Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Geschäftswelt und bietet zahlreiche Vorteile, wie verbesserte Effizienz, präzisere Analysen und automatisierte Prozesse. Allerdings bringt der Einsatz von KI auch erhebliche Herausforderungen im Bereich Datenschutz und IT-Sicherheit mit sich. Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Aspekte und bietet praxisnahe Checklisten für die Unternehmensleitung und die Mitarbeitenden, sowie ein Muster für eine unternehmensweite Richtlinie.

Künstliche Intelligenz umfasst eine Vielzahl von Technologien und Anwendungen, die darauf abzielen, menschliche Intelligenz zu simulieren. Beispiele hierfür sind maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Bildverarbeitung. In Unternehmen kann KI in Bereichen wie Kundenservice, Datenanalyse und Prozessautomatisierung eingesetzt werden. Die Implementierung von KI-Systemen kann jedoch erhebliche Risiken mit sich bringen, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und IT-Sicherheit.

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt Technologien, die es Maschinen ermöglichen, menschenähnliche Denk- und Lernprozesse nachzuahmen. Dabei geht es um mehr als nur herkömmliche Softwarelösungen – denn echte KI zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und eigenständig Entscheidungen zu treffen.

Viele moderne Anwendungen wirken „intelligent“, sind aber keine echte KI. Hier einige Beispiele:

• Regelbasierte Systeme: Ein Spam-Filter, der E-Mails anhand vordefinierter Schlüsselwörter aussortiert, nutzt keine KI. Er folgt einfach einer Liste mit „verbotenen“ Begriffen. Neue Generationen von Spamfiltern hingegen versuchen zu verstehen, warum eine E-Mail als Spam eingestuft wurde und daraus zu lernen. Sie versuchen Muster zu erkennen und davon für die Zukunft zu lernen.
• Automatisierte Prozesse (RPA – Robotic Process Automation): Systeme, die wiederkehrende Büroaufgaben automatisieren (z. B. das automatische Kopieren von Daten zwischen Anwendungen), sind zwar effizient, aber nicht lernfähig.
• Personalisierte Software: Viele Apps und Programme passen sich an Nutzervorlieben an – etwa durch gespeicherte Einstellungen oder einfache Wenn-Dann-Logiken. Doch auch das ist keine KI, sondern lediglich gut programmierte Software.

Echte KI beginnt dort, wo ein System selbstständig aus Daten lernt, ohne dass jede Regel explizit programmiert wurde. Beispiele sind:

• Bilderkennung: Ein KI-Modell, das Gesichter auf Fotos erkennt, indem es tausende Bilder analysiert und Muster verinnerlicht.
• Sprachverarbeitung: Chatbots oder virtuelle Assistenten, die sich nicht nur an vorher definierten Phrasen orientieren, sondern neue Fragen verstehen und passende Antworten generieren können.
• Vorhersagemodelle: KI-gestützte Systeme, die anhand großer Datenmengen z. B. zukünftige Nachfrage, Betrugsmuster oder technische Ausfälle prognostizieren.

Warum ist diese Abgrenzung wichtig?

Viele Unternehmen werben mit „KI“, obwohl es sich lediglich um fortgeschrittene, aber klassische Software handelt. Diese Unterscheidung ist entscheidend, um realistische Erwartungen zu haben und rechtliche Anforderungen korrekt einzuordnen. Denn die EU-KI-Verordnung bezieht sich ausschließlich auf echte KI-Systeme – also solche, die datenbasiert lernen und sich weiterentwickeln können.

Im Unternehmensumfeld werden verschiedene KI-Tools eingesetzt, die jeweils spezifische Datenschutz- und IT-Sicherheitsaspekte mit sich bringen:

• ChatGPT: 
  Ein fortschrittliches Sprachmodell, das zur Automatisierung von Kundeninteraktionen und zur Erstellung von Inhalten verwendet wird. Datenschutzrisiko: Umgang mit sensiblen Kundendaten.
• IBM Watson: 
  Ein vielseitiges KI-Tool für Datenanalyse und kognitive Dienste. Datenschutzrisiko: Integration mit verschiedenen Datensystemen und Datenquellen.
• Microsoft Azure AI: 
  Bietet eine Vielzahl von KI-Diensten, von maschinellem Lernen bis hin zu Sprachverarbeitung. Datenschutzrisiko: Speicherung und Verarbeitung in der Cloud.
• Google AI: 
  Ein umfassendes Toolset für maschinelles Lernen und Datenanalyse. Datenschutzrisiko: Nutzung von Google-Diensten und damit verbundene Datenfreigaben.
• TensorFlow: 
  Eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen. Datenschutzrisiko: Implementierung und Wartung eigener ML-Modelle.