Die Welt ist im Umbruch. Selten hat eine KI-Lösung in so kurzer Zeit für soviel medialen Wirbel gesorgt wie ChatGPT. Sie zeigt, dass KI längst kein Spielzeug mehr ist, sondern ein wertvolles und disruptives Werkzeug. Doch klar ist auch, je umfassender die Fähigkeiten und das System-Angebot werden, umso stärker müssen Entscheider Entwicklungstrends berücksichtigen. In 2023 werden sich einige davon verstärken: die Einsatzgebiete werden breiter und die Strukturen dezentraler. Zugleich müssen Verantwortliche verstärkt auf die Transparenz der KI-Komponenten achten, um Nachvollziehbarkeit und Vertrauen zu schaffen und ethischen Anforderungen gerecht zu werden.

Von Intransparenz zu erklärbaren Technologien

KI-Technologien wie künstliche neuronale Netze, Deep-Learning-Systeme oder genetische Algorithmen sind komplex und schwer nachzuvollziehen. Für Entwickler und Anwender liegt daher seit Jahren eines der zentralen Ziele darin, die Systeme transparenter und interpretierbarer zu machen. Denn mit steigender Transparenz von KI (Explainable AI) können Unternehmen die Vorteile und Auswirkungen beim Einsatz einzelner KI-Techniken besser abschätzen. Auch wenn die Explainable AI noch in den Entwicklungsschuhen steckt und es dauern wird, bis Fortschritte im Massenmarkt ankommen werden, sollten Unternehmen bereits heute Transparenz und Erklärbarkeit beim Technologieeinsatz evaluieren.

Ziel der Unternehmen sollte es sein, den Entscheidungsträgern und Nutzern verständlich zu erklären, nach welchen Kriterien KI-basierte Entscheidungssysteme handeln. Das spielt auch mit Blick auf die Rechenschaftspflicht für KI-basierte Entscheidungsfindung, die sogenannte algorithmische Rechenschaftspflicht, eine Rolle. Nur wenn KI-Entscheidungen transparent und rechtmäßig getroffen werden, wird das Vertrauen in die Technologie in der Öffentlichkeit bestehen können. Ein Indikator für die Bedeutung dieses Themas ist unter anderem auch die erste internationale Konferenz für „eXplainable Artificial Intelligence“, die im Sommer 2023 in Lissabon stattfinden wird.

Von Selbstregulierung zu strikten KI-Gesetzen

Mit Ehrlichkeit und Richtigkeit hat es ChatGPT in mehreren Tests nicht so ernst genommen, und auch der Chatbot von Bing musste zuletzt in seiner Funktionalität eingeschränkt werden, weil er Nutzer bedrohte, ausfällig antwortete oder ihnen sogar seine Liebe gestand. Diese Fälle zeigen, wieso ethische Standards eine geradezu lebenswichtige Anforderung beim Einsatz von KI sind. Bisher war dieses Thema in der EU vor allem durch einen Ansatz von weicher Ethik und Selbstregulierung gekennzeichnet. Das wird sich dieses Jahr durch das EU-AI-Gesetz ändern, das deutliche striktere Regeln und deren Überwachung etablieren will. Wie in anderen wirtschaftlichen und technischen Bereichen wird auch die AI-Gesetzgebung für regionale Unterschiede sorgen und damit global agierende Unternehmen herausfordern.

Neben den gesetzlichen Vorgaben sollten auch die gelebten Unternehmenswerte das Thema KI mit aufgreifen. Fairness und Respekt sollten es gebieten, dass alle Interessensgruppen zu KI-Themen gehört werden, dass KI nur auf gesetzmäßige und wertschätzende Weise eingesetzt wird und dass durch regelmäßiges Monitoring ein verantwortungsvoller Umgang sichergestellt werden kann. Gerade letzteres könnte aus Entwicklungs-, Wartungs-, und Überwachungsaspekten zu einer Zentralisierung von Prozessen, Prozess-Ownership und der Schaffung von KI-Compliance-Rollen führen. Und auch hier gilt: Je früher sich Unternehmen mit dieser Veränderung auseinandersetzen, umso besser werden sie sich daran anpassen können.

KI, der Sweetspot für die Zukunft

Das Rennen um KI und ihre monetarisierbaren Anwendungsbereiche geht in die heiße Phase. Mit generativen KI-Modellen lassen sich tiefgreifende systemische Erkenntnisse erlangen und isolierte Anwendungsfälle vernetzen. ChatGPT ist dafür ein perfektes Beispiel. Es zeigt das immense Interesse der Öffentlichkeit und die Investitionsbereitschaft der Big Player. Schon jetzt ist die Entwicklung um die darauf aufbauenden Services in vollem Gange. Schließlich geht es darum, die wertvollen Anwendungsfälle zu finden und zu vermarkten, bevor andere es tun.