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

Die gute Nachricht ist, dass mehr als die Hälfte der Organisationen bereits 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 ausgereifte Prozesse umzusetzen. Regulierungen auf der ganzen Welt sind im Kommen, und bereits ein von zwei Organisationen hatte ein verantwortungsvolles KI-Versagen.

Herausforderungen bei der Implementierung verantwortungsvoller KI

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

• KI-Lösungen zu entwickeln, die fair und frei von Vorurteilen sind: Teams und Partner können verschiedene Techniken verwenden, wie z.B. exploratorische Datenanalyse, um potenzielle Vorurteile zu identifizieren und zu mindern, bevor Lösungen entwickelt werden – damit Modelle von Anfang an mit Fairness im Sinn entwickelt werden. 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 Einzelfairnesstechniken verwenden, um sicherzustellen, dass Algorithmen verschiedene Gruppen und Einzelpersonen fair behandeln. Und mit Gegenfaktik-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 andere in nicht-technischen Begriffen kommuniziert werden können. Durch die Verwendung gemeinsamer Terminologie, regelmäßige Diskussionen mit Stakeholdern und die Schaffung einer Kultur des KI-Bewusstseins und kontinuierlichen Lernens können diese Ziele erreicht werden.
• Datenschutz und -sicherheit gewährleisten: KI-Modelle verwenden enorme Datenmengen. Unternehmen nutzen erste und dritte Daten, um Modelle zu speisen. Sie verwenden auch Techniken zum schutzbedingten Lernen, wie z.B. 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 Kundenmerkmale emulieren, aber nicht auf Einzelpersonen zurückverfolgbar sein.
• Governance umsetzen: Governance wird je nach Unternehmensreife der KI variieren. Unternehmen sollten jedoch von Anfang an KI-Prinzipien und -Richtlinien festlegen. 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.
• Erwartungen setzen: Führungskräfte setzen die richtigen Erwartungen mit Teams, um verantwortungsvolle KI-Lösungen von Anfang an zu entwickeln, anstatt Lösungen nachträglich anzupassen.
• Ein Rahmenwerk und Prozesse implementieren: Partner bieten Rahmenbedingungen für verantwortungsvolle KI mit transparenten Prozessen und Schutzmechanismen. Beispielsweise sollten Datenschutz, Fairness und Vorurteilsprüfungen in die anfängliche Datenvorbereitung, die Modellentwicklung und die laufende Überwachung integriert werden.
• Zugang zu Domänen-, Branchen- und KI-Fähigkeiten: Teams möchten die Innovation von KI-Lösungen beschleunigen, um die Geschäftskonkurrenzfähigkeit zu erhöhen. Sie können auf Partner zurückgreifen, um relevante Domänen- und Branchenfähigkeiten zu erhalten, wie z.B. Daten- und KI-Strategie-Entwicklung und -Umsetzung, kombiniert mit Kundenanalytik, Marketing-Technologie, Supply-Chain- und anderen Fähigkeiten. Partner können auch umfassende KI-Fähigkeiten bieten, einschließlich Large-Language-Model- (LLM-) Engineering, Entwicklung, Betrieb und Plattform-Engineering-Fähigkeiten, die verantwortungsvolle KI-Rahmenbedingungen und -Prozesse nutzen, um Lösungen zu entwerfen, zu entwickeln, zu betreiben und zu produzieren.
• Zugang zu Beschleunigern: Partner bieten Zugang zu einem KI-Ökosystem, das die Entwicklungszeit für verantwortungsvolle traditionelle und generative KI-Pilotprojekte um bis zu 50% reduziert. Unternehmen erhalten vertikale Lösungen, die ihre Marktkonkurrenzfähigkeit erhöhen.
• Team-Adoption und Rechenschaftspflicht sicherstellen: Unternehmens- und Partner-Teams werden auf neue Richtlinien und Prozesse geschult. Darüber hinaus führen Unternehmen Audits durch, um die Einhaltung wichtiger Richtlinien durch Teams sicherzustellen.
• Die richtigen Metriken verwenden, um Ergebnisse zu quantifizieren: Führungskräfte und Teams verwenden Benchmark-Werte und andere Metriken, um zu demonstrieren, wie verantwortungsvolle KI Geschäftswert schafft, um die Einbindung von Stakeholdern auf hohem Niveau zu halten.
• KI-Systeme überwachen: Partner bieten Modell-Überwachungsdienste, um Probleme proaktiv zu lösen und sicherzustellen, dass sie vertrauenswürdige Ergebnisse liefern.

Jetzt für verantwortungsvolle KI planen

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 Rechenschaftspflicht gegenüber Stakeholdern zu demonstrieren.

Ein Partner kann die Fähigkeiten, Rahmenbedingungen, Tools und Partnerschaften bereitstellen, 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 von Unternehmensanforderungen, während Sie sich auf kommende Regulierungen vorbereiten.