Daten können nur ein Rohmaterial sein. Die künstliche Intelligenz hat der Nutzung dieses Rohstoffs neues Leben eingehaucht, um auf der Grundlage der algorithmischen Verarbeitung einen Mehrwert für Unternehmen zu schaffen. Das Fehlen menschlichen Handelns in diesem Prozess bedeutet, dass das Vertrauen, das wir normalerweise in eine Person setzen würden, die wir interviewt, eingestellt und zu der wir eine Beziehung aufgebaut haben, nun in Maschinen, Algorithmen und Datenqualität gesetzt wird. Kein Wunder also, dass Entscheidungsträger zunächst zögern, wenn es darum geht, sich auf durch künstliche Intelligenz getroffene Entscheidungen zu verlassen.

Ist Ihre Intelligenz bereits künstlich?

Die Vorteile von daten- und KI-gesteuerten Lösungen – Verbesserung der Genauigkeit, Leistung, Ausfallsicherheit und Anpassung in Echtzeit – liegen für die meisten technologiebasierten Unternehmen auf der Hand. Doch selbst wenn Ihr Unternehmen derzeit nicht direkt auf künstliche Intelligenz angewiesen ist, besteht die Möglichkeit, dass einige neuronale Netze im Hintergrund Ihrer peripheren Aktivitäten arbeiten. Alternativ kann KI durchaus Teil Ihres zukünftigen Werteversprechens werden –  oder hat bereits direkte Auswirkungen auf die Arbeit von Dienstleistern und Partnern. Umso wichtiger ist es, zu verstehen, was es bedeutet, eine verantwortungsvolle und vertrauenswürdige künstliche Intelligenz zu schaffen.

Vertrauen in KI mit der Zeit aufbauen

Vertrauen ist einer der wichtigsten Faktoren bei zwischenmenschlichen Kontakten. Daher ist die Behauptung, man solle Maschinen vertrauen, nicht auf die leichte Schulter zu nehmen. Wir verlassen uns immer mehr auf sie, um wichtige Aufgaben zu erfüllen und das bedeutet, dass Unternehmen auf lange Sicht nicht umhinkönnen, KI-basierten Systemen zu vertrauen.

Leistungsindikatoren (KPIs) in Unternehmen zeigen oft, dass wir die immateriellen Faktoren wie Vertrauen, Zuverlässigkeit und Verantwortung übersehen. Die Ergebnisse, die für die Unternehmen ausschlaggebend sind, werden nach wie vor in erster Linie anhand von Produktivität und Output gemessen. „Wie können wir mehr aus diesem Prozess herausholen?“ oder „Was kann getan werden, um die Effizienz zu verbessern?“ – Dies sind einige der wichtigsten Parameter, die Geschäftsentscheidungen beeinflussen. Auch wenn Nachhaltigkeitsfaktoren immer mehr an Bedeutung gewinnen, sei es in Bezug auf die Umwelt, die Beschaffung oder die Arbeitsbedingungen, so werden diese Faktoren doch allzu oft erst im Nachhinein berücksichtigt oder von externen Faktoren wie der Politik und nicht von den eigentlichen Interessen bestimmt.  

Da allerdings neue Technologien in großem Umfang eingesetzt werden und die steigende Projektreife eine wachsende Zahl an Stakeholdern – und Konsequenzen – mit sich bringt sind die Unternehmen gezwungen, das finale Ziel zu überdenken: „Kann man darauf vertrauen, dass unsere Maschinen die Umwelt nicht schädigen?“ „Weiß jeder Benutzer, was das System tut?“ „Wie können wir die Qualität unserer Ergebnisse sicherstellen?“

Letztendlich geht es beim Aufbau von Vertrauen nicht nur um das Vertrauen in die Funktionalität eines KI-gesteuerten Produkts, sondern auch darum, dass dieses Produkt zuverlässige Ergebnisse liefert und kein Risiko für andere Menschen darstellt, die außerhalb einer geschäftlichen Beziehung mit ihm interagieren.

Vier übergeordnete Prinzipien, sieben relevante Voraussetzungen für den Aufbau von Vertrauen

In dem Maße, in dem sich KI ausbreitet und immer mehr zum Mainstream wird, wird es notwendig, dass wir uns bei der kontinuierlichen Nutzung und Weiterentwicklung von KI an Leitprinzipien und Standards orientieren. In den letzten Jahren hat die Debatte über ethische oder sogar potenziell voreingenommene KI viel Aufmerksamkeit erregt. Akteure wie die unabhängige hochrangige Expertengruppe für künstliche Intelligenz oder die Internationale Organisation für Normung (ISO) haben Stellung bezogen und mehrere Papiere veröffentlicht, um das Thema zu behandeln.

Die folgenden vier aus der Arbeit dieser Organisationen abgeleiteten Leitprinzipien sollten beim Einsatz von AI gewährleistet sein:

• Achtung der menschlichen Autonomie – Schaffung einer künstlichen Intelligenz auf der Grundlage eines auf den Menschen ausgerichteten Ansatzes
• Schadensvermeidung – Sicherstellen, dass in und um den Arbeitsbereich (d. h. Tiere oder Umwelt) kein Schaden entsteht
• Fairness – Gleiche Behandlung aller Nutzer bei der Schaffung eines Netzes für alle
• Erklärbarkeit – Transparenz und Zugänglichkeit bedeuten, dass die Nutzer die Absichten und den Zweck eines Systems leicht verstehen können.

Darüber hinaus gibt es sieben Anforderungen, die bei der Durchführung eines verantwortungsvollen KI-Projekts berücksichtigt werden sollten.

• Menschliches Handeln und Beaufsichtigung – Kenntnis und Kommunikation darüber, was ein System tut und was nicht (z. B. nur Unterstützung)
• Technische Robustheit und Sicherheit – Aufbau eines robusten Systems, um stabile Ergebnisse zu gewährleisten und sich möglicher externer Manipulationen bewusst zu sein
• Datenschutz und Data Governance – Automatische Anonymisierung von Daten
• Transparenz – Ergebnisse in klarer Form verfügbar machen

• Vielfalt, Nichtdiskriminierung und Fairness – Schaffung eines Systems ohne Vorurteile
• Gesellschaftliches und ökologisches Wohlergehen – Gewährleistung eines Systems, in dem alle Lebewesen verantwortungsvoll behandelt werden

• Rechenschaftspflicht – alle rechtlichen Fragen klar und verständlich darlegen

Was bringt es Ihnen, die Vertrauenswürdigkeit zu berücksichtigen?

Veränderungen können mit Risiken behaftet sein. Nehmen wir als Beispiel die Unterstützungssysteme für Bauwerksinspektionen. Angesichts starrer gesetzlicher Vorschriften und der damit verbundenen Spielraums für Sicherheitsprotokolle kann es schwierig sein, neue Methoden und Praktiken wie die KI-gestützte Sichtprüfung einzuführen. Unabhängig davon, ob Sie in einem neuen Bereich tätig sind oder ein bereits bestehendes System optimieren, müssen Sie für jeden Anwendungsfall sicherstellen, dass alle Beteiligten einbezogen werden, gleichberechtigten Zugang zu Informationen haben und zu gleichen Bedingungen mit Ihrem System verbunden sind, um den Grundstein für die erfolgreiche Umsetzung von Veränderungen zu legen. 

Über die Einführung und die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz wird immer noch heftig diskutiert. Verantwortungsbewusstes Handeln –  und im Einklang mit den oben genannten Leitlinien – auf allen Ebenen wird dazu beigetragen, Unsicherheiten zu beseitigen und eine erfolgreiche Einführung Ihres Systems zu gewährleisten. Der Aufbau von Vertrauen kann ein entscheidender Faktor sein. Die Aufrechterhaltung einer ehrlichen Beziehung zu allen Beteiligten wird Ihre Glaubwürdigkeit verbessern und Ihre Dienstleistungen auf die nächste, effizientere –  und auch vertrauenswürdigere – Ebene bringen.

KI bei STRUCINSPECT

STRUCINSPECT widmet sich dem Thema KI und menschliche Interaktion in der Bauwerksinspektion im Rahmen eines neuen Projekts, das zum Teil von der Initiative AWS-Digitalisierung des Austria Wirtschaftsservice finanziert wird. Diese Initiative baut auf dem bestehenden KI-Netzwerk auf, das an der automatischen Erkennung kritischer Schäden bei Tiefbauprojekten arbeitet, und wird dazu beitragen, den Weg zu einem vollautomatischen Dienst für Bauwerksinspektionen zu ebnen.

Wenn Sie bereit sind, mit der Interaktion zu beginnen und nach zusätzlicher Unterstützung für Ihre Projekte suchen, hält STRUCINSPECT Sie gerne mit Einblicken und Informationen zu den für Ihr Unternehmen relevanten Themen auf dem Laufenden. Oder sprechen Sie noch heute mit einem Experten, um zu erfahren, wie KI-gestützte digitale Inspektionen die Verwaltung Ihrer Infrastrukturanlagen verbessern können.