft, und machen Sie diese Erklärungen für Benutzer oder Stakeholder zugänglich. Diese Transparenz kann helfen, Voreingenommenheit zu identifizieren und Vertrauen aufzubauen.

Siebtens sollten Organisationen klare Verantwortlichkeits- und Governance-Strukturen für die Behandlung von Voreingenommenheit und Fairness in künstlicher Intelligenz etablieren. Weisen Sie Rollen und Verantwortlichkeiten für die Überwachung und Minderung von Voreingenommenheit zu und etablieren Sie Prozesse für regelmäßige Audits, Berichterstattung und Minderung. Stellen Sie sicher, dass es Kanäle für Benutzer oder Stakeholder gibt, um Bedenken hinsichtlich Voreingenommenheit zu äußern oder Abhilfe zu suchen, wenn sie der Meinung sind, ungerecht durch ein künstliches Intelligenz-System behandelt worden zu sein.

Achtens sollten Organisationen eine Kultur der verantwortungsvollen und ethischen künstlichen Intelligenz fördern. Regelmäßige Schulungen und Bildung für alle Mitarbeiter über künstliche Intelligenz-Ethik und Voreingenommenheitsminderung durchführen. Ermutigen Sie offene Diskussionen und Berichterstattung von Voreingenommenheitsbedenken. Machen Sie ethische künstliche Intelligenz zu einem Kernwert und einem wichtigen Leistungsindikator für die Organisation.

Indem Organisationen diese bewährten Verfahren anwenden, können sie proaktiv Voreingenommenheit in ihren künstlichen Intelligenz-Systemen identifizieren und mindern. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass die Eliminierung von Voreingenommenheit ein kontinuierlicher Prozess ist, kein einmaliger Fix. Da künstliche Intelligenz-Systeme evolvieren und in neuen Kontexten eingesetzt werden, können neue Voreingenommenheiten auftreten. Organisationen müssen sich zu kontinuierlicher Überwachung, Lernen und Verbesserung verpflichten.

Letztendlich ist die Bekämpfung von Voreingenommenheit in künstlicher Intelligenz nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch eine soziale und ethische. Es geht darum, sicherzustellen, dass wir, während wir immer mehr auf künstliche Intelligenz setzen, um Entscheidungen zu treffen, die das Leben von Menschen berühren, dies auf eine Weise tun, die fair und transparent ist.

Wenn wir in die Zukunft blicken, welche Rolle sehen Sie für künstliche Intelligenz im Arbeitsplatz?

Wenn wir in die Zukunft blicken, sehe ich künstliche Intelligenz grundlegend die Natur der Arbeit verändern, nicht den Menschen ersetzen, sondern menschliche Fähigkeiten erweitern und stärken.

Routinemäßige, wiederholende Aufgaben werden zunehmend automatisiert, wodurch der Mensch sich auf wertvollere Aktivitäten konzentrieren kann, die Kreativität, kritisches Denken, emotionale Intelligenz und komplexe Problemlösung erfordern. Künstliche Intelligenz wird als leistungsstarkes Werkzeug für Ideenfindung, Analyse und Entscheidungsunterstützung dienen, menschliches Urteilsvermögen und Fachwissen verstärken.

Wir werden mehr menschliche Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz sehen, wobei künstliche Intelligenz datenintensive Aspekte übernimmt, während der Mensch nuanciertes Verständnis und ethische Aufsicht liefert. Jobs werden umgestaltet, um diese Synergie zu betonen, wobei der Fokus auf einzigartig menschlichen Fähigkeiten liegt, die künstliche Intelligenz nicht ersetzen kann.

Künstliche Intelligenz wird auch personalisierte, responsive und vorhersehbare Dienstleistungen ermöglichen, von der Kundenbetreuung bis zur Gesundheitsversorgung. Sie wird Innovation vorantreiben, neue Erkenntnisse aufdecken und neue Formen von Wert schaffen.

Diese Transformation wird jedoch erhebliche Umschulung und Weiterbildung der Belegschaft erfordern. Die Rolle von Bildung und Training wird entscheidend sein, um Menschen auf die effektive Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz vorzubereiten.

Letztendlich ist die Zukunft von künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz eine der Ergänzung, nicht der Ersetzung. Es geht darum, eine symbiotische Beziehung zwischen Mensch und Maschine zu schaffen, in der jeder auf seine Stärken konzentriert ist, wodurch Effizienz, Innovation und menschliches Potenzial gesteigert werden.

Wie können Unternehmen sich jetzt auf die Veränderungen vorbereiten, die künstliche Intelligenz in den nächsten fünf bis zehn Jahren mit sich bringen wird?

Um sich auf die Veränderungen vorzubereiten, die künstliche Intelligenz in den nächsten zehn Jahren mit sich bringen wird, sollten Unternehmen:

• Eine künstliche Intelligenz-Strategie entwickeln, die mit den Geschäftszielen übereinstimmt, und Schlüsselbereiche für künstliche Intelligenz-Anwendung und -Investition identifizieren.
• Künstliche Intelligenz-Literatur über das gesamte Unternehmen hinweg aufbauen, um sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter die Grundlagen von künstlicher Intelligenz und ihre Auswirkungen auf ihre Rollen verstehen.
• In Dateninfrastruktur und -Governance investieren, um Datenqualität, -sicherheit und ethische Handhabung sicherzustellen.
• Experimente mit künstlicher Intelligenz in kontrollierten Umgebungen durchführen, beginnend mit kleinen Projekten und Skalierung von Erfolgen.
• Jobs und Prozesse umgestalten, um menschliche Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz zu betonen, wobei der Fokus auf die Ergänzung und nicht die Ersetzung menschlicher Fähigkeiten gelegt wird.
• Massiv in die Umschulung und Weiterbildung der Belegschaft investieren, um die Entwicklung der “Humics” – Kreativität, kritisches Denken und emotionale Intelligenz – zu fördern.
• Interfunktionale künstliche Intelligenz-Governance-Strukturen etablieren, um Voreingenommenheit, Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht zu verwalten.
• Szenario-Planung betreiben, um die disruptiven Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf Märkte, Geschäftsmodelle und die Belegschaft vorherzusehen und anzupassen.
• Mit Branchenkollegen, der Akademie und politischen Entscheidungsträgern zusammenarbeiten, um die verantwortungsvolle Entwicklung und Implementierung von künstlicher Intelligenz zu fördern.
• Eine agile, lernende Kultur fördern, die Veränderung und Experimentierung begrüßt.

Der Schlüssel besteht darin, künstliche Intelligenz nicht als einmaliges Projekt, sondern als kontinuierliche Reise des Lernens, der Anpassung und der Transformation zu betrachten. Unternehmen, die jetzt beginnen, in technische und menschliche Fähigkeiten zu investieren, werden am besten gerüstet sein, das Potenzial von künstlicher Intelligenz zu nutzen und ihre Herausforderungen zu meistern.

Im September 2024 veröffentlichen Sie Ihr zweites Buch, IRREPLACEABLE: Die Kunst, in der Ära der künstlichen Intelligenz hervorzustechen, können Sie uns mehr über dieses anstehende Buch und das erzählen, was wir davon erwarten können?

In meinem kommenden Buch, IRREPLACEABLE: Die Kunst, in der Ära der künstlichen Intelligenz hervorzustechen, gehe ich tief in die Frage ein, was es bedeutet, in einer Welt zu gedeihen, die immer mehr von künstlicher Intelligenz geprägt ist.

In einer Welt, die zunehmend von künstlicher Intelligenz getrieben wird, wie können wir sicherstellen, dass wir unersetzlich bleiben? Wie können Sie Ihren Job, Ihr Unternehmen und Ihre Kinder vor den Herausforderungen schützen, die diese transformative Technologie mit sich bringt? Und kollektiv, wie können wir unsere Menschlichkeit schützen?

In IRREPLACEABLE biete ich einen Rahmen, um nicht nur in der Ära der künstlichen Intelligenz zu überleben, sondern zu gedeihen.

Basierend auf über 20 Jahren Pionierforschung und praktischer Erfahrung in künstlicher Intelligenz enthülle ich die Geheimnisse, um in Harmonie mit künstlicher Intelligenz zu leben und die einzigartig menschlichen Qualitäten zu kultivieren, die keine Maschine replizieren kann. Ich führe den Leser auf eine Reise, um die drei Kompetenzen der Zukunft zu meistern: AI-bereit, menschlich bereit und veränderungsbereit.

Durch unterhaltsame Geschichten, praktische Strategien und nachdenkenswerte Erkenntnisse rüste ich Sie aus, um:

• Künstliche Intelligenz zu nutzen, um Ihr Leben, Ihre Arbeit und Ihr Unternehmen zu stärken
• Sie und Ihre Familie vor den potenziellen Fallstricken von künstlicher Intelligenz zu schützen
• Die Fähigkeiten zu entwickeln, die Sie unersetzlich machen werden in einer von künstlicher Intelligenz geprägten Welt
• Ihr Unternehmen in ein unersetzbares Unternehmen zu verwandeln
• Kinder zu erziehen, die in einer Welt mit künstlicher Intelligenz gedeihen können
• Ihren einzigartigen Zweck in einer von Technologie umgestalteten Welt zu entdecken

Egal, ob Sie als Einzelperson Ihren Beruf zukunftssicher machen, als Elternteil Kinder aufziehen, die in einer Welt mit künstlicher Intelligenz bestehen können, oder als Führungskraft versuchen, die technologische Disruption zu meistern, IRREPLACEABLE ist Ihr unverzichtbarer Leitfaden. Es geht nicht darum, sich an Veränderungen anzupassen, sondern künstliche Intelligenz zu nutzen, um die beste Version von sich selbst zu werden.

Künstliche Intelligenz ist nicht das Ziel; sie ist das Fahrzeug, das uns in eine menschlichere Zukunft bringt. Dieses Buch ist Ihr GPS. Begleiten Sie mich auf die Reise, um unersetzbar zu werden und entdecken Sie, wie die künstliche Intelligenz-Revolution nicht nur um Technologie geht, sondern um die Wiederentdeckung dessen, was uns menschlich macht.

Vielen Dank für das großartige Interview. Ich freue mich darauf, IRREPLACEABLE zu lesen, das derzeit vorbestellt werden kann. Leser möchten vielleicht auch Intelligent Automation lesen, das heute verfügbar ist.

Leser können auch die Pascal Bornet-Website besuchen, um mehr zu erfahren.