Generative künstliche Intelligenz (KI) ist ein entscheidender Faktor, denn sie verspricht eine beispiellose Effizienz und das Potenzial, neue Märkte zu erschließen. Da generative KI immer beliebter wird, möchten Unternehmen unbedingt von ihrer transformativen Kraft profitieren.
Diese Begeisterung sollte jedoch von einer gewissen Vorsicht begleitet werden. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmen eine solide Richtlinie für generative KI ausarbeiten, damit die Verlockung der neuen Technologie nicht zu einem verheerenden Missgeschick wird. Nutzungsrichtlinien für generative KI tragen dazu bei, Fehler zu vermeiden, potenzielle Risiken zu reduzieren und sicherzustellen, dass Unternehmen die unbestreitbaren Vorteile der künstlichen Intelligenz nutzen und gleichzeitig die Nachteile einschränken.
In diesem Beitrag behandeln wir sieben wichtige Punkte, die Sie bei der Ausarbeitung einer starken, fundierten Richtlinie für generative KI berücksichtigen sollten.
1. Datenschutz
Ihre Daten sind Gold wert. Sie sollten sie nicht mit Dritten teilen müssen. Der Datenschutz könnte zu einem der Hauptprobleme bei generativer KI werden, denn zahlreiche Unternehmen entwickeln LLMs und trainieren sie mit einer Mischung aus öffentlich zugänglichen Informationen und den Daten ihrer Kunden. Wenn Sie Ihre Daten mit solchen Modellen teilen, könnten Sie ungewollt Ihren Mitbewerbern helfen oder unwissentlich Geschäftsgeheimnisse weitergeben.
Darüber hinaus könnten Sie mit den Compliance-Bestimmungen in Konflikt geraten. Die Eingabe privater Informationen, die möglicherweise zur Identifizierung von Kunden führen könnten, verstößt in streng kontrollierten Branchen gegen Vorschriften und somit können Geldstrafen drohen. Vergewissern Sie sich, dass Sie Ihre Regeln für die Nutzung generativer KI entsprechend gestalten.
[ Was unterscheidet die private KI von der öffentlichen KI? Lesen Sie den Beitrag, Private KI vs. öffentliche KI: 4 wichtige Fakten. ]
2. Geistiges Eigentum und Urheberrecht
Da viele KI-Modelle mit allgemein zugänglichen Informationen und den Daten der Kunden trainiert werden, ist die Verwendung und die Urheberschaft von geistigem Eigentum nicht mehr eindeutig. Dies ist ein zweifaches Problem. Erstens könnte Ihr eigenes geistiges Eigentum von einem Konkurrenten genutzt werden, wenn dieser ein generatives KI-Modell verwendet, das sehr ähnliche Inhalte wie das Ihre aufbaut. Zweitens könnten Sie unbeabsichtigt KI-generierte Inhalte verwenden, die den Inhalten anderer extrem ähnlich sind, was zu Plagiatsvorwürfen führen könnte.
3. Zugriff auf Informationen
Eine wichtige Richtlinie für generative KI ist die Regelung des Zugriffs auf Informationen. Wenn ein Mitarbeiter eine Frage stellt, wird generative KI darauf antworten. Aber sollte dieser Mitarbeiter überhaupt eine Antwort erhalten können? Wenn Sie zum Beispiel für ein Unternehmen arbeiten und fragen: „Welche Architektur liegt unseren Systemen zugrunde?“ Diese Informationen könnten für IT- oder Architekturteams hilfreich sein, aber jemand in der Lohnbuchhaltung, der auf diese Informationen zugreift, könnte ein Sicherheitsrisiko darstellen.
Die Governance von Informationen ist von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie Ihre eigene KI entwickeln, sollten Sie darauf achten, dass Sie sie nur mit sicheren Informationen trainieren. Wenn Sie nicht aufpassen, kann dies leicht zu einem Albtraum werden.
4. Rückverfolgbarkeit und Voreingenommenheit
Die meisten Menschen haben schon von KI-Halluzinationen gehört, auch wenn sie nicht jeden Tag die KI/ML-Nachrichten verfolgen. Halluzinationen mögen häufig albern und belanglos sein – zum Beispiel, wenn Sie fragen, wer 1910 die World Series gewonnen hat und man Ihnen sagt, dass es die Philadelphia Eagles waren (in diesem Fall war es die richtige Stadt, aber die falsche Sportart ... es waren die Philadelphia Athletics).
Halluzinationen wie diese haben kaum Auswirkungen. Wenn Sie jedoch geschäftskritische Entscheidungen treffen, können Sie sich keine falsche Antwort leisten. Es ist wichtig, KI-Modelle zu wählen, die anhand Ihrer spezifischen Daten trainiert wurden (was die Wahrscheinlichkeit von Ungenauigkeiten verringert) bzw. die zeigen, wie sie zu einer Antwort gekommen sind. Wenn das Modell seine Arbeitsweise zeigt, können Experten die Ergebnisse überprüfen und sicherstellen, dass Sie Ihre Entscheidungen auf der Grundlage genauer Informationen treffen.
Die Rückverfolgbarkeit ist ebenfalls eng mit der Voreingenommenheit verbunden. KI-Voreingenommenheit ist ebenfalls ein heißes Thema. Wenn Sie nicht verstehen, was bei der Erstellung eines Modells berücksichtigt wurde oder wie es zu einem Ergebnis gekommen ist, könnten Sie letztendlich Vorurteile festschreiben.
5. Vorschriften
Die künstliche Intelligenz wird von Regulierungsbehörden auf der ganzen Welt unter die Lupe genommen. Praktisch jeder weiß, dass diese Technologie missbraucht werden kann – von der Verbreitung falscher Informationen über Datenlecks bis hin zu Urheberrechts- und Plagiatsproblemen. Die rechtlichen Bedingungen werden je nach Region unterschiedlich sein und es ist noch nicht klar, wie die Vorschriften letztendlich aussehen werden. Aber es ist wichtig zu wissen, dass sich die regulatorische Landschaft weiter entwickeln wird.
Es geht jedoch nicht nur um neue Gesetze. In vielen Branchen gibt es bereits Vorschriften, die sie im Zusammenhang mit generativer KI Risiken aussetzen könnten. Viele Unternehmen des öffentlichen Dienstes müssen zum Beispiel bei der Nutzung generativer KI Risiken vermeiden. Auch Unternehmen des Gesundheitswesens müssen besonders vorsichtig sein, vor allem wenn es um die Verwendung von geschützten Gesundheitsdaten geht.
6. Fehlen klarer Anwendungsfälle
KI ist keine Zauberei, auch wenn es so aussehen mag. Wenn Unternehmen die künstliche Intelligenz effektiv einsetzen wollen, sollten Sie die KI nicht nur um ihrer selbst willen nutzen. KI muss sich in die übergeordnete Unternehmensstrategie einfügen.
Oft haben Unternehmen Angst, beim Einsatz von KI ins Hintertreffen zu geraten, aber sie sollten nicht überstürzt handeln. Unternehmen sollten sich genau überlegen, welche organisatorischen Probleme sie mit Hilfe von KI lösen wollen. Möglicherweise möchten Sie z. B. die Ergebnisse der Kundenbindung vorhersagen, die Kosten für die Verarbeitung von Dokumenten und Inhalten senken oder Abfragen in natürlicher Sprache für Ihre eigene Wissensdatenbank erstellen, um Fragen und Antworten zu verbessern.
Vergessen Sie nicht, sich auf die wichtigsten Kennzahlen zu konzentrieren: Werden dadurch die Kosten gesenkt? Werden Ressourcen für andere Aufgaben freigesetzt? Kann es in eine größere strategische Initiative eingebunden werden? Oftmals ist es hilfreich, sich die Probleme anzusehen, die Sie lösen möchten, und dann zu entscheiden, wie KI dabei helfen kann. Man kann aber auch entscheiden, auf eine andere Technologie zurückzugreifen, z. B. auf die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) oder traditionelle Analysen.
[Interessieren Sie sich für konkretere Anwendungsfälle von KI? Lesen Sie mehr über 7 KI/ML-Anwendungsfälle, die Sie beachten sollten.]
7. Die Notwendigkeit, die Arbeitskräfte neu zu qualifizieren
In den Medien wird die Notwendigkeit betont, die Arbeitskräfte neu zu qualifizieren, in der Regel im Zusammenhang mit beruflichen Veränderungen, die bis zu einem gewissen Grad von der KI beeinflusst werden könnten. Aber KI ersetzt den Menschen nicht – sie ergänzt ihn. Und das bedeutet, dass Unternehmen sich darauf konzentrieren müssen, ihre eigenen Arbeitskräfte neu zu qualifizieren, um der gegenwärtigen Situation gerecht zu werden und sich auf die Zukunft vorzubereiten.
Wie gehen Sie dabei vor? Schulung und Ausbildung sind unerlässlich, aber Sie müssen Ihren Mitarbeitern auch Zeit und Raum lassen, mit diesen Tools zu arbeiten. Geben Sie ihnen die Möglichkeit, bei ihrer Arbeit mit KI zu experimentieren. Natürlich nur unter der Voraussetzung, dass sie dies auf sichere Weise tun und nicht gegen die Governance-Regeln verstoßen. Aber die Mitarbeiter müssen sich mit den KI-Tools vertraut machen, damit Sie langfristig wirklich davon profitieren können.
Richtlinien für generative künstliche Intelligenz: Ihr Einstieg in den verantwortungsvollen Umgang mit KI
Da die Technologie immer schneller voranschreitet, verspricht die generative KI, Branchen umzugestalten und Unternehmen zu einer Neubewertung ihrer bestehenden Strategien zu veranlassen. Dabei sind allerdings auch Risiken und Hürden zu überwinden. Unternehmen müssen Datenschutz, geistiges Eigentum, Voreingenommenheit, Governance und sogar die Anwendung von KI selbst im Auge behalten. Sie müssen klare Anwendungsfälle definieren, die Geschäftsinitiativen unterstützen, anstatt KI als eine Lösung auf der Suche nach einem Problem zu betrachten. Auf diese Weise können Unternehmen von den Vorteilen der KI profitieren und gleichzeitig ihr Geschäft vor Risiken schützen.
Wie bereits erwähnt, ist der Datenschutz ein entscheidender Faktor, wenn es um den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen geht. Aber Sie müssen nicht immer auf den Schutz Ihrer Daten verzichten. Holen Sie sich das e-Book, Private KI implementieren: Ein praktischer Leitfaden, um zu erfahren, wie.
