Mit KI in die Zukunft? – Aber nur mit Verantwortung!

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren einen beispiellosen Aufschwung erlebt. Was einst als technologisches Konzept der Zukunft galt, ist heute ein integraler Bestandteil des privaten und geschäftlichen Alltags. Besonders generative KI-Modelle wie ChatGPT, DALL-E oder DeepSeek haben das Potenzial der KI greifbar gemacht und ihre Nutzung rasant vorangetrieben. Doch mit den Chancen gehen auch Herausforderungen einher, insbesondere in den Bereichen Datenschutz, Qualitätssicherung und rechtlichen Fragen. 

Die drei Kategorien der schwachen KI

Aktuelle KI-Modelle lassen sich in drei Hauptkategorien der sogenannten Schwachen KI unterteilen:

Spezialisierte KI (Narrow AI): Diese Art der KI ist darauf ausgerichtet, eine spezifische Aufgabe zu erfüllen. Sie basiert auf vordefinierten Trainingsdaten und kann neues Wissen nicht selbstständig speichern oder erlernen. Sprachassistenten wie Siri oder Alexa sind klassische Beispiele.

Reaktive KI (Reactive AI): Diese KI kann auf Basis ihrer Trainingserfahrungen Entscheidungen treffen. Sie speichert jedoch keine früheren Erfahrungen, sondern reagiert lediglich auf aktuelle Eingaben. Ein bekanntes Beispiel ist die KI in Schachprogrammen, die Zugmuster analysiert und optimale Entscheidungen trifft.

Limited Memory AI: Diese KI kann Vergangenheitsdaten nutzen, um Muster zu erkennen und Prognosen zu erstellen. Dies ist die Grundlage für viele Machine-Learning-Algorithmen, die beispielsweise im Finanzsektor zur Vorhersage von Marktentwicklungen genutzt werden.

Darüber hinaus gibt es die Starke KI, die theoretisch in der Lage wäre, eigenständig zu lernen, zu denken und sogar ein Bewusstsein zu entwickeln. Derzeit existiert sie jedoch nur als Konzept und ist technologisch nicht realisierbar. 

KI in der Unternehmenswelt: Ein unaufhaltsamer Trend

Der Einsatz von KI in Unternehmen hat sich in den letzten Jahren drastisch erhöht. Eine McKinsey-Studie aus dem Jahr 2024 zeigt, dass 72 % der befragten Unternehmen mittlerweile KI-gestützte Technologien in mindestens einem Unternehmensbereich einsetzen – ein deutlicher Anstieg im Vergleich zu früheren Jahren. Besonders in den Bereichen Marketing und Vertrieb, Produktentwicklung sowie IT hat sich KI als wertvolles Werkzeug etabliert (Quelle: McKinsey & Company, 2024, 'The State of AI in 2024').

Ein wesentliches Einsatzfeld ist die generative KI, die vielfältige Aufgaben wie das Erstellen von Texten, Bildern oder Code übernimmt. Unternehmen berichten von signifikanten Effizienzsteigerungen und Kostenreduktionen: Laut der McKinsey-Studie konnten Unternehmen, die generative KI regelmäßig nutzen, ihre Kosten im Durchschnitt um 39 % senken und ihre Gewinne um 44 % steigern. 

Chancen und Herausforderungen der generativen KI

1. Effizienzsteigerung und Kosteneinsparungen

Generative KI kann Routineaufgaben automatisieren und Mitarbeitende entlasten. Beispielsweise lassen sich mit KI-gestützten Tools wie Copilot oder ChatGPT Code-Fehler analysieren, Marketingtexte generieren oder Social-Media-Inhalte erstellen. In jeder dieser Bereiche wird also KI primär genutzt, um Zeit und somit Ressourcen zu sparen.

2. Verbesserte Nutzererfahrung

KI-basierte Chatbots und Sprachassistenten optimieren den Kundenservice und sorgen für eine verbesserte Interaktion mit Nutzer:innen. Dies kann die Kundenzufriedenheit erhöhen und das Engagement auf Unternehmenswebseiten steigern. Auch in internen Softwarelösungen oder zur Unterstützung von Geschäftsvorfällen spielt KI eine zunehmend wichtige Rolle.

3. Fehlererkennung

Einfache Fehler können auch durch die Nutzung generativer KI bei Routineaufgaben minimiert werden. So kann generative KI beim Verfassen von E-Mails oder Blogbeiträgen Rechtschreib- und Grammatikfehler korrigieren. Auch einfache Fehler bei der Codeerstellung können durch KI aufgefangen werden und sparen an aufwändiger Analysearbeit.

4. Herausforderungen: Qualitätssicherung und Falschinformationen

Jedoch kann KI auch zu vielen Fehlentscheidungen durch Falschinformationen führen. Generative KI ist darauf trainiert, menschenähnliche Antworten zu generieren, wobei die Korrektheit der Antwort nicht immer im Fokus steht. Laut der o. g. Mc-Kinsey-Studie gaben rund 25 % der befragten Unternehmen an, aufgrund von KI-bedingten Fehlinformationen negative Konsequenzen erlitten zu haben. Besonders bei komplexen oder spezifischen Anfragen stößt generative KI oft an ihre Grenzen.

Hinzu kommt, dass gewisse Informationen aus politischen Gründen bewusst unterdrückt werden. Dies wirft einen wichtigen moralischen und ethischen Aspekt bei der Wahl des KI-Tools und der allgemeinen Nutzung auf. Hierzu hat mein Kollege Matthias Jung einen sehr interessanten Blogbeitrag verfasst: „Digitale Souveränität im Schatten des KI-Wettstreits: Eine kritische Betrachtung".

5. Datenschutz und rechtliche Unsicherheiten

Die Nutzung von KI-Tools birgt Datenschutzrisiken, insbesondere wenn sensible Unternehmensdaten in KI-Modelle eingegeben werden. Viele dieser Tools speichern Nutzerdaten, Geräteinformationen und IP-Adressen auf Servern außerhalb der EU, was die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien erschweren kann. DeepSeek beispielsweise speichert Nutzerdaten in China, während OpenAI und Microsoft Server in den USA nutzen. Eine Einhaltung europäischer Datenschutzstandards ist in beiden Fällen nicht möglich. Zudem ist oft nicht transparent, ob und wie diese Daten für weitere Trainingszwecke genutzt werden. Wenn auch die Daten auf Servern in der EU gespeichert werden, haben spätestens seit dem CLOUD Act US-amerikanische Staatsgewalten potentiell Zugriff auf die Daten. In beiden Fällen gibt man die Hoheit über seine Daten auf, wenn sie in Prompts genutzt werden. 

Wie Unternehmen KI sicher und effektiv nutzen können

Ungeachtet der oben aufgeführten Herausforderungen können Unternehmen stark von der Nutzung von KI-Tools profitieren, wenn sie richtig und verantwortungsvoll angewandt werden.

So haben wir bereits bei einigen deutschen Behörden eigens konfigurierte KI-Modelle, die ohne Internetzugang auf lokalen Servern betrieben werden, aufgesetzt. Somit können die Bedenken bezüglich des Datenschutzes und Zugriffs Dritter minimiert werden. Auch kann die eingesetzte KI so konfiguriert werden, dass die Ausgabe von Fehlinformationen minimiert wird. Falls das Wissen für die Beantwortung einer Frage fehlt, so legt die KI dies offen.

Diese Offline-Lösungen sind oft teuer im Betrieb und in der Anwendung, sodass sie möglicherweise keine Option für mitteständische Unternehmen sind. Für mittelständische Unternehmen könnte diese Lösung zu teuer sein.

An dieser Stelle bieten die großen KI-Hersteller Unternehmenspakete an, die man beanspruchen könnte.

Neben den genannten Rahmenbedingungen und IT-Voraussetzungen ist auch die Schulung von Mitarbeitenden und das Bewusstsein für einen kritischen und verantwortungsvollen Umgang mit der KI ein wichtiger Aspekt. 

Fazit: KI als Chance mit Verantwortung

Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftstrend mehr, sondern eine Realität, die Unternehmen und Gesellschaft nachhaltig verändert. Sie bietet enormes Potenzial zur Prozessoptimierung, Automatisierung und Effizienzsteigerung. Gleichzeitig sind Datenschutz, Qualitätssicherung und ethische Fragen nicht zu vernachlässigen. Unternehmen, die klare Richtlinien entwickeln und ihre Mitarbeitenden im verantwortungsvollen Umgang mit KI schulen, können die Vorteile dieser Technologie bestmöglich nutzen und gleichzeitig Risiken minimieren.

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