Responsible AI im Betrieb: Vertrauen in intelligente Systeme aufbauen

Künstliche Intelligenz ist nicht mehr auf Forschungslabore oder futuristische Vorhersagen beschränkt. Sie ist mittlerweile fest in den Unternehmensbetrieb integriert. Im IT-Servicemanagement unterstützt KI alle Bereiche: von der vorausschauenden Ticketweiterleitung bis hin zu selbstheilenden Systemen, von Chatbots, die täglich Tausende von Anfragen bearbeiten, bis hin zu autonomen Agenten, die Entscheidungen in Echtzeit treffen. Diese Funktionen sorgen für Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, werfen jedoch auch eine wichtige Frage auf: Wie können wir sicherstellen, dass die Automatisierung den Menschen verantwortungsbewusst dient?

Dies ist keine abstrakte Frage. In einer Implementierung wurde ein Vorhersagemodell trainiert, um Serviceanfragen auf der Grundlage historischer Lösungszeiten zu priorisieren. Oberflächlich betrachtet funktionierte es wie vorgesehen. Doch schon bald wurden Anfragen des Barrierefreiheitsteams konsequent zurückgestellt. Das Problem lag nicht in der Logik des Modells, sondern in den Daten, die es aufgenommen hatte – Daten, die durch jahrelange Vernachlässigung geprägt waren. Die Voreingenommenheit der Vergangenheit wurde in die Zukunft automatisiert.

Ein weiteres viel diskutiertes Beispiel stammt aus einem anderen Bereich als ITSM. Im Jahr 2018 gab ein großes Technologieunternehmen sein KI-Rekrutierungstool auf, nachdem es festgestellt hatte, dass es männliche Kandidaten für Ingenieurspositionen konsequent bevorzugte. Das Modell war auf der Grundlage von zehn Jahren Einstellungsdaten aus einer von Männern dominierten Branche trainiert worden. Was wie ein effizienter Auswahlprozess erschien, entpuppte sich als strukturelle Voreingenommenheit, die stillschweigend in die Entscheidungsfindung einfloss.

Diese Fälle unterstreichen, warum Responsible AI für moderne Betriebsabläufe von zentraler Bedeutung ist. Effizienz allein reicht nicht aus, Systeme müssen auch gerecht, erklärbar und vertrauenswürdig sein. Responsible AI bietet Leitplanken, die verhindern, dass die Automatisierung bestehende Probleme verschärft, und stattdessen dafür sorgen, dass sie zu einer faireren und widerstandsfähigeren digitalen Umgebung beiträgt.

Saaniya Chugh mit ihrem Buchumschlag.

Responsible AI in Betriebsabläufen basiert auf mehreren miteinander verbundenen Prinzipien. Fairness ist der Ausgangspunkt. Da KI aus den ihr zur Verfügung gestellten Daten lernt, spiegelt sie unweigerlich versteckte Ungleichheiten wider: verzögerte Reaktionen auf bestimmte Teams, Vernachlässigung bestimmter Anwendungen oder kulturelle Unterschiede in der Art und Weise, wie Probleme protokolliert wurden. Bleiben diese Muster unkontrolliert, benachteiligen sie ganze Gruppen. Verantwortungsbewusste Rahmenwerke wirken dem entgegen, indem sie regelmäßige Überprüfungen auf Voreingenommenheit, die Verwendung repräsentativer Trainingsdaten und kontinuierliche Nachschulungen vorschreiben, damit sich die Modelle im Einklang mit den Werten der Organisation weiterentwickeln, anstatt veraltete Praktiken fortzuführen.

Transparenz ist ebenso wichtig. In Umgebungen mit hohem Risiko können Entscheidungen nicht aus einer Black Box hervorgehen. Sowohl Führungskräfte als auch Endnutzer müssen nachvollziehen können, warum ein KI-System eine bestimmte Vorgehensweise empfohlen hat. Wenn ein Modell empfiehlt, ein Änderungsfenster vorzeitig zu schließen, müssen die Beteiligten verstehen, ob diese Entscheidung aufgrund des Vorfallvolumens, historischer Muster oder der Erkennung von Anomalien getroffen wurde. Funktionen wie Modell-Einblicke helfen dabei, diese Faktoren aufzudecken und KI von einem mysteriösen Orakel zu einem vertrauenswürdigen Partner zu machen.

Auch menschliches Urteilsvermögen bleibt unverzichtbar. Bei verantwortungsvoller KI geht es nicht darum, Entscheidungsträger zu ersetzen, sondern sie zu unterstützen. Konfidenzschwellen, Eskalationsregeln und Übersteuerungsmechanismen stellen sicher, dass Menschen eingreifen können, wenn Unklarheiten oder Risiken hoch sind. Ein Modell zur Genehmigung von Änderungen kann zwar empfehlen, fortzufahren, erfordert aber dennoch eine menschliche Unterschrift, wenn die Konfidenz gering ist. Dieses Gleichgewicht ermöglicht es Unternehmen, ihre Effizienz zu bewahren, ohne die vollständige Kontrolle an die Automatisierung abzugeben.

Schließlich bilden Sicherheit und Compliance das Rückgrat einer verantwortungsvollen KI. KI-Systeme verbrauchen und generieren enorme Datenmengen, darunter Protokolle, Ausgaben und Entscheidungsaufzeichnungen. Alle diese Daten stellen eine potenzielle Schwachstelle dar, wenn sie nicht gesichert sind. Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und sichere Übertragungsprotokolle sind daher unerlässlich. Die Compliance fügt eine weitere Ebene hinzu: Vorschriften wie das EU-KI-Gesetz, die DSGVO, HIPAA und CCPA behandeln viele Formen der automatisierten Entscheidungsfindung als risikoreich, insbesondere wenn sie die Rechte der Nutzer oder den Zugang zu Diensten beeinträchtigen. Die Einbettung der Überprüfbarkeit in die täglichen Arbeitsabläufe schützt nicht nur die Daten, sondern stärkt auch das Vertrauen der Öffentlichkeit.