KI ist schwer? 5 Gründe keine Angst zu haben

Laut einer aktuellen Bitkom Studie setzen nur 6%* aller deutschen Unternehmen KI in ihrer Organisation bereits ein. Nur knapp 22%* planen die Nutzung von KI zumindest bzw. diskutieren darüber. In einem Punkt ist sich der Großteil der deutschen Unternehmen allerdings einig: KI ist die wichtigste Zukunftstechnologie. Doch warum sehen Unternehmen so viele Gefahren in der Einführung von KI-Systemen, wenn sie doch zu wissen scheinen, dass sie so nützlich sind?


Bei vielen Unternehmen scheitert es nicht an der Erkenntnis über die Wichtigkeit von KI, sondern an ihrer Umsetzung in der eigenen Organisation. Mangelndes Wissen, wie und wo die Technologie eingesetzt werden könnte, ist eine Hemmschwelle, die es zu überwinden gilt. Auch Ängste gegenüber dem Neuen und Unbekannten führen dazu, dass nur knapp jedes fünfte Unternehmen KI überhaupt in Erwägung zieht. Zum einen verursacht KI Vertrauensprobleme, da Entscheidungen scheinbar nicht transparent genug und somit nicht 100% nachvollziehbar sind. Außerdem wird KI oft als Black-Box beschrieben, die keinerlei moralischen Kompass besitzt. Zum anderen verursacht KI Ängste auf der Seite der Mitarbeiter, die sich die Frage stellen, ob ihre Arbeit durch neue Technologien ersetzt oder gar überflüssig wird.


Eines ist klar: Wer KI sinnvoll in seinem Unternehmen einsetzen möchte, sollte zunächst die Auswirkungen der Technologie auf die eigene Organisation analysieren, um mögliche Chancen und Risiken zu erkennen. Wir möchten Ihnen heute zur Abwechslung einmal Gründe aufzeigen, weshalb Sie KEINE Angst vor KI haben brauchen.


5 Gründe, warum man keine Angst vor KI haben sollte



1. KI ist nachvollziehbarer als viele denken


Häufig sind KI-generierte Ergebnisse nachvollziehbarer, als Entscheidungen, die Menschen treffen. Menschen tendieren dazu eher auf das bekannte „Bauchgefühl“ zu hören und berufen sich auf ihre Erfahrungen. KI-Anwendungen hingegen beziehen sich immer auf nachvollziehbare Datenpunkte und liefern daher messbare Ergebnisse. Explainable AI (XAI) ist dabei kein reiner Black-Box-Vorgang mehr, sondern liefert erklärbare und vertrauenswürdige Ergebnisse. KI-Anwendungen können Mitarbeiter bei Entscheidungsfindungen datenbasiert unterstützen, um das häufig richtige „Bauchgefühl“ zu bestätigten, aber auch als Korrektiv für Fehleinschätzungen dienen.



2. Mit hoher Datenqualität liefert KI auch gute Ergebnisse


Ob eine KI zufriedenstellende Ergebnisse liefert, hängt von der Qualität und der Menge der Daten ab. Ein konsequentes und professionelles Datenmanagement im Unternehmen, von Beginn an, stellt eine gute Qualität der KI-Ergebnisse sicher. Nur wenn das System schlecht eingestellt ist oder mit verzerrten oder unvollständigen Daten trainiert wurde, werden die Endergebnisse unzureichend sein. Deshalb ist eine intensive Voranalyse für den Einsatz von KI in der eigenen Organisation essentiell.



3. KI baut keine Arbeitsplätze ab, sondern verlagert sie in eine andere Richtung


Die Angst, dass KI Arbeitsstellen verschwinden lässt, ist nicht ganz begründet. Das hauptsächliche Ziel heutiger KI-Anwendungen ist es nicht Personal abzubauen, sondern zu entlasten. Aufgaben, die viele Daten und wenig Komplexität beinhalten, können durch KI-Anwendungen übernommen werden. Gerade diese Aufgaben sind oft die Verursacher von Burnout oder Boreout bei den Mitarbeitern. In Bereichen wie z.B. dem Medizincontrolling birgt KI sogar den Vorteil, dass sie die Möglichkeit liefert den bestehenden Fachkräftemangel auszugleichen. In ferner Zukunft kann es natürlich passieren, dass diverse Stellen ersetzt werden können, aber nicht ohne auch neue bisher noch nicht vorhandene Berufe zu schaffen – denn KI ist ein Jobshifter, kein Jobkiller.



4. KI liefert die Möglichkeit zu einem noch höheren Datenschutz


Auch für das bekannte Dilemma zwischen KI und Datenschutz gibt es bereits Lösungsansätze – Datenanonymisierung, homomorphe Verschlüsselung und Federated Learning. Der Ansatz der Datenanonymisierung verfolgt das Ziel, Daten soweit zu verschlüsseln, dass bspw. personenbezogene Daten unkenntlich werden. Die homomorphe Verschlüsselung geht weiter. Die Daten werden auf den Endgeräten selbst verschlüsselt und in dieser verschlüsselten Form weiterverarbeitet. Allerdings benötigt diese Technologie große Rechenressourcen. Das Federated Learning setzt darauf die Algorithmen zu den Daten zu bringen und nicht die Daten zu den Algorithmen. Dies hat den Vorteil, dass die Daten nie die Endgeräte verlassen müssen. Alle drei Verfahren haben eines gemeinsam: Sie helfen dabei den Datenschutz zu erhöhen und nicht, wie oftmals behauptet, zu gefährden. Denn letzten Endes sind es nicht mehr Menschen, die die personenbezogenen Daten lesen, verstehen und verarbeiten, sondern Maschinen.



5. Diagnosen und Prognosen werden noch besser


Mithilfe von KI können Krankheiten schneller erkannt, therapiert und besser überwacht werden. Krankheiten entstehen oft aus einem komplexen Zusammenhang von Genetik, Umwelteinflüssen und Lebensgewohnheiten. Diese Zusammenhänge schnell aus einer Fülle von Daten zu erkennen, ist für Menschen nicht immer leicht. Der Vorteil von Maschinen zeigt sich aber genau in der Durchsicht von großen Datenmengen in kurzer Zeit. KIs lernen Muster zu erkennen und zuzuordnen und die Kombinationen verschiedener Muster zu bewerten. So können Krankheitsbilder erkannt werden, die wiederum einer bestimmten Krankheit zugeordnet werden können. Schnellere Diagnosestellung und individuellere Behandlungen sind möglich für deren Ausarbeitung sich Ärzte sonst viel Zeit nehmen müssten. Therapien können so speziell auf die Bedürfnisse von Patienten ausgerichtet und z.B. wirkungslose Therapien erspart werden.


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