Am 24. Mai 2024 fand im Rahmen der PAL-Arbeitsforschungsakademie der Workshop „Kollege KI“ an der Hochschule Mittweida statt, der sich mit Erwartungen von Unternehmen an datenbasierte Systeme (Künstliche Intelligenz) beschäftigte. Referentin war die Informatikerin Anika Holtermüller.
Bevor Maschinen, Prozessoren und digitale Modelle Intelligenz hervorbringen, müssen sie zunächst mit Daten versorgt werden. Bis dahin ist es ein weiter Weg, ehe Trainingsmodelle entwickelt und getestet werden können, die sich aus diesen Datenbeständen bedienen und für uns nutzbare Informationen oder Rückschlüsse liefern. Durch eine Analogie machte Anika Holtermüller auf dieses Thema aufmerksam, indem sie Künstliche Intelligenz mit dem kindlichen Erlernen verglich: KI-Modelle gehen, wie kleine Kinder, zunächst ganz unbedarft an einen Sachverhalt heran, probieren Dinge aus, meist sehr unkonventionell, und liefern deshalb häufig entsprechende Lösungen. Der Wissenszuwachs von Künstlicher Intelligenz hängt davon ab, inwiefern die Wiederholung, das Training, im vorgegebenen Rahmen, im Programm oder Modell, bewertet und „belohnt“ wird. Kurz gesagt kann KI riesige Mengen an Daten schnell analysieren, allerdings deren Wahrheitsgehalt (ohne die Hilfe des Menschen) schwer selbst bewerten. Als Beispiel wurde auf das KI-Modell ChatGPT eingegangen, das zwar auf Anfragen von Nutzern stets eine oberflächlich solide Antwort liefert, jedoch nicht immer klar ist, ob diese wahr oder einfach nur erfunden ist.
Wie KI nun Datenbestände bewertet und „Wahrheit“ generiert, stellt Industrie und Unternehmen vor große Herausforderungen, da dies viele Jahre einigen wenigen „globalen Playern“ überlassen wurde. Immer häufiger werden deshalb „Datenhoheit“ und „Datensouveränität“, d. h. die selbstbestimmte Kontrolle über die Erhebung, Speicherung, Nutzung und Verarbeitung der eigenen Daten und dies möglichst auf nationaler Ebene, gefordert.
Im Zentrum dieser Forderungen sollte stehen, was wir oder Unternehmen tun können, um die Sicherheit und Souveränität von KI-Daten zu erwirken. Aktuell setzt sich bspw. die EU mit ihrem „AI Act“ dafür verstärkt ein.
Die Erwartungen von Unternehmen an Künstliche Intelligenz sollten sich darauf fokussieren, 1. welche spezifischen Absichten oder Ziele damit im Betrieb verfolgt (Kontrolle oder Unterstützung?), 2. welche Datenbestände bereitgestellt (lokal-regional oder dezentral-international?), 3. auf welche Weise sie verarbeitet (sind firmeninterne Kapazitäten vorhanden oder externe IT-Dienstleistungen?), 4. von wem sie genutzt (mit oder ohne Beteiligung der Belegschaft?) und 5. ob Tools zur ihrer Analyse langfristig eingesetzt werden (Betreuung der entwickelten Tools garantiert oder nicht?).
Für die o. g. fünf Punkte macht sich das Kompetenzzentrum PAL stark und entwickelt von seinem arbeitswissenschaftlichen Ansatz her gemeinsam mit KMU und KKMU der Region Lausitz passgenaue Lösungen.