Um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen ging es am Donnerstagabend im Montforthaus. Wirtschaftskammerpräsident Wilfried Hopfner hatte mit Tristan Post und Alexandra Ebert zwei renommierte KI-Experten eingeladen.
Tristan Post, freier Berater und Lehrender an der TU München, verwies auf zwei Arten künstlicher Intelligenz: Schwache KI, die bei spezifischen Aufgaben sogar besser als Menschen arbeite - etwa beim Sortieren von E-Mails in Spam und Nicht-Spam oder dem Erkennen von Krankheiten auf medizinischen Bildern. Starke KI hingegen agiert ähnlich wie Menschen und wendet Wissen in vielen Bereichen an.
„Die Entwicklungen, die wir momentan sehen, gehören zum Bereich der Schwachen KI, selbst fortschrittliche Werkzeuge wie ChatGPT“, erklärte Post. Bezogen auf die Arbeitswelt bedeute das, dass Berufe in der Zukunft anders aussehen werden und gelernt werden müsse, mit KI zu interagieren. „Unternehmen müssen sich Gedanken darüber machen, eigene Verantwortliche oder gar Teams für das Thema KI einzusetzen.“
Ethische Fragen müssen eine Rolle spielen
Alexandra Ebert, Chief Trust Officer bei „Mostly AI“, sieht die größte Herausforderung darin, eine Vertrauenswürdigkeit für Unternehmen in Bezug auf KI-Standards zu schaffen. Ihr Hauptanliegen ist eine „Responsible AI“, also eine verantwortungsvolle Künstliche Intelligenz. „Die wichtigsten Eckpfeiler sind dabei der Datenschutz, die Sicherheit der Systeme, aber auch Fairness, Diversität, Inklusion und Nicht-Diskriminierung.“
Zu sehr dominiert aus ihrer Sicht in den Daten noch das Weltbild des weißen Mannes mittleren Alters. „Hier muss man entgegensteuern, damit Stereotype nicht weiterverbreitet werden.“ Ähnlich wie Post sieht auch sie durch KI keine Arbeitsplätze in Gefahr.
Für Gastgeber Wilfried Hopfner, stand am Ende fest, dass die Integration von KI-Technologien bei Unternehmen enorme Chancen bietet. „Gleichzeitig verstehe ich jedoch auch die Bedenken und Fragen aus ethischer Sicht“, sagte Hopfner. KI ist damit also doch eher als echte Hilfe als nur als ein schlechter Hype zu sehen.
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