Die technologische Landschaft verändert sich rasend schnell. Kaum eine Woche vergeht, ohne dass die nächste revolutionäre Innovation die Runde macht. Entwicklungen rund um das Thema Künstliche Intelligenz stehen dabei ganz oben auf der Liste. Von der Optimierung komplexer Produktionsprozesse bis hin zur Automatisierung von Kundeninteraktionen verspricht KI Effizienzsteigerungen, bahnbrechende Innovationen und die Erschließung völlig neuer Geschäftsmodelle.

Ohne Frage birgt der Einsatz von KI großes Potenzial, dennoch sollte das Thema mit einer gesunden Portion Pragmatismus angegangen werden. KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber wie jedes mächtige Werkzeug birgt auch dieses Risiken. Fehlentscheidungen durch KI-Systeme mit Haftungsfolgen, Diskriminierung aufgrund algorithmischer Verzerrungen oder der Verlust der Kontrolle über sensible Unternehmensdaten sind nur einige der Herausforderungen, die mit der Technologie einhergehen. Diese Befürchtungen müssen ernst genommen werden und sie erfordern strategisches Handeln, um Vertrauen in die KI-Transformation zu schaffen.

Herausforderungen und Risiken der KI
Von technischen Problemen bis hin zu ethischen und operationellen Fragestellungen – die Herausforderungen beim Einsatz von KI sind vielfältig und betreffen verschiedene Bereiche. Stichwort KI-Governance: Hier mangelt es häufig an einer klaren Übersicht über KI-Risiken und Leistungsmetriken, was dazu führen kann, dass keine klaren Entscheidungen getroffen werden. Unternehmen sind unsicher, wo sie KI-Spezialisten einsetzen oder in welche Projekte sie investieren sollten. Dies führt zu ineffizientem Ressourceneinsatz und verpassten Chancen.

Zudem müssen sich Unternehmen mit Regulierungen wie dem EU AI Act oder internen KI-Richtlinien beschäftigen, ohne dass ein skalierbares Governance-Framework vorhanden ist, um diese operativ umzusetzen. Die Nichterfüllung solcher Anforderungen kann zu erheblichen rechtlichen, rufschädigenden und finanziellen Konsequenzen führen. Gleichzeitig fürchten Unternehmen einen Wettbewerbsnachteil, wenn die Einführung von KI verlangsamt wird.

Kontextualisierung der Leistung von KI-Modellen
Der Stanford Artificial Intelligence Index Report 2024 hat klar festgestellt, dass der Mangel an Standardisierung in der Berichterstattung über verantwortungsbewusste KI ein ernstzunehmendes Problem darstellt.

Die Bewertung des wirtschaftlichen und reputationsbezogenen Einflusses eines Modells über alle Risikodimensionen hinweg im Kontext eines Anwendungsfalls ist eine mühsame Aufgabe. Sie erfordert umfangreiche Ressourcen der entsprechenden Experten, die oft nicht vorhanden sind. Viele Organisationen setzen daher auf fertige KI-Plattformen. Die vom Entwickler geteilten Testergebnisse suggerieren, dass diese Plattformen auf eine bestimmte Art und Weise funktionieren.

Die Leistung eines KI-Systems ist allerdings sehr individuell und hängt stark vom verwendeten Kontext und Use-Case ab. Die ursprünglich geteilten Bewertungen spiegeln möglicherweise nicht die spezifischen Anwendungen eines Unternehmens wider.

Strategische Ansätze zur Risikobewältigung
Einer der wichtigsten Ansätze, um diese Risiken zu bewältigen, ist die Einführung skalierbarer Tools. Viele Organisationen verfügen über Risikomanagement-Teams oder Risikoboards, andere nutzen manuelle Prozesse, um die Qualität und Compliance von KI-Applikationen zu überprüfen. Doch mit begrenzten Ressourcen und teils fehlendem Fachwissen im Bereich KI wird dieser Validierungsprozess schnell zu einem Engpass, der die Einführung von KI verlangsamt oder das Unternehmen zukünftigen Risiken aussetzt.

Ein besserer Ansatz besteht darin, die KI-Transformation mit einem KI-Trust-Management-Werkzeug zu begleiten. Diese Tools bieten Unternehmen die Möglichkeit, die Performance, Compliance, Robustheit und Fairness ihrer KI-Systeme in großem Maßstab sicherzustellen.

Funktionen moderner KI-Trust-Management-Produkten
Moderne KI-Trust-Management-Angebote stellen zentrale Funktionalitäten bereit, die Vertrauen und Expertise fördern, und verändern so die Art und Weise, wie Unternehmen den Weg der  KI-Transformation gehen. Entscheidend ist, ein gemeinsames Verständnis des Potenzials von KI zu ermöglichen, das über die KI-Teams hinausgeht und die gesamte Organisation mit einbezieht. So tragen Fachanwender und Ethikexperten zur Verbesserung des KI-Systems bei, ohne dabei die Arbeit der technischen Teams zu verlangsamen.

Eine zentrale Übersicht ermöglicht es Unternehmen, ihr aktuelles KI-Portfolio sowie die damit verbundenen Risiken und Compliance-Anforderungen kontinuierlich zu überwachen und zu analysieren. Die Festlegung von Risikoschwellen beschleunigt und automatisiert hierbei den Validierungsprozess.

Einige Plattformen wandeln KI-Anforderungen und Richtlinien in einen einheitlichen Rahmen um, der sich automatisiert testen lässt. Dies beschleunigt die Einhaltung von Vorgaben, unabhängig davon, ob die KI selbst entwickelt oder extern bezogen wurde. Ein großer und ständig wachsender Katalog an vorkonfigurierten Prüfprofilen ermöglicht es Unternehmen, regulatorische Anforderungen auf skalierbare Weise umzusetzen.

Führende KI-Trust-Management-Plattformen integrieren zudem leistungsstarke Testing Engines, die Data Scientists und Machine-Learning-Ingenieuren die Automatisierung von Validierungstests für jedes KI-System ermöglichen. Diese Automatisierung bringt einen doppelten Vorteil: Einerseits bieten detaillierte Analysen Aufschluss über potenzielle Verzerrungen, Fairness-Probleme, Datenqualität oder Robustheit, was das Verhalten der KI transparenter macht. Andererseits gewinnen hochqualifizierte KI-Experten wertvolle Zeit zurück, da sie repetitive Aufgaben an die Engine abgeben und sich stattdessen auf komplexere Herausforderungen konzentrieren können.

Die Bedeutung des Vertrauens in KI
Bei der Einführung von KI in Unternehmen ist Vertrauen der Schlüssel zum Erfolg. Denn ohne Vertrauen in die Technologie und die dahinterstehenden Prozesse wird es schwierig, die Akzeptanz und das Engagement der Mitarbeiter und Kunden zu gewinnen. Daher ist es unerlässlich, dass Unternehmen von Anfang an transparente und nachvollziehbare KI-Entscheidungen treffen, diese an ihre Teams kommunizieren und sicherstellen, dass die KI-Systeme fair und ethisch handeln.

Eine zentrale KI-Trust-Management-Plattform kann Unternehmen dabei helfen, dieses Vertrauen aufzubauen, indem sie eine transparente und einheitliche Bewertung der KI-Systeme ermöglicht und sicherstellt, dass alle relevanten Anforderungen und Richtlinien eingehalten werden. Durch die Einbindung aller Stakeholder und Experten verschiedener Disziplinen in den KI-Transformationsprozess stellen Unternehmen sicher, dass die KI-Systeme nicht nur technisch robust, sondern auch ethisch und rechtlich einwandfrei sind.

Langfristige Perspektive: Nachhaltige KI-Transformation
Die Implementierung einer KI-Trust-Management-Plattform ist für Unternehmen ein entscheidender Schritt auf ihrer KI-Reise. Es ist essenziell, dass Unternehmen dabei von Anfang an klare Richtlinien und Prozesse für den Einsatz von KI etablieren und kontinuierlich an der Verbesserung und Anpassung dieser Systeme arbeiten.

Nur so kann von Anfang an Vertrauen in KI gestärkt und die Grundlage für langfristigen Erfolg gelegt werden. Mit der richtigen Strategie und den geeigneten Werkzeugen lassen sich nicht nur die Herausforderungen der KI-Transformation meistern, sondern auch die enormen Vorteile nutzen, die diese Technologie bereithält.

Fazit
KI bietet Unternehmen immense Chancen, birgt aber auch einige Herausforderungen. Organisationen, die nachvollziehbare Entscheidungen treffen, Risiken adressieren und ethische Prinzipien einhalten, können KI erfolgreich und nachhaltig für sich nutzen. Ein durchdachter Ansatz und eine klare Strategie sind daher entscheidend, um das Vertrauen von Mitarbeitern, Kunden und der Gesellschaft zu gewinnen.

ln/Artur Suleymanov, CTO und Mitgründer von QuantPi