Die aktuelle Senatsuntersuchung in Australien zur Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) und die kürzlich geäußerten Bedenken des Ministeriums für Beschäftigung und Arbeitsbeziehungen in Bezug auf den Trend des Ghost Work senden eine klare Botschaft an australische Organisationen – es besteht ein sofortiger Bedarf an verantwortungsvoller KI, um die Privatsphäre und Integrität von Daten zu schützen sowie Bedenken hinsichtlich der Ersetzung von Arbeitskräften durch KI zu adressieren.
Die Kennzeichnung von Daten ist ein Schlüsselelement von KI, bei dem Daten zur Schulung von maschinellen Lernmodellen verwendet werden. Bedenken wurden im Rahmen der Untersuchung zur Einführung von Künstlicher Intelligenz über die Sammlung und Verwendung privater Informationen und deren Anwendung in der KI geäußert.
Obwohl KI zweifellos eine Vielzahl neuer Möglichkeiten für australische Organisationen eröffnet hat, übersteigt die Einführung und Weiterentwicklung von KI bei weitem ihre ethische und verantwortungsbewusste Nutzung.
Datenschutz und Datenqualität bleiben die größten Herausforderungen für die KI-Bereitschaft, was zu einer langsamen Einführung und einem Mangel an Vertrauen in die Ergebnisse von KI führt.
Die mangelnde Governance von KI-Modellen und den zugrunde liegenden Daten kann Organisationen schnell einem Risiko von Rufschädigung, Verlust des Kundenvertrauens, finanziellen Verlusten und möglichen strafrechtlichen Verurteilungen aussetzen.
Um dieses Problem zu überwinden, müssen Organisationen sicherstellen, dass die Ergebnisse der KI genau, zuverlässig sind und den aufkommenden KI-Vorschriften entsprechen. Darüber hinaus müssen Organisationen, während Regierungen auf der ganzen Welt versuchen, mit den schnellen Veränderungen in der KI Schritt zu halten, über die Einhaltung hinausgehen und sich auf verantwortungsvolle KI konzentrieren.
Wenn es um die Einführung von KI geht, sollten Organisationen nicht einfach auf den KI-Zug aufspringen. Sie müssen darüber nachdenken, wo KI den besten Return on Investment bringt, was die Identifizierung und Priorisierung von Anwendungsfällen basierend auf ihrem Beitrag zu Geschäftszielen beinhaltet. Die Verantwortlichen für diese Entscheidungen sollten einen leitenden Geschäftssponsor und einen Chief Data Officer einbeziehen. Die erste KI-Einführung muss auch speziell auf die geregelte Datenverwaltungsphase achten, um die verantwortungsvolle Nutzung von KI sicherzustellen. Darüber hinaus sollten Mitarbeiter im gesamten Unternehmen in Datenkompetenz geschult werden, was Datenverwaltungsbest Practices einschließt, damit sie besser verstehen können, wie man eine Frage für KI strukturiert, die eine wertvolle Antwort generiert und nicht gegen den Datenschutz verstößt oder zu Datenmissbrauch führt.
Um das Versprechen von KI wirklich zu erfüllen, müssen Anwendungen auf ganzheitlichen, hochwertigen und gut geregelten Datenfundamenten aufbauen. Dies beinhaltet die Implementierung robuster Datenzugriffsverwaltung und Datenschutzkontrollen von Grund auf. Ohne diese Grundelemente werden selbst die fortschrittlichsten KI-Modelle Schwierigkeiten haben, zuverlässige und wertvolle Erkenntnisse zu liefern und könnten die Organisation möglicherweise Risiken für unethische Praktiken in Bezug auf KI aussetzen.