Berlin, Oktober 2023 - Die Geschwindigkeit, mit der sich KI weiterentwickelt, ist rasant. Im Wochentakt werden neue Durchbrüche verkündet und wer heute ein Projekt basierend auf aktuellen Stand der Technik startet, wird bei Abschluss des Projektes mit hoher Wahrscheinlichkeit Technik von gestern nutzen. Zudem drängen KI-Anwendungen in jeden Bereich: in der Anlagentechnik einer Maschinenbaufirma, im Personalwesen, beim Customer Relation Management, oder im Bereich Compliance.
Die vom Bitkom für dieses Jahr ausgewählten Trends spiegeln insgesamt eine Veränderung des Fokus beim Thema KI wider, der auch auf diese Entwicklungen zurückzuführen ist: weg von einzelnen Teilaspekten der Technologie hin zu einem ganzheitlichen Blick auf den Lebenszyklus und die Einbettung in und Interaktion mit größeren Systemen.
Beeindruckend sind insbesondere die darauf basierenden mannigfaltigen Einsatzmöglichkeiten der Systeme. Mit ML Ops ging es letztes Jahr darum, wie der skalierte Betrieb von KI im Unternehmen nachhaltig orchestriert werden kann. Mit der AI Factory rückt nun die Aufmerksamkeit darüber hinaus darauf, wie Geschäftsbereiche dazu befähigt werden können, für sie wertschöpfende KI-Projekte umzusetzen und zu betreiben. Auch das diesjährige Trendthema AI Supply Chain knüpft an die Notwendigkeit, die Integration von KI ins Unternehmen ganzheitlich zu betrachten, an.
Daraus ergibt sich auch ein weiterer Trend: AI Compliance. Während im letzten Jahr insbesondere die Aspekte AI Ethics, Sustainable AI und Differential Privacy hervorgehoben wurden, können diese – zusammen mit weiteren – auch gesamtheitlich im Kontext AI Compliance betrachtet werden.
Hier geht es darum, dass an Künstliche Intelligenz bei der Entwicklung und auch beim Einsatz bestimmte Anforderungen gestellt werden. Dies kann von der Sicherheit oder Qualität der Daten, über die Transparenz der Modelle hin zur Nachhaltigkeit der Systeme reichen. Solche Vorgaben können sich Unternehmen selbst auferlegen oder auch regulatorisch vorgegeben werden, wie es jetzt z.B. mit dem AI Act der Fall ist. Nach diesem müssen unter anderem die Daten, mit denen Modelle trainiert werden, bestimmte Qualitätsmerkmale aufweisen, bevor man das jeweilige KI-System auf den Markt bringen darf. Bei Nicht-Erfüllung drohen Strafen.
Das Thema AI Compliance ist also eines, welches von außen, aber auch von innen getrieben wird. Unternehmen müssen dabei den gesamten Lebenszyklus eines KI-Systems betrachten und Prozesse von Anfang an mit dem Blick auf mögliche Compliance Risiken gestalten. Dies erfordert ein Bewusstsein für die kritischen und/oder regulatorisch notwendigen Punkte. Denn für den Erfolg eines Projekts entscheidet nicht nur die technologisch einwandfreie Implementierung, sondern auch die Beachtung der von sich selbst oder von außen vorgegebenen Rahmenbedingungen.
