ethische KI

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) transformiert Arbeitspraktiken in der industriellen Qualitätskontrolle grundlegend. Dieser Beitrag untersucht, wie technische Ansätze zur Datenqualität und Modelltransparenz einen ethischen KI-Einsatz unterstützen – insbesondere die Handlungsfähigkeit, das Vertrauen und eine nachhaltige Arbeitsgestaltung in automatisierten Oberflächeninspektionssystemen (ASIS). Wir identifizieren Herausforderungen wie Datenineffizienz, variable Modellzuverlässigkeit und begrenzte KI-Expertise, die ein menschenzentriertes Design sowie verantwortungsvolles Datenmanagement erfordern. Gemeinsam mit ASIS-Anbietern entwickelte und mit ASIS-Anwendern getestete Pilotlösungen zeigen, dass KI-Systeme Fachpersonal effektiv unterstützen und deren Fähigkeiten erweitern müssen. Wir schlagen technische Lösungen zur Erkennung von Anomalien, Label-Fehlern und Domain Drift vor, um die Modellzuverlässigkeit zu erhöhen. Transparenz in der Datenqualität stärkt ...

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in Arbeitsprozesse verspricht erhebliche Effizienzsteigerungen, doch Unternehmen stehen dabei vor zahlreichen ethischen Herausforderungen, die den Beteiligten zunächst oft nicht bewusst sind – von Intransparenz in der Entscheidungsfindung über algorithmische Verzerrungen bis hin zu Risiken einer verfrühten Automatisierung. Dieser Beitrag stellt das Design und die Validierung von tachAId vor, einem interaktiven Beratungstool, das darauf abzielt, menschenzentrierte ethische Überlegungen in die Entwicklung von KI-Lösungen einzubetten. Es wird eine Validierungsstudie vorgestellt, die für zwei unterschiedliche industrielle KI-Anwendungen mit variierendem KI-Reifegrad durchgeführt wurde. tachAId lenkt die Aufmerksamkeit gezielt auf kritische ethische Überlegungen im gesamten Lebenszyklus von KI-Lösungen, die bei einer technisch orientierten Entwicklung möglicherweise übersehen werden. Die Ergebnisse zeigen jedoch auch eine zentrale ...

Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) unterstützen Mitarbeitende zunehmend bei komplexen Entscheidungsprozessen. Dazu müssen Mitarbeitende die Vertrauenswürdigkeit von KI-basierten Empfehlungen valide beurteilen. KI-Ethik-Labels sollen Mitarbeitenden bei dieser Einschätzung helfen und die Entwicklung vertrauenswürdiger KI-Lösungen befördern. Die AI Ethics Impact Group entwickelte hierfür ein Label, das auf dem VCIO-Framework (Values, Criteria, Indicators, Observables) basiert und dezidiert relevante ethische Werte adressiert. Jedoch sind solche Labels noch wenig verbreitet, weshalb kaum Erfahrungswerte aus der praktischen Anwendung vorliegen. Damit bleiben die praktische Umsetzbarkeit und der Nutzen von KI-Labels unklar. Der geplante Beitrag bietet einen Überblick über existierende Labels für KI-Systeme, beleuchtet das VCIO-Framework in der Anwendung auf einen konkreten Anwendungsfall aus der Praxis und leitet Handlungsempfehlungen für die Gestaltung ethischer KI ab.

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, erfordert jedoch zugleich die Integration technologischer, wirtschaftlicher und ethischer Überlegungen, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Dieser Artikel stellt ein strukturiertes, kartenbasiertes Tool vor, das die ethische Gestaltung KI-gestützter Geschäftsmodelle unterstützt. Es kombiniert zwei Komponenten: KI-Geschäftsmodellkarten, die Muster KI-basierter Wertschöpfung erfassen, sowie KI-Ethikprinzipien, die eine frühzeitige ethische Bewertung anleiten. Zusammen ermöglichen sie interdisziplinären Teams, KI-getriebene Geschäftsmodelle entlang eines fünfphasigen Rahmens zu entwickeln, zu prototypisieren und zu bewerten: Erkunden, Ideenfindung, Prototypentwicklung, Testen und Realisieren. Validiert durch Co-Creation-Workshops mit einem produzierenden KMU zeigt die Methode, wie werteorientiertes Design Risiken reduziert, Vertrauen aufbaut und die Entwicklung innovativer sowie ethisch ...