So wird die Implementierung von KI nicht zum Disaster 4 Herausforderungen für den Einsatz von KI im Unternehmen

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Viele Unternehmen setzen KI bereits ein, um Daten zu analysieren, Kundeninteraktionen zu automatisieren und Prozesse zu optimieren. Die Vorteile sind enorm. Doch wo liegen die Hindernisse bei der KI-Implementierung?

Herausforderung 1: Integration in die IT-Landschaft und ausreichende Datenqualität

Die Effektivität von KI-Systemen hängt stark von der Qualität der Trainingsdaten ab. Unternehmen müssen oft mit unvollständigen oder veralteten Daten umgehen, was die KI-Leistung beeinträchtigt. Zusätzlich erschwert die Komplexität bestehender IT-Systeme, die nicht für KI ausgelegt sind, die Integration. Eine Modernisierung der IT-Infrastruktur ist meist erforderlich, um KI effektiv einzusetzen, was erhebliche Zeit und Kosten erfordern kann. Daten-Silos behindern zudem den Zugang zu wichtigen Informationen und müssen aufgelöst werden, um eine integrierte Datenbasis für KI-Anwendungen zu schaffen.

ToDo: Verschaffen Sie sich einen Überblick über Ihre Datenstruktur und die Datenqualität – Wissen Sie, wo Ihre Daten liegen und wie diese miteinander verknüpft sind? Mit diesem Wissen kann die KI-Anwendung sinnvoll eingesetzt und trainiert werden.

Herausforderung 2: Fehlende / nicht entwickelte Expertise

Die Einführung von KI in Unternehmen setzt spezialisiertes Wissen in den Bereichen Data Science, maschinelles Lernen und Softwareentwicklung voraus, das oft intern fehlt. Unternehmen haben hier zwei Möglichkeiten, die parallel durchgeführt werden sollten. Zum einen müssen Unternehmen in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren, was zusätzliche Zeit und Ressourcen erfordert. Oftmals lohnt es sich im Kleinen zu beginnen – welcher Mitarbeiter hat Spaß an Statistik oder wer ist als Power User / fortgeschrittener User in Systemen unterwegs? Zum anderen liegt eine weitere Möglichkeit darin, neue Fachkräfte zu gewinnen und in das bestehende Team zu integrieren. Durch die Nutzung der genannten Möglichkeiten kann das volle Potenzial der KI ausgeschöpft und intern entwickelt werden.

ToDo: Erstellen Sie erste Pläne für die Mitarbeiterentwicklung. Betreiben Sie eine Talentakquise bei Themen, die Sie derzeit im Unternehmen nicht abdecken können.

Herausforderung 3: Rechtliche Rahmenbedingungen

Die Integration von KI in betriebliche Abläufe konfrontiert Unternehmen mit juristischen und regulatorischen Anforderungen. Es ist erforderlich, dass KI-basierte Systeme den geltenden Gesetzen (wie dem Datenschutz) genügen, vor allem bei der Bearbeitung persönlicher Daten. Verantwortlichkeiten im Falle von Fehlern oder Schäden, die durch Entscheidungen der KI entstehen, müssen eindeutig zugeordnet werden können. Weiterhin ist es notwendig, Eigentumsrechte an durch KI erstellten Inhalten zu klären und sicherzustellen, dass Algorithmen keine diskriminierenden Urteile fällen. Themen wie Transparenz, Fairness und Nichtdiskriminierung müssen fokussiert werden, um sicherzustellen, dass KI-Systeme keine voreingenommenen Entscheidungen treffen und die Privatsphäre sowie die Rechte der Individuen respektieren. Dies sind nur einige Themen, die die europäische KI-Verordnung berücksichtigt. Darüber hinaus stellt die IT-Sicherheit einen wesentlichen Punkt dar, da KI-Systeme potenzielle Ziele für Cyberangriffe sein können.

Umfassende Sicherheitsvorkehrungen sind daher unerlässlich, um die Sicherheit der KI-Anwendungen zu garantieren und Missbrauch zu vermeiden. Eine Anpassung der Entwicklungs- und Implementierungsstrategien an diese rechtlichen Vorgaben ist entscheidend für einen gesetzeskonformen Gebrauch von KI im Unternehmenskontext.

ToDo: Setzen Sie sich mit den für Ihr Unternehmen bestehenden relevanten Gesetzen und den Anwendungsfällen des KI-Systems auseinander? Werden alle regulatorischen Anforderungen weiterhin abgedeckt? Sind die bestehenden internen Regelwerke angepasst?

Herausforderung 4: Entwickeln der Mitarbeitereinbindung

Um eine erfolgreiche Integration von KI sicherzustellen, ist es entscheidend, Mitarbeiter einzubeziehen und auf Veränderungen vorzubereiten. Ethische Aspekte spielen ebenfalls eine zentrale Rolle bei der Einführung von KI. Unternehmen sollten neben Compliance und Governance Richtlinien auch ethische Richtlinien für den Einsatz von KI entwickeln und umsetzen, um Vertrauen bei Mitarbeitern und Kunden aufzubauen. Zudem ist es wichtig, einen Dialog zwischen Entwicklern, Nutzern und anderen Interessengruppen zu fördern, um gemeinsame Werte und Normen festzulegen, aber auch das KI-System vernünftig und effizient zu implementieren.

ToDo: Bereiten Sie Ihre Mitarbeiter auf die Veränderungen vor und nehmen Sie sie Bestmöglichst während der Integration des KI-Systems mit. Gehen Sie aktiv in den Dialog mit Ihren Mitarbeitern.

Fazit

KI wird in den nächsten Jahren noch von vielen Faktoren beeinflusst werden, bis sich erste Best Practices herausarbeiten. Eine ganzheitliche Herangehensweise an die Implementierung von KI ist entscheidend, um die Potenziale der Technologie zu nutzen und gleichzeitig sicherzustellen, dass sie im Einklang mit den Unternehmenswerten und gesetzlichen Vorgaben steht.

Über den Autor: Jannik Schumann ist Geschäftsführer der Basec GmbH. Er verfügt über langjährige Erfahrung in der IT-Sicherheitsbranche. Durch seine Positionen als CISO bei Banken und großen Industrieunternehmen, sowie Lead Auditor bringt er umfangreiches Fachwissen mit. Im Jahr 2022 entschied er sich dazu, sein eigenes IT-Sicherheitsberatungsunternehmen zu gründen und hat zusammen mit dem BSI an der Entwicklung der DIN SPEC 27076 gearbeitet.

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