Künstliche Intelligenz – menschliche Verantwortung
Laut einer aktuellen Studie von NTT Data, einem Anbieter von digitalen Business- und Technologie-Services, droht eine Verantwortungslücke die durch KI möglich gewordenen Fortschritte zu untergraben. Mehr als 80 Prozent der Führungskräfte räumen ein, dass Führungsfähigkeiten, Governance und die Bereitschaft der Mitarbeitenden nicht mit den Fortschritten der KI mithalten können. Das gefährdet Investitionen, Sicherheit und das Vertrauen der Öffentlichkeit. Der Report „The AI Responsibility Gap: Why Leadership is the Missing Link“ basiert auf den Antworten von mehr als 2300 Führungskräften und Entscheidungstragenden aus 34 Ländern und zeigt den dringenden Bedarf an einem führungsgesteuerten Mandat, das KI-Innovationen mit ethischer Verantwortung in Einklang bringt.
Die Studie zeigt, dass die Kluft bei der KI-Verantwortung immer größer wird: Die Führungsetage ist gespalten. Während ein Drittel der Führungskräfte der Meinung ist, dass Verantwortung wichtiger ist als Innovation, gibt ein weiteres Drittel der Innovation den Vorzug vor Sicherheit. Das verbleibende Drittel bewertet beide Aspekte als gleich wichtig. Regulatorische Unsicherheit hemmt das Wachstum. Mehr als 80 Prozent der Führungskräfte geben an, dass unklare staatliche Vorschriften Investitionen und die Implementierung von KI behindern, was deren Einführung verzögert. Sicherheit und Ethik bleiben hinter den KI-Ambitionen zurück: 89 Prozent der Führungskräfte sind über die KI-Sicherheitsrisiken besorgt. Aber nur 24 Prozent der CISOs glauben, dass ihr Unternehmen über solide Richtlinien verfügt, um KI-Risiken und Wertschöpfung in Einklang zu bringen.
67 Prozent der Führungskräfte geben an, dass ihre Mitarbeitenden nicht über die nötigen Fähigkeiten verfügen, um KI effektiv einzusetzen. Gleichzeitig räumen 72 Prozent ein, dass sie keine Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI haben. 75 Prozent der Führungskräfte geben an, dass ihre KI-Ziele mit den Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens kollidieren. Das zwingt die Unternehmen dazu, energieintensive KI-Lösungen zu überdenken.
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