Responsible AI & Compliance: Transparenz & Nachvollziehbarkeit

Transparenz und Nachvollziehbarkeit in der Künstlichen Intelligenz (KI) werden zunehmend zu zentralen Bestandteilen der regulatorischen Compliance-Strategien von Schweizer KMU. Eine klare Kommunikation zu den eingesetzten Algorithmen und deren Entscheidungsprozessen ist entscheidend, um das Vertrauen von Kunden und Geschäftspartnern zu gewinnen und langfristig zu halten.

Typische Fehler bei der Umsetzung

Ein häufiger Fehler besteht darin, dass viele Unternehmen ihre KI-Modelle als „Black Boxes“ behandeln. Die Entscheidungsfindung bleibt intransparent, was es Nutzern und Kunden erschwert zu verstehen, wie bestimmte Resultate erzielt werden. Die Korrektur dieses Fehlers beginnt mit der Implementierung von erklärbarer KI. Konkrete Schritte sind die Nutzung von Technologien, die Entscheidungsprozesse klar dokumentieren, und die Veröffentlichung von verständlichen, für Laien zugänglichen Erklärungen der Algorithmen.

Ein zweites Problem ist die unzureichende Dokumentation der Datenquellen, die zur Modellierung genutzt werden. Ohne eine präzise Dokumentation kann die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse erheblich eingeschränkt sein. Abhilfe schafft hier eine strenge Protokollierung der Herkunft und der Bearbeitungsschritte aller verwendeten Daten. Diese Daten-Governance-Massnahmen sollten regelmässig überprüft und aktualisiert werden, um den stetig wachsenden regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Überprüfung der aktuellen KI-Modelle: Prüfen Sie innerhalb der ersten Woche die Transparenz Ihrer bestehenden KI-Modelle. Welche Informationen sind für Kunden und Partner zugänglich? Dokumentieren Sie, wo Verbesserungsbedarf vorhanden ist.
2. Implementierung erklärbarer KI: In der zweiten Woche investieren Sie in Technologien und Tools, die die Entscheidungswege sichtbar machen, und führen Sie konkrete Schulungen für Ihre Mitarbeitenden durch, die an der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Modellen arbeiten.
3. Datenquellen-Dokumentation: Setzen Sie in den darauffolgenden zwei Wochen einen internen Audit-Prozess auf, der die Dokumentation jeder Datenquelle, die Ihre KI-Modelle speist, sicherstellt. Erstellen Sie ein umfassendes Verzeichnis dieser Quellen und führen Sie regelmässige Überprüfungstermine ein.
4. Interne und externe Kommunikation: Entwickeln Sie in der Schlussphase des 30-Tage-Plans eine Kommunikationsstrategie sowohl für Ihre internen Mitarbeiter als auch für externe Partner und Kunden. Klären Sie über die Funktionsweisen der eingesetzten KI auf und heben Sie die getroffenen Massnahmen zur Erhöhung der Transparenz hervor.

Die kontinuierliche Optimierung und Anpassung dieser Praktiken wird sicherstellen, dass Ihr Unternehmen nicht nur rechtlich auf der sicheren Seite ist, sondern auch das Vertrauen der Stakeholder stärkt.