Nachhaltige KI-Gestaltung im DACH-Raum — Schritt für Schritt

Künstliche Intelligenz nachhaltig und fair gestalten

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) gewinnt auch in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zunehmend an Bedeutung. Um KI verantwortungsvoll und zukunftssicher einzusetzen, müssen KMU deren Nachhaltigkeit und Fairness messen können. Dies erfordert eine sorgfältige Bewertung der eingesetzten Technologien und deren Auswirkungen.

Bedeutung von KI-Nachhaltigkeit

Nachhaltigkeit in der KI bezieht sich auf die Fähigkeit, Systeme zu entwickeln, die ressourcenschonend arbeiten und langfristig tragfähig sind. Ein Beispiel aus dem KMU-Alltag ist der energiesparsame Betrieb von Servern in einer IT-Abteilung. Durch die Wahl von energieeffizienten Algorithmen und die Optimierung der Code-Performance kann die Umweltauswirkung von KI-Anwendungen reduziert werden. Zudem sollten KMU sicherstellen, dass die Datenverarbeitung den Datenschutzrichtlinien entspricht.

Fairness als ethisches Fundament

Faire KI-Systeme behandeln alle Personen und Gruppen gleich und diskriminieren nicht. Das ist besonders wichtig, wenn KI in Personalabteilungen zur Bewerberauswahl eingesetzt wird. Hierbei sollte der Algorithmus auf Verzerrungen überprüft werden, etwa indem sichergestellt wird, dass alle Bewerber nach denselben Kriterien bewertet werden. Eine bewährte Methode ist der Einsatz von Test-Datensätzen, die diverse Fälle umfassen, um den Output der KI auf Ungerechtigkeiten zu untersuchen.

Typische Fehler bei der Messung von Nachhaltigkeit und Fairness

Ein häufiger Fehler ist die ausschliessliche Fokussierung auf technische Leistungskennzahlen ohne Berücksichtigung der ökologischen und sozialen Auswirkungen. Dies kann vermieden werden, indem man Nachhaltigkeitsmetriken in die Erfolgsmessung integriert, wie z.B. den Energieverbrauch oder die CO2-Emissionen.

Ein weiterer Fehler besteht darin, die bestehenden Datenbestände unkritisch in KI-Modelle zu speisen. Oftmals reflektieren diese Daten vorurteilsbehaftete Strukturen, die zu ungleichen Ergebnissen führen können. KMU sollten hier evaluieren, ob ihre Daten heterogen und repräsentativ genug sind.

Schliesslich wird die Transparenz von KI-Systemen oft vernachlässigt. KMU sollten sicherstellen, dass die Entscheidungsprozesse der KI nachvollziehbar sind, um Vertrauen bei den Nutzern zu schaffen. Der Einsatz von erklärbaren KI-Methoden kann dabei helfen, die Entscheidungen transparenter zu gestalten.

Vierzehn-Tage-Handlungsanleitung zur Verbesserung der KI-Nachhaltigkeit und Fairness

Tag 1–3: Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme der aktuell verwendeten KI-Systeme bezüglich ihres Energieverbrauchs und ihrer genutzten Datenquellen.

Tag 4–6: Entwickeln Sie Leitlinien für nachhaltige und faire KI-Praktiken in Ihrem Unternehmen, unter Einbezug von Teams aus verschiedenen Abteilungen.

Tag 7–9: Führen Sie Workshops durch, um das Bewusstsein Ihrer Mitarbeitenden für die Relevanz von fairer und nachhaltiger KI zu schärfen.

Tag 10: Überprüfen Sie die Daten, die in KI-Systemen verwendet werden, auf mögliche Vorurteile und Defizite.

Tag 11–12: Implementieren Sie Energiekontrollmassnahmen, wie beispielsweise die Optimierung von Algorithmen und die Wahl geeigneter Hardware.

Tag 13: Testen Sie die eingesetzten KI-Lösungen mit vielfältigen Datensätzen auf Fairness und passen Sie die Modelle bei Bedarf an.

Tag 14: Evaluieren Sie den Fortschritt und planen Sie die nächsten Schritte zur kontinuierlichen Verbesserung und Überwachung Ihrer KI-Systeme.

Diese Schritte helfen KMU, ihre KI-Systeme nachhaltiger und fairer zu gestalten, gleichzeitig die ethischen Anforderungen zu erfüllen und das Vertrauen ihrer Mitarbeitenden und Kunden zu stärken.