Im Jahr 2022 hatten Unternehmen im Durchschnitt 3,8 KI-Modelle in der Produktion. Heute experimentieren sieben von zehn Unternehmen mit generativer KI, was bedeutet, dass die Anzahl der KI-Modelle in der Produktion in den kommenden Jahren stark ansteigen wird. Als Ergebnis haben Branchendiskussionen über verantwortungsvolle KI an Dringlichkeit gewonnen.

Die gute Nachricht ist, dass bereits mehr als die Hälfte der Organisationen KI-Ethik fördert. Allerdings haben nur etwa 20% umfassende Programme mit Rahmenbedingungen, Governance und Schutzmechanismen zur Überwachung der KI-Modellentwicklung und zur proaktiven Identifizierung und Minderung von Risiken implementiert. Angesichts des schnellen Tempos der KI-Entwicklung sollten Führungskräfte nun vorankommen, um Rahmenbedingungen und mature Prozesse umzusetzen. Regulierungen auf der ganzen Welt sind im Kommen, und bereits ein von zwei Organisationen hatte ein Versagen bei verantwortungsvoller KI.

Herausforderungen bei der Implementierung verantwortungsvoller KI

Verantwortungsvolle KI umfasst bis zu 20 verschiedene Geschäftsfunktionen und erhöht damit die Prozess- und Entscheidungskomplexität. Teams für verantwortungsvolle KI müssen mit wichtigen Stakeholdern zusammenarbeiten, darunter Führungskräfte, Geschäftseigentümer, Daten-, KI- und IT-Teams sowie Partner, um:

• KI-Lösungen aufzubauen, die fair und frei von Vorurteilen sind: Teams und Partner können verschiedene Techniken wie exploratorische Datenanalyse verwenden, um potenzielle Vorurteile vor der Entwicklung von Lösungen zu identifizieren und zu mindern – damit sind Modelle von Anfang an fair. Teams und Partner können auch die bei der Vorverarbeitung, Algorithmus-Design und Nachverarbeitung verwendeten Daten überprüfen, um sicherzustellen, dass sie repräsentativ und ausgewogen sind. Darüber hinaus können sie Gruppen- und Einzel-Fairness-Techniken verwenden, um sicherzustellen, dass Algorithmen verschiedene Gruppen und Einzelpersonen fair behandeln. Und mit Gegenfaktisch-Fairness-Ansätzen können Ergebnisse modelliert werden, wenn bestimmte Faktoren geändert werden, um Vorurteile zu identifizieren und anzugehen.
• KI-Transparenz und Erklärbarkeit fördern: KI-Transparenz bedeutet, dass es leicht ist zu verstehen, wie KI-Modelle funktionieren und Entscheidungen treffen. Erklärbarkeit bedeutet, dass diese Entscheidungen leicht an Nicht-Techniker kommuniziert werden können. Durch die Verwendung gemeinsamer Terminologie, regelmäßige Diskussionen mit Stakeholdern und die Schaffung einer Kultur des KI-Bewusstseins und des kontinuierlichen Lernens können diese Ziele erreicht werden.
• Datensicherheit und -schutz gewährleisten: KI-Modelle verwenden große Mengen an Daten. Unternehmen nutzen erste und dritte Daten, um Modelle zu speisen. Sie verwenden auch Techniken zum Schutz der Privatsphäre, wie die Erstellung synthetischer Daten, um Sparprobleme zu überwinden. Führungskräfte und Teams werden die Datenschutz- und Sicherheitsvorkehrungen überprüfen und weiterentwickeln, um sicherzustellen, dass vertrauliche und sensible Daten weiterhin geschützt sind, während sie auf neue Weise verwendet werden. Beispielsweise sollten synthetische Daten die wichtigsten Merkmale von Kunden emulieren, aber nicht auf Einzelpersonen zurückverfolgt werden können.
• Governance umsetzen: Governance wird je nach Unternehmensreife der KI variieren. Unternehmen sollten jedoch von Anfang an KI-Grundsätze und -Richtlinien setzen. Wenn die Nutzung von KI-Modellen zunimmt, können sie KI-Beauftragte ernennen, Rahmenbedingungen implementieren, Rechenschafts- und Berichtsmechanismen schaffen und Feedback-Schleifen und kontinuierliche Verbesserungsprogramme entwickeln.

Kritische Erfolgsfaktoren für ein verantwortungsvolles KI-Programm

Was unterscheidet Unternehmen, die verantwortungsvolle KI-Führer sind, von anderen? Sie:

• Erstellen eine Vision und Ziele für KI: Führungskräfte kommunizieren ihre Vision und Ziele für KI und wie sie dem Unternehmen, den Kunden und der Gesellschaft zugutekommen.
• Setzen Erwartungen: Senior-Führungskräfte setzen die richtigen Erwartungen mit Teams, um verantwortungsvolle KI-Lösungen von Anfang an zu entwickeln, anstatt Lösungen nachträglich anzupassen.
• Implementieren ein Rahmenwerk und Prozesse: Partner bieten Rahmenwerke für verantwortungsvolle KI mit transparenten Prozessen und Schutzmechanismen. Beispielsweise sollten Datenschutz-, Fairness- und Vorurteils-Checks in die anfängliche Datenvorbereitung, Modellentwicklung und laufende Überwachung integriert werden.
• Zugang zu Domänen-, Branchen- und KI-Fähigkeiten: Teams möchten die Innovation von KI-Lösungen beschleunigen, um die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens zu erhöhen. Sie können sich an Partner wenden, um relevante Domänen- und Branchenfähigkeiten wie Daten- und KI-Strategie-Setzung und -Umsetzung, kombiniert mit Kundenanalytik, Marketing-Technologie, Supply-Chain und anderen Fähigkeiten zu erhalten. Partner können auch umfassende KI-Fähigkeiten wie Large-Language-Model-(LLM)-Engineering, Entwicklung, Betrieb und Plattform-Engineering-Fähigkeiten bieten, die verantwortungsvolle KI-Rahmenwerke und -Prozesse nutzen, um Lösungen zu entwerfen, zu entwickeln, zu operationalisieren und zu produzieren.
• Zugang zu Beschleunigern: Partner bieten Zugang zu einem KI-Ökosystem, das die Entwicklungsdauer für verantwortungsvolle traditionelle und generative KI-Pilotprojekte um bis zu 50% reduziert. Unternehmen erhalten vertikale Lösungen, die ihre Marktwettbewerbsfähigkeit erhöhen.
• Sicherstellen, dass Teams die Verantwortung übernehmen: Unternehmens- und Partner-Teams werden auf neue Richtlinien und Prozesse geschult. Darüber hinaus führen Unternehmen Audits bei Teams durch, um die Einhaltung wichtiger Richtlinien zu überprüfen.
• Verwenden der richtigen Metriken, um Ergebnisse zu quantifizieren: Führungskräfte und Teams verwenden Benchmarks und andere Metriken, um zu demonstrieren, wie verantwortungsvolle KI den Geschäftswert beiträgt, um die Engagement der Stakeholder auf hohem Niveau zu halten.
• Überwachen von KI-Systemen: Partner bieten Modell-Überwachungsdienste, um Probleme proaktiv zu lösen und sicherzustellen, dass sie vertrauenswürdige Ergebnisse liefern.

Planen Sie verantwortungsvolle KI jetzt

Wenn Ihr Unternehmen die KI-Innovation beschleunigt, benötigen Sie wahrscheinlich ein verantwortungsvolles KI-Programm. Gehen Sie proaktiv vor, um Risiken zu reduzieren, Programme und Prozesse zu reifen und Verantwortung gegenüber Stakeholdern zu demonstrieren.

Ein Partner kann Ihnen die Fähigkeiten, Rahmenwerke, Tools und Partnerschaften bieten, die Sie benötigen, um mit verantwortungsvoller KI Geschäftswert zu schaffen. Bereitstellen Sie Modelle, die fair und frei von Vorurteilen sind, setzen Sie Kontrollen um und erhöhen Sie die Einhaltung der Unternehmensanforderungen, während Sie sich auf die bevorstehenden Regulierungen vorbereiten.