Transparenz in der KI — Herausforderungen für Unternehmen — Überblick

Transparenz in der KI-Entwicklung: Praktische Umsetzung im Unternehmensalltag

Die Transparenz in der Entwicklung und Implementierung von Künstlicher Intelligenz ist nicht nur ein ethisches Gebot, sondern zunehmend eine gesetzliche Anforderung. Für KMUs bedeutet dies, sowohl intern als auch extern nachvollziehbare Prozesse zu gestalten. Eine transparente KI-Entwicklung steigert das Vertrauen der Kunden, fördert die Akzeptanz neuer Technologien und minimiert das Risiko regulatorischer Sanktionen.

Typische Fehler bei der Umsetzung von Transparenzpflichten

Ein häufig auftretender Fehler ist der Mangel an klarer Kommunikation bezüglich der Datenquellen, die für das Training der KI-Modelle verwendet werden. Oftmals werden externe Datenquellen eingesetzt, ohne dass deren Ursprung und Qualität gründlich dokumentiert werden. Unternehmen sollten sicherstellen, dass alle verwendeten Datenquellen klar benannt und ihre Auswahl begründet wird. Eine detaillierte Dokumentation schützt nicht nur vor rechtlichen Schwierigkeiten, sondern verbessert auch die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsprozesse.

Ein weiterer Fehler besteht darin, die internen Entscheidungsmechanismen der KI-Modelle nicht offenzulegen. Dies kann dazu führen, dass Entscheidungen der KI als Black Box wahrgenommen werden. Unternehmen sollten detaillierte Erklärungen zu den Algorithmen und zum Training der Modelle bereitstellen. Durch den Einsatz erklärbarer KI-Methoden können Unternehmen die Entscheidungswege ihrer Modelle transparent darstellen und einfacher erklären.

Schliesslich wird die Rolle des menschlichen Eingriffs oft unklar kommuniziert. Mitarbeiter und Kunden sollten verstehen, in welchem Umfang menschliche Überwachung und Eingriffe in die KI-Entscheidungen möglich und vorgesehen sind. Klare Richtlinien dazu schaffen Vertrauen und reduzieren Bedenken hinsichtlich der Abhängigkeit von automatisierten Systemen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Datenquellen-Review (Tag 1–7): Überprüfen Sie alle derzeit genutzten Datenquellen. Dokumentieren Sie Herkunft, Eigentümerrechte, und Qualität der Daten. Stellen Sie sicher, dass alle rechtlichen Verpflichtungen eingehalten werden.
2. Entscheidungsprozesse dokumentieren (Tag 8–14): Entwickeln Sie ein Dokumentationssystem, das die internen Entscheidungsmechanismen der KI-Algorithmen transparent macht. Nutzen Sie visuelle Hilfsmittel wie Flussdiagramme, um die Abläufe für Ihr Team verständlich darzustellen.
3. Menschliche Intervention definieren (Tag 15–21): Erarbeiten Sie klare Richtlinien, die definieren, wann und wie menschliche Eingaben in die Entscheidungen des KI-Systems integriert werden sollen. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter entsprechend, um sicherzustellen, dass sie mit diesen Prozessen vertraut sind.
4. Kommunikation nach aussen (Tag 22–30): Erstellen Sie eine externe Kommunikationsstrategie, um Kunden und Partner über Ihre Transparenzmassnahmen zu informieren. Nutzen Sie dafür Newsletter, Ihre Webseite oder Webinare, um das Vertrauen zu stärken und mögliche Fragen direkt zu adressieren.

Durch diese gezielten Schritte innerhalb eines Monats können KMUs in der Schweiz ihre KI-Transparenzpflichten effektiv umsetzen und das Vertrauen in ihre Technologie stärken.