In der Kolumne «SATW Insights» auf inside-it macht Manuel Kugler, Programm-Manager Data & AI und Advanced Manufacturing bei der SATW, deutlich: Wer heute nach Orientierung für den verantwortungsvollen KI-Einsatz sucht, findet zwar reichlich Material – vom EU AI Act bis zu unternehmenseigenen Ethical-AI-Principles. Was fehlt, ist die Übersetzung ins Konkrete. Was bedeutet etwa «Transparenz» für eine IT-Fachperson, die ein neues KI-System einführen soll?
Anhand von vier Unternehmensbeispielen liefert der Beitrag Antworten und destilliert fünf zentrale Empfehlungen:
- Stakeholder aktiv einbinden – nicht nur informieren, sondern in den Entwicklungsprozess integrieren. Wer Bedenken äussern kann, trägt zum Erfolg bei.
- Ethische Bewertung von Anfang an – nicht erst beim Go-live, sondern bereits bei Datenauswahl und Modelldesign die kritischen Fragen stellen.
- Von Prinzipien zu messbaren Kriterien – statt vager Forderungen wie «Das System soll fair sein» braucht es prüfbare Anforderungen, etwa: «Die Falsch-Positiv-Rate darf zwischen Gruppen um maximal fünf Prozent abweichen.»
- Transparenz technisch umsetzen – Erklärbarkeit nicht als Lippenbekenntnis, sondern als Designentscheid verankern.
- Verantwortung als fortlaufenden Prozess verstehen – verantwortungsbewusster KI-Einsatz erfordert mehr als gute Absichten; er muss systematisch in Strukturen und Abläufe eingebettet werden.
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