KI braucht Vertrauen
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen ist mehr als eine technologische Herausforderung. Sie erfordert ein tiefgreifendes Vertrauensverhältnis zwischen Mensch und Maschine. Denn wenn KI-gestützte Systeme zunehmend Entscheidungen beeinflussen, wird das Vertrauen der Belegschaft und der Stakeholder*innen in diese Entscheidungen zum kritischen Erfolgsfaktor.
Von Vanessa Schär, Senior Consultant, und Prof. Dr. Eric Eller, Senior Advisor bei elaboratum
Durch effektive Vertrauens-Architekturen und gezielte Managementstrategien kann nicht nur die KI-Akzeptanz gefördert, sondern auch nachhaltige Innovationskraft in Unternehmen freigesetzt werden. Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als transformative Kraft in der Geschäftswelt etabliert. Laut einer Studie von Deloitte[1] halten 94 % der global Befragten KI für wichtig für die Zukunft ihrer Unternehmen. In Deutschland sind es immerhin 87 %. Diese hohe Bewertung spiegelt die Erkenntnis wider, dass KI nicht nur ein Tool für spezifische Aufgaben ist, sondern ein umfassender Katalysator für Innovation und Wandel in nahezu allen Geschäftsbereichen.
Besonders die Entwicklung im Bereich der generativen KI läutet eine neue Ära der digitalen Innovation ein. Generative KI hat das Potenzial, ganze Branchen zu revolutionieren. Dementsprechend prognostiziert IDC, dass generative KI in den nächsten zehn Jahren fast 10 Billionen Dollar zum globalen BIP beitragen könnte.[2]
Das schnelle Wachstum und die zunehmende Integration von KI in die Geschäftswelt erfordern jedoch ein Umdenken in vielen Bereichen. Unternehmen müssen ihre Strategien, Strukturen und Kulturen anpassen, um die Möglichkeiten, die KI bietet, voll auszuschöpfen. Dies umfasst nicht nur die Implementierung technologischer Lösungen, sondern auch die Entwicklung von Fähigkeiten, die Förderung einer zeitgemäßen Vertrauenskultur und die Schaffung von Rahmenbedingungen, die das Vertrauen in und die Akzeptanz von KI stärken.
Vertrauensbildung als zentraler Aspekt
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen geht weit über die technologische Implementierung hinaus. Im Kern steht die Schaffung eines vertrauensvollen Umfelds, das für die erfolgreiche Integration von KI essenziell ist und das die Sorgen und Ängste der Mitarbeitenden hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre Arbeitsplätze berücksichtigt. Zu den wesentlichen Herausforderungen gehören hier:
1. Fehlende Transparenz im Entscheidungsprozess: Es ist wichtig, die Entscheidungsfindung von KI-Systemen für die Mitarbeitenden nachvollziehbar zu gestalten. Dies erhöht das Verständnis und das Vertrauen in die Technologie.
2. Bedrohung der Rolle und Identifikation der Mitarbeitenden: Die Einführung von KI kann Ängste hervorrufen, besonders in Bezug auf Jobverlust und Veränderungen in der Arbeitsweise. Es ist wichtig, einen offenen Dialog zu führen und die Mitarbeitenden in den Transformationsprozess einzubeziehen.
3. Fehlende Erfahrung der Beschäftigten mit KI: Schulungs- und Weiterbildungsprogramme sind unerlässlich, um ein grundlegendes Verständnis von KI zu fördern und Ängste abzubauen.
4. Häufige Fehler und Instabilität des KI-Systems: Die kontinuierliche Verbesserung und Stabilisierung von KI-Systemen ist entscheidend, um das Vertrauen der Nutzer*innen zu stärken.
5. Fehlende gesellschaftliche Akzeptanz von KI am Arbeitsplatz: Die Einbettung von KI in die Unternehmenskultur und die Kommunikation ihrer Vorteile sowohl intern als auch extern kann zur gesellschaftlichen Akzeptanz beitragen.
Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen können Unternehmen ein Umfeld schaffen, in dem KI nicht nur technologisch effizient, sondern auch in Einklang mit den Bedürfnissen und Werten der Belegschaft und der Gesellschaft eingesetzt wird.
Vertrauensbildende Massnahmen im Umgang mit KI
Um diese Herausforderungen zu meistern, ist es entscheidend, vertrauensbildende Maßnahmen zu implementieren. Diese Massnahmen sollten auf der Grundlage der VertrauensArchitektur-Methode folgende Aspekte umfassen:
1. Benevolenz: Unternehmen müssen die Bedürfnisse der Mitarbeitenden berücksichtigen. Die Mitarbeitenden müssen glaubhaft vermittelt bekommen, dass ihr Wohlergehen dem Unternehmen wichtig ist. Dies beinhaltet die transparente und hilfreiche Bereitstellung von Informationen sowie die Schaffung positiver Erfahrungen durch ein unterstützendes Serviceangebot.
2. Kontinuität: KI-Systeme müssen konstant zuverlässig und präzise arbeiten. Systemfehler sollten selten sein, da die Fehlertoleranz gegenüber KI niedriger ist als gegenüber Menschen. Wichtig sind hierbei die Genauigkeit von Vorhersagen, Fehlererkennung und -korrektur sowie die Sicherheit und Stabilität des Systems.
3. Klarheit: Mitarbeitende sollten im Sinne der Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen verstehen, welche Daten das System nutzt und wie es zu Entscheidungen kommt. Die Entscheidungen des Systems müssen inhaltlich nachvollziehbar sein, und die präsentierten Informationen präzise und eindeutig.
4. Erfahrung: Es ist wichtig, dass Nutzer*innen die Möglichkeit haben, Erfahrungen mit dem System zu sammeln. Wie mehr positive Erfahrungen mit dem System gesammelt werden konnten, desto mehr Vertrauen kann dem System entgegengebracht werden. Ein hoher Grad an Menschlichkeit des Systems kann das Vertrauen stärken. Ähnlich wie bei menschlichen Beziehungen wird Vertrauen in KI-Systeme über Interaktionen und Beobachtungen über die Zeit aufgebaut.
Definition präziser Vertrauens-Ziele für KI-Anwendungen
Ein Schlüsselaspekt für die systematische Entwicklung von Vertrauen ist die klare Definition von Vertrauens-Zielen. Diese Ziele müssen spezifisch, messbar und relevant sein, um ein vertrauensvolles Verhältnis zur KI zu fördern.Unternehmen müssen also konkrete Ziele festlegen, die das Vertrauen in KI-Systeme fördern.
Diese Ziele sollten sich auf verschiedene Aspekte wie Transparenz, Benutzer*innenfreundlichkeit, Datenschutz und ethische Standards beziehen.Basierend auf diesen Zielen sollten Interventionen entwickelt werden, die darauf abzielen, das Vertrauen in KI zu stärken. Dies kann durch Schulungen, verbesserte Kommunikation oder die Einführung von Maßnahmen zur Erhöhung der Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen geschehen.
Rollen der Führungskräfte und Auswahl der besten KI-Anwendungsfälle
Ein weiterer zentraler Aspekt ist das Engagement der Führungskräfte. Ihre Rolle ist es, eine klare Vision und Strategie für die KI-Implementierung zu entwickeln und zu kommunizieren. Führungskräfte sollten als Vorbilder für die Akzeptanz und Nutzung von KI agieren und eine Kultur der Innovation und des kontinuierlichen Lernens fördern. Das schließt die Bereitschaft ein, Risiken zu managen und aus Fehlern zu lernen, um eine agile und anpassungsfähige Organisation zu schaffen.
Schließlich ist die Identifikation der besten Anwendungsfälle für KI in Unternehmen ein kritischer Schritt. Die Wahl der richtigen Projekte und Anwendungen, die sowohl technisch realisierbar als auch strategisch sinnvoll sind, kann das Vertrauen in KI maßgeblich stärken. Hierbei ist es wichtig, dass die ausgewählten KI-Anwendungen einen klaren Mehrwert bieten und gleichzeitig ethische Standards und Datenschutzrichtlinien einhalten.
Die Vertrauensbildung in KI ist somit ein mehrdimensionaler Prozess, der sowohl technische Exzellenz als auch ein tiefes Verständnis für die menschlichen Aspekte der KI-Integration erfordert. Nur durch eine ganzheitliche Herangehensweise, die Technologie, Mensch und Ethik miteinander verbindet, können Unternehmen die volle Leistungsfähigkeit der KI ausschöpfen und gleichzeitig ein vertrauensvolles und innovationsfreundliches Arbeitsumfeld schaffen.
Fazit: Vertrauen als Schlüssel erfolgreicher KI-Integrationen
In einer Ära, in der sich Künstliche Intelligenz als transformative Kraft etabliert, kristallisiert sich dafür ein Erfolgsfaktor heraus, der menschlicher nicht sein könnte: Vertrauen. Dabei entsteht Vertrauen in Organisationen nicht zufällig, sondern kann systematisch entwickelt werden.
Die VertrauensArchitektur-Methode ermöglicht die Umsetzung wirksamer Interventionen auf der Basis psychologischer Prinzipien – beispielsweise durch die Optimierung von Organisationsstrukturen, die Gestaltung von Entscheidungsprozessen, durch gezielte Kommunikation und Weiterbildung sowie durch die Auswahl und Gestaltung der KI-Tools selbst, einschließlich ihrer Benutzer-Schnittstellen.
[1] https://www2.deloitte.com/de/de/pages/trends/ki-studie-2022.html
[2] https://news.microsoft.com/de-de/neue-studie-bestaetigt-den-nutzen-und-die-chancen-von-ki-fuer-unternehmen/
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