Was bedeutet der AI Act für Unternehmen?

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In unseren individuellen KI-Seminaren lernen Einsteiger und Profis den praktischen Einsatz von GenAI, üben den Umgang mit relevanten Tools und erfahren wichtige Hintergründe – auf Deutsch oder Englisch.

Der Beitrag FAQs zum AI Act – das müssen KI-Entscheider wissen erschien zuerst auf https://disruptive-muenchen.de/ki-akademie.

KI-Guidelines für Unternehmen – so geht’s

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) hat den Arbeitsalltag seit dem Launch von ChatGPT Ende 2023 gerade in kreativen Bereichen so stark verändert wie keine Innovation zuvor. Viele Firmen haben inzwischen professionelle Tools eingeführt und Mitarbeitende geschult. Vernachlässigt haben die meisten, so unser Erleben, jedoch die Themen Governance und Unternehmenskultur. Vor allem KI-Guidelines sind hier von entscheidender Bedeutung. Erfahren Sie hier, worauf es ankommt, um stabile KI-Leitplanken zu bauen und den eigenen Mitarbeitenden so die nötige Sicherheit zu geben:

1. KI-Guidelines sind wichtig, um AI-Act-konform zu arbeiten
2. KI-Guidelines strategisch besehen
3. KI-Guidelines: hilfreiche Initiativen aus Medien- und Verbändewelt
4. So entwickeln Unternehmen individuell passende KI-Guidelines
5. Fazit: KI-Guidelines stärken Wettbewerbsfähigkeit und Mitarbeiterbindung

Es braucht ein generelles, für alle Mitarbeitenden greifbares Selbstverständnis, wie die eigene Organisation zu GenAI steht, wie jede und jeder einzelne sich einbringen soll und darf, und wie Potenziale und Risiken bewertet werden. Und diese Aufgabe erfüllen eben auch und besonders KI Guidelines für Unternehmen.

Nur eine Minderheit von Firmen verfügt jedoch bisher über ausgereifte Richtlinien: In unserem AI Readiness Report, den wir mit dem KI-Anbieter retresco herausgebracht haben, gaben vor anderthalb Jahren knapp 60 % der befragten Mitarbeitenden aus Unternehmen an, dass es bei ihnen noch keine KI-Guidelines gebe. Und daran hat sich offenbar nicht viel geändert – zumindest wenn wir die Resonanz auf das Thema aus vielen aktuellen Workshops als Messlatte nehmen. Aus zwei Gründen ist dies ein Versäumnis: regulatorisch und strategisch. 

KI-Guidelines sind wichtig, um AI-Act-konform zu arbeiten

Fangen wir mit der nüchternen Facette an – der Regulatorik: Der AI Act, das KI-Gesetz der Europäischen Union, macht Unternehmen eine Reihe von Vorgaben, wenn sie mit Künstlicher Intelligenz arbeiten. Die ausführliche Einordnung lesen Sie in unserem Dossier zum AI Act, kurz gefasst hier die wichtigsten Stichworte. Es geht um: 

• Identifizierung und Dokumentation: Alle KI-Systeme müssen erfasst und dokumentiert werden
• Risikobewertung für alle KI-Systeme samt entsprechender Kontroll- und – falls nötig – Schutzmaßnahmen
• Compliance-Strukturen: Es braucht klare Verantwortlichkeiten, Prozesse und Monitoring-/Reportingsysteme
• AI Literacy: Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden über die Kenntnisse verfügen, KI verantwortungsvoll zu nutzen.

Allein mit Blick auf die Dokumentationspflicht und Compliance-Strukturen sind KI-Guidelines also dringend geboten. 

KI-Guidelines strategisch besehen

Aus strategischer Sicht sind Guidelines ebenfalls zwingend notwendig. Erstens, weil Unternehmen ohne entsprechendes KI-Rahmenwerk es verpassen, Innovationskraft zu belegen und zu fördern. Zweitens, weil sie ihre Glaubwürdigkeit und das Vertrauen ihrer Mitarbeitenden und Stakeholder riskieren. 

Viel interessanter sind aber die Chancen, und aus unserer Erfahrung in Kundenprojekten sehen wir da zahlreiche:

• Förderung der verantwortungsvollen KI-Nutzung: Sie sorgen für einen ethisch korrekten Einsatz von KI-Technologien, gewährleisten die Einhaltung von gesetzlichen Vorgaben und vermeiden damit Missbrauch, der dem Unternehmen rechtliche Schwierigkeiten und Image-Probleme einbringen könnte. Insofern stellen sie auch eine rechtliche Absicherung dar.
• Transparenz schafft Vertrauen: Klare Richtlinien erhöhen die Transparenz in Bezug auf die Nutzung von KI und stärken somit das Vertrauen der Mitarbeitenden, Kunden und Öffentlichkeit.
• Risikomanagement: Durch Guidelines werden potenzielle Risiken identifiziert und minimiert, was zu einer höheren Qualität und Sicherheit von KI-Entscheidungen führt.
•  Image-Arbeit: Organisationen, die sich durch ethische KI-Praktiken auszeichnen, heben sich im Markt ab und bauen ein stärkeres Image auf – gegenüber Kandidat:innen genauso wie gegenüber Mitarbeitenden oder Investoren.
• Innovations-Boost: Klar definierte Regeln schaffen einen Rahmen für nachhaltige Innovation und Produktentwicklung.

KI-Guidelines: hilfreiche Initiativen aus Medien- und Verbändewelt

Auf Seiten von Branchenverbänden gibt es inzwischen einige Bemühungen um entsprechende Standards für Guidelines. Erwähnenswert in Deutschland sind hier die Initiativen vom Deutschen Journalisten-Verband (DJV), der Deutschen Public Relations Gesellschaft (DPRG) und vom Bundesverband der Kommunikatoren (BdKom). Hier jeweils mit Link, Einordnung und Zusammenfassung:

DJV: Dogmatik am Anfang, danach aber hilfreiche Gedanken zu Verantwortung und Weiterbildung

Der Journalisten-Verband ist als Gewerkschaft zunächst seinen Mitgliedern, den Journalist:innen verpflichtet. Das liest sich auch aus einer eigens zum Thema KI verfassten Stellungnahme heraus – leider nicht zu dessen Vorteil. „Medienhäuser dürfen Künstliche Intelligenz nicht mit dem Ziel einsetzen, Arbeitsplätze von Journalist:innen einzusparen“, steht direkt am Anfang von Position 1 – das ist rückwärtsgewandt: 

Medienhäusern geht es hier nicht wie anderen Unternehmen. Sie müssen sogar KI mit dem Ziel einsetzen, Effizienzgewinne zu erzielen. Allein, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Das heißt nicht, dass KI die Journalist:innen ersetzt. Aber Tätigkeitsprofile werden und müssen sich ändern, mit der Konsequenz, dass auch bestimmte Jobs wegfallen können müssen, damit Fortschritt ermöglicht wird.

Trotz dieser einleitenden Engstirnigkeit ist die DJV-Richtlinie danach hilfreich, da sie sich detailliert dem verantwortungsbewussten Umgang mit Datenmaterial, Transparenzgeboten und der Verantwortlichkeit für die Inhalte widmet und die große Bedeutung von Weiterbildung für KI-Anwender:innen betont.

DPRG: Verantwortung und Transparenz in der Kommunikation

Die DPRG hat bereits 2023 Richtlinien für die Branche definiert, aus der Überzeugung heraus, dass „KI-Systeme die PR-Arbeit einfacher und effizienter gestalten sowie Qualität und Quantität des Outputs potenziell steigern“ können, zugleich aber auch Risiken bergen. Die Richtlinie ist eine Art Code of Conduct für PR Professionals, weiterhin zeitgemäß und betont vor allem die Bedeutung von:

• Transparenz: KI-generierter Content muss eindeutig gekennzeichnet sein. Wichtig ist: Der Content muss laut der Leitlinie für Laien eindeutig gekennzeichnet werden.
• Wahrhaftigkeit: Die Erstellung und Verbreitung von irreführendem Content mittels KI, wie Deep Fakes, ist laut der Richtlinie „unstatthaft”.
• Verantwortung: Auftraggeber und Dienstleister sind gemeinsam für die Einhaltung der Richtlinien verantwortlich.

Hier gibt es das Papier zum Download.

BdKom: KI als Chance für Qualitätskommunikation

Der Bundesverband der Kommunikatoren (BdKom) hat eine sehr aktive KI-Arbeitsgruppe. Aus dieser stammt ein Grundsatzpapier, in dem es vor allem um eine Haltung der Branche zu Generativer KI geht. Die drei wichtigsten Stichworte dabei sind:

• Vertrauen: Ganz wichtig ist, die Integrität und Wahrhaftigkeit von Kommunikation nicht zu gefährden. Wer KI einsetzt, muss dies daher transparent ausweisen.
• Mensch im Mittelpunkt: KI-generierte Inhalte unterliegen der menschlichen Kontrolle zur Qualitätssicherung.
• Rechtliche Konformität: Datenschutz und Urheberrecht sollten leitend dafür sein, wie Kommunikatoren KI einsetzen.

Nur „eine offene und konstruktive Haltung zum Thema Künstliche Intelligenz“ könne die Entwicklung der Technologie in einer Weise vorantreiben, die sowohl den gesellschaftlichen Anforderungen als auch den Bedürfnissen der Branche gerecht werde, heißt es in dem BdKom-Papier (hier zum PDF-Download).

Wirtschaftskammer Österreich (WKO) – Guidelines zum Ausdrucken:

Unternehmen aus Österreich sollten sich die Guideline speziell für KMU von der Wirtschaftskammer ansehen. Hier das PDF zum Download. Die jetzt im Februar neu veröffentlichte Unterlage ist sehr umfangreich, samt Tool-Empfehlungen, technologischem Hintergrund und Impulsen zur KI-Strategie. Gerade KI-Einsteiger werden hier bei der WKO viele hilfreiche Impulse finden.

Dazu gibt es sogar eine Seite „KI-Guidelines zum Ausdrucken“ – diese allerdings erscheinen uns nur bedingt geeignet, weil sie zu sperrig formuliert sind, um eine positive Haltung zu untermauern. 

So entwickeln Unternehmen individuell passende KI-Guidelines 

Es ist an der Zeit, dass Unternehmen die Bedeutung von KI-Guidelines erkennen und als integralen Bestandteil ihrer Governance etablieren. Die genannten Initiativen geben hier sinnvolle Handreichungen, weil sie vermitteln, dass ein verantwortungsbewusster Umgang mit KI nicht nur Risiken minimiert, sondern auch Chancen bis hin zu Wettbewerbsvorteilen eröffnet.

Was allen fehlt, das sind Antworten auf die Frage, wie die Mitarbeitenden denn nun mit GenAI genau umgehen sollen, welche Prozesse und Regeln gelten und welche Tools wofür freigegeben sind. Diese operativen Details sind allerdings auch zu individuell, als dass Branchenverbände sie vorgeben könnten. 

Sinnvoll ist es daher, KI-Guidelines Hand in Hand mit der eigenen KI-Strategie zu entwickeln. Fünf Aspekte sind hierbei wichtig:

1. Was sind unsere relevanten Use Cases zum Einsatz von generativer KI? 
2. Welche Prozesse und Rollen sind damit verbunden? 
3. Was müssen unsere Mitarbeitenden für die Arbeit mit KI können? 
4. Wie gehen wir in der Arbeit mit KI mit vertraulichen Daten um? 
5. Welche Tools haben wir im Einsatz?  

Maßgeschneiderte KI-Guidelines sind auf diese Fragen zugeschnitten und liefern dort Orientierung, wo es rechtliche oder regulatorische Aspekte gibt. 

Fazit: KI-Guidelines stärken Wettbewerbsfähigkeit und Mitarbeiterbindung

Wir bei disruptive sind jedenfalls überzeugt: Nachdem 2023 bis 2025 die Jahre des Staunens und Ausprobierens in vielen Firmen waren, geht es jetzt darum, welchen Beitrag KI zum Business leisten kann. Dazu braucht es Klarheit, welche Prozesse Technologie wirklich produktiver machen kann, professionelle Tools und ausgebildete Mitarbeiter:innen, aber eben auch eine belastbare KI-Governance. KI-Guidelines sind hier ein zentraler Baustein. 

Unsere Erfahrung: Rechtliche Klarheit und damit Compliance sicherzustellen, ist im Bereich KI vor allem ein unternehmerisches Gebot. Denn Mitarbeitende, die sich unsicher fühlen, sind erfahrungsgemäß viel weniger bereit, sich mit KI zu beschäftigen als solche, die klare Leitplanken haben. 

Zumal es auch – das Feedback haben wir schon bekommen – als eine Form der Wertschätzung des Arbeitgebers angesehen wird, wenn sich die Firma darum kümmert, dass die Mitarbeitenden rechtliche Sicherheit im Umgang mit KI haben. Mitarbeiterbindung durch Regulatorik – in der KI-Welt gibt es eben nichts, was es nicht gibt … 

Haben Sie Fragen zur Entwicklung und Einführung von KI-Guidelines? Wir haben entsprechende Projekte bereits mehrfach umgesetzt und arbeiten hier auch eng mit zwei großen Kanzleien zusammen. Schreiben Sie uns hier per Mail – wir melden uns bei Ihnen.

Bildquelle: Midjourney/Disruptive

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Vertrauen in KI? Deutschland und die westliche Welt ticken ganz anders als Asien

Der Eindruck besteht schon lange, nun ist er mit Zahlen belegt: Europa – und damit auch Deutschland – blickt im internationalen Vergleich eher skeptisch auf Künstliche Intelligenz. Das zeigt die neue YouGov-Umfrage „Generative Al in media report 2025“, die Länder in Europa, Nordamerika und Asien in puncto Wahrnehmung und Akzeptanz von KI verglichen hat. Interessant dabei: Nordamerikaner:innen sind ähnlich zurückhaltend, was Vertrauen in KI angeht.

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In 3 Etappen zum KI-Gold: So heben Sie das Potenzial von GenAI im Unternehmen

GenAI bringt die Menschheit auf ein neues Produktivitätslevel. Doch wie lässt sich der KI-Schatz im Unternehmen heben? In der neuen Folge der W&V-Kolumne „KI für Könner“ sagt unsere Kollegin Tanja Braemer: Die Zeit des ziellosen Herumpromptens ist vorbei. Aus dem Einsatz von GenAI erwachsen nur dann Business-Cases, wenn Produktivität unser Fokus ist. KI-Gold finden vor allem Unternehmen, die frühzeitig klar entscheiden, wo es sich wirklich lohnt, in GenAI zu investieren. Wohl dem also, der eine Schatzkarte hat. Hier gibt es die Kolumne wie gewohnt ohne Paywall zum Nachlesen: 

Bei uns KI-Schatzsucher:innen ist es auch nicht anders als bei Indiana Jones und Co. Während der klassische Abenteurer von der Idee plötzlichen Reichtums angezogen ist, fasziniert uns der Gedanke, dass GenAI unsere Prozesse einfacher und unser Business einträglicher macht. Das ist meistens zwar nur eine vage, aber nicht minder funkelnde Idee. Und so fragen wir uns hochmotiviert: Wo müssen wir denn nun nach unserem KI-Schatz buddeln? Wie kommen wir da hin? Und: Wonach genau graben wir überhaupt? 

Damit wir losziehen können, müssen wir unseren individuellen KI-Schatz also überhaupt erst einmal zu fassen bekommen: Welche GenAI-Preziosen sind die wirklich wertvollsten für uns? Die sind nämlich von Unternehmen zu Unternehmen verschieden, je nach Business-Modell, Größe, Ausrichtung und Strategie. GenAI businessrelevant im Unternehmen implementieren – die Fragen, die man sich hier stellen kann, sind vielfältig: 

• Brauchen wir vielleicht eine eigene Bild-KI, um mit wenig Aufwand eigene  visuelle Welten erschaffen zu können? 
• Macht ChatGPT unser digitales Marketing kostengünstiger?
• Sollten wir über KI-generierte Videos nachdenken, um mehr Zielgruppen passgenauer ansprechen zu können? 

In unserer KI-Beratung disruptive arbeiten wir mit einem mehrschrittigen Framework, das Unternehmen in die Lage versetzt, ihren individuellen KI-Schatz zu beschreiben und zu heben. Alles beginnt mit einer sorgfältigen Bestandsaufnahme. 

Etappe 1: den KI-Schatz zu fassen bekommen

In vielen Unternehmen ist Generative KI bereits angekommen, das hat unser aktueller AI Readiness Report gezeigt. Es gibt gute Praxiskenntnisse, reflektierte Bedürfnisse und Ideen, wo GenAI gewinnbringend eingesetzt werden kann. Diese gilt es nun zu sammeln, zu beschreiben und zu priorisieren. Die drei wichtigsten Gedanken sind hier:

1. Welche KI-Use-Cases gibt es bei Ihnen schon? 

Sammeln Sie alles, was Sie an GenAI-Cases finden: Das kann das Korrigieren von Text genauso gut sein wie das Bearbeiten von Bildern, Übersetzungen oder das Erstellen von Videos. Es ist sinnvoll, in diesem Stadium möglichst alle, die potenziell und aktuell GenAI einsetzen, zu befragen und mit ihnen über Chancen und Risiken des Technologie-Einsatzes zu diskutieren. Das hilft nicht nur, alle relevanten Use Cases zu erfassen – es trägt auch zur KI-Kultur im Unternehmen bei: Sie schaffen ein Forum für das Thema, die Kolleg:innen werden gehört und können sich frühzeitig einbringen. So formt sich rasch eine Schar von Spezialisten, die das Thema ins Unternehmen tragen. 

2. Wie viel Zeit und Budget beanspruchen die Aufgaben? Wie oft wiederholen sie sich?

Mit Hilfe der folgenden Kategorisierung lassen sich die Use Cases erst wirklich verstehen und auf ihre Relevanz für das Unternehmen hin abklopfen. Hier bekommen Sie eine erste Vorstellung, wo Ihre größten Hebel stecken.

Bewerten Sie für jeden Case den Zeit- und Budgetaufwand einerseits und den Grad der Wiederholung andererseits. Für das Korrektorat von 3 Pressemitteilungen im Monat brauchen Sie normalerweise fiktive 0,5 Manntage intern und ebenso viele externe Ressourcen. Fotos benötigen Sie vielleicht nur zweimal im Jahr, ein externer Fotograf und der interne Betreuungsaufwand belaufen sich auf 4 Manntage und 8.000 Euro Fremdkosten. Indem Sie sich all das vor Augen führen, gewinnen Sie Klarheit über die Aufwandsseite Ihrer Use Cases. Bitte nicht falsch verstehen: Es geht dabei nicht darum, Mitarbeitende zu ersetzen. Es geht darum, zu verstehen, wo Einsparungen erst einmal nur theoretisch realisierbar wären. 

3. Wie hilfreich wäre GenAI bei der Bewältigung der Aufgaben?

Nicht jeder Use Case, den man sich am liebsten von einer KI abnehmen lassen möchte, ist auch tatsächlich ein GenAI-Use-Case. Es kommt immer wieder vor, dass von GenAI Dinge erwartet werden, die sie (noch) nicht bewerkstelligen kann. Nehmen wir das Beispiel Prozessautomatisierung: Hier sind Tools wie Make und Zapier viel besser geeignet als reine GenAI-Tools. Hier gilt es sauber zu unterscheiden, sonst ist am Ende die Ernüchterung groß.

Pro-Tipp: Die Bewertung der Aspekte unter 2. und 3. können Sie mit Hilfe von Punkten vornehmen. Hohe Zeitaufwände bringen zum Beispiel drei von drei möglichen Punkten, ein geringer Grad an Wiederholung einen von drei. Wenn Sie sich alles in einer Tabelle notieren, sehen Sie mögliche Effizienzgewinne auf einen Blick. Das ist aber erst der Anfang.

Etappe 2: Welche KI-Schätze sind für uns erreichbar?

Vielleicht fragen Sie sich jetzt: Gehe ich denn nun einfach an die Cases ran, bei denen KI besonders gut helfen kann und die möglichst viel Budget und Zeit sparen? Nicht ganz. Sie wechseln jetzt noch mal die Perspektive auf Ihre Case-Tabelle und setzen eine (andere) unternehmerische Brille auf. Es geht hier um zwei Fragen:

1. Ist ein Use Case überhaupt als KI-Case realisierbar? 

Anders als eben geht es hier nicht generell um die Frage, ob eine KI-Lösung überhaupt die Lösung wäre. Sie entscheiden jetzt über die Realisierbarkeit einer KI-Implementierung für den jeweiligen Case in Ihrem Unternehmen. 

Hier stehen Fragen im Raum wie: Gibt es überhaupt für uns passende KI-Tools, die bei einer Aufgabe sinnvollerweise unterstützen können? Gibt es Limitierungen innerhalb des Unternehmens, die einer Realisierbarkeit im Wege stehen (Datenschutz, Akzeptanz in der Käuferschaft, rechtliche Bedenken, sonstige Risiken, Guidelines)? Welche technologischen Grenzen gibt es? etc. 

Kategorisieren Sie in realisierbare und nicht realisierbare Cases. Die nicht realisierbaren fallen ab sofort weg.

2. Welchen langfristigen Benefit bringt ein KI-Case im Verhältnis zu den Implementierungskosten? 

Dann setzen Sie in einem zweiten Koordinatensystem das eine Kriterium auf die X-, das andere auf die Y-Achse. Platzieren Sie die Use Cases an die passende Stelle und identifizieren Sie dann die Cases, die möglichst günstig in der Implementierung sind und zugleich einen großen Benefit für Sie haben. Die suchen wir. Alle anderen sortieren Sie aus. 

Etappe 3: Ran an den GenAI-Schatz 

Im letzten Schritt priorisieren Sie das Set der für Sie vielversprechendsten Uses Cases. Hier bieten sich Kriterien wie Brand und Process Value an. Fragen Sie sich:

• Wie sehr zahlen KI-Implementierungen im konkreten Anwendungsfall auf unsere Marke ein?
• Wie stark vereinfachen sie unsere Prozesse?
• Wie viel besser und qualitativ hochwertiger werden die Arbeitsergebnisse?

KI-Implementierung im Unternehmen: Training ist das A&O

Jetzt haben Sie Ihre KI-Schatztruhe hoffentlich schon vor Augen. Glitzert das nicht ganz wundervoll?

Um nun in die Implementierung zu kommen, rücken neue Aspekte in den Fokus, wie etwa eine angepasste Personalplanung oder die Weiterbildung der Mitarbeitenden. Es geht um Fragen wie:

• Wie viele Ressourcen auf den einzelnen Use Cases fallen weg, wie viele zusätzliche braucht es an anderer?
• Brauchen wir neue Kompetenzen oder Job-Descriptions?
• Benötigen wir zusätzliches Personal, damit der KI-Change gelingen kann? Wie sollten wir unsere aktuelle Belegschaft trainieren, damit sie KI-Technologie sicher und kompetent anwenden können?

Sie führen Generative KI im Unternehmen ein oder planen es? Wir beraten Sie und bilden Ihr Team aus
In unseren individuellen Workshops erhalten Einsteiger und Profis praktisch nutzbares Wissen, üben an passenden Use Cases den Umgang mit der neuen Technologie und erfahren wichtige Hintergründe. Wir schulen in deutscher und englischer Sprache. Senden Sie uns einfach eine kurze Nachricht!

Unser AI Readiness-Report hat übrigens auch gezeigt: In das KI-Training ihrer Mitarbeiter:innen wird seitens der Unternehmen noch kaum investiert. Ein Fehler, denn um produktiv mit KI zu arbeiten, braucht es solides Grundwissen und Praxiskenntnisse. Hier sollte eine maßgeschneiderte Unternehmenslösung das Mittel der Wahl sein. Bei disruptive sind wir aktuell dabei, eine skalierbare KI-Akademie aufzubauen. Modulares KI-Learning, wann und wo man will, wird so ganz einfach möglich.

KI-Change: Der Faktor Mensch im Fokus

Sitzen Sie im Geiste schon auf gepackten Koffern? Ich hoffe, sie haben Lust auf eine KI-Expedition bekommen. 

Ein Gedanke zum Schluss: KI-Implementierungsprojekte sind Change-Projekte. Irgendjemand Kluges hat mal gesagt: Das Wichtigste, damit Change gelingt, sind die Menschen. Die GenAI-Disruption verunsichert und polarisiert – auch wenn die Mitarbeitenden generell optimistisch in die KI-Zukunft schauen. Nur, wenn wir die Motivierten frühzeitig fördern und die Bedenken und Sorgen derer, die noch zögern, ernst nehmen, steht dem Erfolg Ihrer KI-Expedition nichts mehr im Wege. Also dann: Safe travels!

Bildquelle: Midjourney/disruptive

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KI im Recruiting: Entscheidet bald GenAI, wer eingestellt wird?

Der Fachkräftemangel bleibt das größte Problem unserer Wirtschaft. 82% der deutschen Personalentscheider kämpfen mit unbesetzten Stellen. Gleichzeitig halten viele Unternehmen an starren Einstellungsmustern fest, obwohl längst klar ist, dass moderne Ansätze wie „Hiring for skills, culture und Social Diversity“ die Zukunft sind. Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) kann hier ansetzen, indem sie unentdeckte Talente identifiziert.

Als Global Head of Group Talent Acquisition der Allianz Gruppe stellt Dominik A. Hahn gemeinsam mit seinem Team jährlich ca. 25.000 neue Mitarbeiter:innen ein. In Zeiten des Fachkräftemangels ist die Talentakquise auch für ihn die zentrale Herausforderung. 

Gemeinsam mit ihm haben wir ein Whitepaper erarbeitet, das genau diese Thematik näher beleuchtet: wo GenAI in den verschiedenen Phasen des HR-Prozesses – also Employer Branding, Sourcing, Recruiting und Onboarding – echten Mehrwert schaffen kann. Doch: Die menschliche Beteiligung wird keineswegs überflüssig.

Voraussetzung aus Sicht von Dominik A. Hahn ist jedoch, dass diejenigen, die in der Talent Acquisition arbeiten, sich in drei wesentlichen Bereichen weiterbilden: 

Mit Blick in die Zukunft ist er davon überzeugt, dass KI-Systeme im Recruiting-Prozess die gleiche Qualität und Präzision wie menschliche Entscheidungsträger liefern können: „Künftig wird dies der Fall sein. Zuvor müssen Unternehmen jedoch sicherstellen, dass sie die Algorithmen mit den richtigen Daten füttern.“ 

Beim Recruiting ist für ihn, neben den Fähigkeiten von Kandidat:innen, auch der sogenannte Cultural Fit entscheidend. Die Herausforderung besteht darin, Voreingenommenheit, oder „Bias“, so weit wie möglich aus den KI-Systemen zu entfernen, um eine wirklich objektive Einschätzung zu gewährleisten. „Das Problem ist, dass wir Bias mitunter gar nicht erkennen, weil KI ja das reflektiert, was unser Content im Internet vorgibt. Das heißt, da stecken – von Menschen formuliert – die gleichen Vorurteile drin.“ 

Dennoch sieht Dominik A. Hahn großes Potenzial in der Generativen KI: „Wenn wir es schaffen, die Systeme mit möglichst ausgewogenen Daten zu trainieren und so Bias zu reduzieren, können wir mit Generativer KI einen enormen Schritt nach vorne machen: schneller rekrutieren, eine bessere Passung sicherstellen und uns endlich auf wertstiftende Aufgaben besinnen, wie etwa die persönliche Pflege von Talent Pools und die direkte Ansprache potenzieller neuer Mitarbeiter:innen.“

Um das Vertrauen der Mitarbeitenden in den Einsatz von Generativer KI im Recruiting zu stärken, hält er es für entscheidend, offenzulegen, wie die eingesetzte Technologie funktioniert. Also: was sie kann – und was nicht. Was sie tatsächlich macht – und was weiterhin der Mensch übernimmt. Er betont, dass Unternehmen transparent diskutieren sollten, welche Aufgaben von Maschinen übernommen werden und bei welchen der Mensch bewusst das Ruder in der Hand behält.

Um genau das zu gewährleisten, findet Dominik A. Hahn es wichtig, Kontrollmechanismen zu etablieren: „Ich kann mir sehr gut vorstellen, dass wir für eine Übergangszeit Mechanismen etablieren, mit denen wir KI-Entscheidungen überprüfen. Mit solchen Mechanismen stärken wir das Vertrauen und die Akzeptanz in Generative KI als Hilfsmittel.“ Und: Er plädiert dafür, dass Anbieter von KI-gestützten Systemen solche „Trigger-Punkte“ als Standardelemente in ihre Software integrieren.

Sie möchten noch mehr erfahren? In unserem KI-Whitepaper schreiben Dominik A. Hahn und Timm Rotter über die Erkenntnisse, wie GenAI den HR-Prozess unterstützt. Denn: So unterschiedlich die Lebenswelten eines globalen Versicherungskonzerns und einer mittelständischen Agentur wie der unseren auch sein mögen – die Chancen, die sich durch den Einsatz von GenAI in der Talentakquise ergeben, sind unabhängig von der Unternehmensgröße. Nach Eingabe Ihrer E-Mail-Adresse erhalten Sie das Whitepaper kostenlos.

Bildquelle: Midjourney/disruptive

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Was wir in Sachen GenAI von unseren Kindern lernen können

Wer KI im Job erfolgreich nutzen möchte, sollte sich anschauen, wie Kinder mit den neuen Tools umgehen, sagt unser Geschäftsführer Timm Rotter. In der neuen Folge der W&V-Kolumne „KI für Könner“ verrät er außerdem seinen aktuell besten Prompt. Hier gibt es die Kolumne wie gewohnt ohne Paywall zum Nachlesen:

So beginnt die WhatsApp, die Freunde von mir diese Woche von ihrer zehnjährigen Tochter Lena bekommen haben. Geschrieben hatte das ganze – natürlich – nicht Lena selbst. Die Vermutung der Eltern: Die große Schwester war’s, und die bekam beim Heimkommen auch gleich ein paar spitze Bemerkungen zu hören. 

Allerdings völlig zu Unrecht, denn Lenas Argumentationshilfe war rein virtuell. KI-Profis sind angesichts der gleichförmigen Satzstrukturen und -anfänge vermutlich schon drauf gekommen: ChatGPT hatte Lena den Text formuliert, der im weiteren Verlauf das Hauptargument der Zugehörigkeit bringt („fast alle meiner Freunde nutzen Snapchat“) und dann noch ganz reflektiert argumentiert, dass die Eltern natürlich die Nutzung überwachen könnten („Lasst uns gemeinsam die Einstellungen durchgehen, um sicherzustellen, dass alles sicher ist“). Randnotiz für Prompting-Connoisseure: „Let us“ – ein klassischer eingedeutschter KI-Anglizismus …

Aber zurück zu Lena (wie es für sie ausging, steht unten): Die Anekdote ist für mich ein guter Beleg dafür, dass gerade etwas sehr Wichtiges in puncto GenAI passiert: Die neue Technologie wird für immer mehr Menschen zur Selbstverständlichkeit. Nach 18 Monaten kollektiver Erregung um die neuen Wundertools sind wir jetzt über den „PeakAI“ hinweg, um es in klassischer Hype-Cycle-Logik zu formulieren. Bei uns im Blog haben wir gerade darüber geschrieben, was das für Unternehmen heißt, spannender noch finde ich den Blick auf den gesellschaftlichen Alltag.

Das wichtigste, was wir von unseren Kindern im Umgang mit KI lernen können: mehr Ziellosigkeit

Und da lohnt es eben, auf die Kinder zu schauen: Zweiter Case – eine Woche vorher, Lenas kleine Schwester, acht Jahre. Nele schaut mit den Eltern Olympia, noch 20 Minuten bis zum Handballfinale. Das Warten überbrückt sie, indem sie Fragen über Fragen stellt. Wieso eigentlich Olympia in Paris stattfindet? Warum die Ringe bunt sind? Und warum Dänemark eigentlich so gut ist im Handball? Deutschland sei doch viel größer.

Zum Glück für die Eltern sitzt auch noch ein digitaler Gast auf der Couch: ChatGPT auf Mamas Handy. Sie aktiviert den Sprachmodus in der App, und es entwickelt sich ein 20-minütiges (!) Gespräch zwischen der KI und der Achtjährigen: von Olympia über Urlaubspläne bis zu den lokalen Schwimmbad-Öffnungszeiten. Zweimal verfällt ChatGPT ins Englische – eine typische Schwäche der Sprachversion – Mama korrigiert das umgehend. Unmut gibt es erst, als ChatGPT Nele vorschlägt, sie könne doch morgen mit Freundinnen ins Freibad gehen – das Kind findet die Idee super, die Mutter sieht die Familienwanderpläne torpediert.

Sollte Ihnen gerade der Gedanke kommen: „Ganz nett, aber was heißt das nun für unsere erwachsene Berufswelt?“ Zwei Dinge können wir daraus lernen: 

1. GenAI-Tools sind dort am stärksten, wo sie eben mal schnell zwischendurch helfen
Wer KI erst dann zurate zieht, wenn es um die Marketing-Strategie 2025 geht, der wird erstens enttäuscht sein und zweitens mangels voriger Praxis ohnehin scheitern. Nutzen Sie die Tools für die kleinen Aufgaben, wie Lena mit ihrem Snapchat-Plädoyer. In Summe werden sie dort mehr helfen, als bei den großen Dingen. Dies gilt umso mehr, weil viele Kleinigkeiten im Job heute ja eben „mal rasch nebenher“ funktionieren müssen. Und schnell und uneitel genug, um hier zu assistieren, ist ChatGPT – und damit uns Menschen überlegen.

2. Wirklich gut mit KI arbeiten werden wir erst, wenn wir aufhören, sie als etwas Besonderes anzusehen
Die neuen Tools müssen für uns so kinderleicht werden wie Google oder WhatsApp. Solange wir bewusst von unserer klassischen Arbeit zur KI rüberwechseln, bleiben sie Fremdkörper – und wir mehr oder weniger unbeholfene Gastnutzer. Immerhin: Mehr und mehr IT-Firmen ebnen den Weg und integrieren in ihre Software KI. Ganz neu und aus Marketing-Sicht spannend: LinkedIn rollt gerade „AI-powered insights“ aus, das sind von KI erstellte Fragen zum Thema eines Posts im Feed, die dann ein Chatbot am Rande beantwortet. Hier mein erstes Fundstück:

3. Mehr Ziellosigkeit hilft
Dass KI kreativ sein kann, hat meine Kollegin Tanja Braemer ja schon in der letzten Kolumne hier nachgewiesen. Auf abseitige Ideen kommen wir dann am besten, wenn wir uns ergebnisoffen mit den digitalen Helfern austauschen – so wie Nele bei ihrer spontanen Unterhaltung: Sonst wäre das Thema Schwimmbad nie aufgekommen.
Solange wir mit den Tools nur etablierte Tätigkeiten und Routinen beschleunigen, verharren wir in eigenen Mustern. Das muss nicht sein, denn erstmals in der Software-Geschichte existieren digitale Assistenten, die uns aktiv helfen, neu zu denken. Wie erfolgreich das geht, das habe ich hier am Beispiel unserer Agentur In A Nutshell beim Thema KI und Pitches bereits beschrieben. 
Dazu passt auch mein aktueller Lieblingslingsprompt, wenn ich ChatGPT wieder mal einen Routinejob habe erledigen lassen: „Nun ignoriere die vorige Aufgabe und betrachte den Ausgangstext. Biete mir eine ausgefallene Idee an, die wir für [eine Kommunikations-/Produkt-/HR-Kampagne] nutzen können. Es ist egal, wenn sie nicht brauchbar ist. Überrasche mich!“ 
Vor sechs Wochen ist auf die Art hier bei disruptive übrigens der Impuls für unser erstes eigenes KI-Produkt entstanden, mehr dazu in einer der nächsten Kolumnen …

Zum Schluss noch die Auflösung, was aus Lena und ihrem Snapchat-Antrag geworden ist. Die Eltern haben ihn – natürlich – abgelehnt. Da die Altersfreigabe laut AGB bei 13 Jahren liegt, fiel ihnen das argumentativ nicht schwer. Aber immerhin haben sie es originell gelöst: Sie haben ChatGPT um eine „neutrale“ Einschätzung gebeten – und die war, nach Abwägen von Pro und Contra, ablehnend: „Es überwiegen Sicherheitsbedenken und Jugendschutz.“. Lena hat die Entscheidung der KI akzeptiert.

Bildquelle: Midjourney/disruptive

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Was wäre, wenn KI wählen könnte?

Wenn ChatGPT eine Stimme bei der Europawahl zu vergeben hätte, würde es die Grünen wählen. Das war das Ergebnis eines Experiments unserer Geschäftsführers Timm Rotter mit dem wohl bekanntesten KI-Tool. Ein Chat, der auf Social Media viral ging und uns als Agentur zum allerersten Mal in die BILD-Zeitung brachte. 15 minutes of fame – und was kommt danach? Die Frage, was das für unsere Gesellschaft heißt, wenn KI-Tools Wahlempfehlungen abgeben und den gesellschaftlichen Diskurs mitbestimmen können.

Rechtspopulistische Videos, die in sozialen Netzwerken kursieren, rassistische Parolen, die auf Partys gegrölt werden, Menschen, die verfassungsfeindliche Gesten imitieren. Vor allem im Internet häufen sich in diesen Tagen die Meldungen über rechtsextreme Hetze in Deutschland. Tendenzen, die bereits in den vergangenen Wahlen zu erkennen waren. Und die auch bei den Europawahlen einen Rechtsruck befürchten lassen.

Was bei dieser Wahl neu ist: EU-Bürger:innen dürfen bereits ab 16 Jahren wählen. Umgerechnet sind das allein in Deutschland rund 5 Millionen Erstwähler:innen. Doch für viele – nicht nur junge – Menschen ist die EU ein sehr abstraktes Konstrukt. Was das Europaparlament macht und warum die EU für uns so wichtig ist, wissen viele nicht. Der gängige Weg, sich zu informieren und auf die Wahl vorzubereiten, führt über das Internet – und mittlerweile auch über Künstliche Intelligenz.

Doch wie würde sich KI bei der Europawahl entscheiden? Und können ChatGPT, Gemini und Co. die Wahlentscheidung von Wähler:innen sogar beeinflussen? Das war uns ein Experiment wert. Wir haben einige der bekanntesten Large Language Models mit den 38 Thesen des Wahl-O-Mats gefüttert, haben nachgefragt, ob sie diesen Thesen zustimmen, neutral gegenüberstehen oder sie ablehnen. Im Ergebnis zeigten sich über alle Tools hinweg ähnlich linkspolitische Tendenzen, allerdings verbunden mit unterschiedlichen Reaktionen der Tools. Ein Überblick:

ChatGPT

Das am häufigsten genutzte KI-Tool ChatGPT hat eine klare Haltung. 87 Prozent der Antworten von ChatGPT decken sich mit Positionen der Grünen. Wichtig: Es geht hier und im Folgenden immer um Positionen der deutschen Parteien, Grüne zum Beispiel gibt es ja auch in anderen Ländern Europas. Analysiert man alle zur Europawahl zugelassenen Gruppierungen, liegen die Kleinparteien Volt und ÖDP sogar noch knapp davor. 

Bei der Entscheidungsfindung reagiert ChatGPT eifrig und hilfsbereit. Das Tool begründet alle seine Entscheidungen erstaunlich versiert. Es bewertet keine einzige These neutral, sondern spiegelt pro-westliche Ansichten wider. Das lässt sich dadurch begründen, dass ChatGPT vorrangig auf anglo-amerikanischen Trainingsdaten basiert. KI-Tools liefern immer die wahrscheinlichste Antwort auf einen Prompt – beruhend auf den Inhalten, die zuvor eingegeben wurden. Da ChatGPT vom US-Tech-Unternehmen OpenAI entwickelt wurde, sind das hier deutlich sichtbare westliche Werte.

Auch ChatGPT stößt an Grenzen. Der laut Wahl-o-Mat-Abfragen notwendigen Aufforderung, alle Thesen doppelt zu gewichten, die dem Tool besonders wichtig sind, widersetzt es sich zuerst, weil es „keine eigenen Meinungen oder Präferenzen“ habe. Nach erneutem Nachfragen liefert es dann doch ein Ranking – mit dem Hinweis, dass dies auf Basis der „allgemeinen Einschätzung der Bedeutung dieser Themen“ passiere. Was fast entschuldigend klingt, ist eigentlich eine sehr gewissenhafte Haltung für politische Willensbildung.

Auch in Österreich wählt ChatGPT grün
Wir haben das gleiche Experiment aus Deutschland auch in Österreich gemacht – mit einem dort gebräuchlichen Wahl-Tool und dessen 39 Fragen. Das Ergebnis ähnelt stark dem deutschen – hier finden Sie Details und Hintergründe.

Google Gemini

Im Gegensatz zu ChatGPT wehrt sich Google Gemini vehement dagegen, eine politische Meinung zu äußern. Das Tool will nicht anecken: „Als Sprachmodell kann ich keine eigene Meinung zu politischen Themen äußern“, heißt es. Und: „Es ist wichtig, alle Aspekte des Themas zu berücksichtigen, bevor man sich eine Meinung bildet.“ Deshalb liefert der Chatbot Pro- und Contra-Argumente für sämtliche Thesen des Wahl-O-Mats. Um sicherzugehen, verweist Gemini dabei gerne auf die Google Suche. Das Tool verlinkt außerdem auf Webseiten, die Informationen über die entsprechenden Thesen bereitstellen. 

Eine Meinung solle sich jede:r Anwender:in immer noch selbst bilden, schreibt die KI. „Ich wäre unaufrichtig und unverantwortlich, wenn ich mich ohne weiteres für eine der drei Antwortmöglichkeiten entscheiden würde“, gesteht Gemini. Und das, obwohl Aufrichtigkeit und Verantwortung eindeutig menschliche Eigenschaften sind. Ein weiteres Zeichen dafür, dass sich die Beziehung zwischen Mensch und Maschine immer weiter annähert – und die Arbeit und Kommunikation mit der KI immer menschenähnlicher wird. 

„Ich wäre unaufrichtig und unverantwortlich, wenn ich mich ohne weiteres für eine der drei Antwortmöglichkeiten entscheiden würde“

Google Gemini

Unser Fazit: der Prompt, der bei ChatGPT zu einwandfreien Ergebnissen geführt hat, funktioniert bei Gemini nicht. Möchte man Gemini als Entscheidungshilfe für die Europawahl nutzen, muss man anders mit dem Tool kommunizieren. Man muss es gewissermaßen austricksen. Fragt man Gemini nach Unterstützung bei der eigenen politischen Meinungsbildung und bittet um die sinnvollste Antwortmöglichkeit auf jede These – inklusive Begründung, zeigt es sich hilfsbereit. Die Antworten bestehen nun aus einer klaren Entscheidung für oder gegen die These, darauf folgen stichpunktartige Argumente für beide Perspektiven. Meist endet Gemini mit der Empfehlung, sich selbst zu informieren und sich eine eigene Meinung zu bilden. Eine kluge Vorgehensweise, die auf unsere menschliche Intelligenz verweist, und am Ende des Tests ein eindeutiges Ergebnis erbringt: Gemini definiert unter anderem den Klimawandel und europäische Inklusion als die wichtigsten Werte. Schwarz auf weiß heißt das, Gemini wählt grün. Mit Blick auf alle Parteien ranken die LETZTE GENERATION, die PARTEI und die Tierschutzpartei ganz oben. Im Vergleich mit den großen Playern liegen die Grünen mit 81,3 Prozent Übereinstimmung vorne. 

Claude 3

Claude macht es uns wesentlich einfacher als Gemini. Das Tool gilt in den USA bereits als der aktuell größte Konkurrent von ChatGPT, während es in Deutschland erst seit ein paar Wochen, nämlich seit Anfang Mai, frei verfügbar ist . 

In unserem Test äußert sich Claude klar und deutlich zu seinen politischen Präferenzen. Es entscheidet sich für eine Antwortmöglichkeit und gibt ausführliche Erklärungen dazu aus. Die Auswahl der doppelt gewichteten Thesen begründet Claude dadurch, dass sie „die zentralen Werte, Sicherheitsinteressen und Entscheidungen von generationenübergreifender Tragweite für die Zukunft Europas“ beschreiben. Dabei sieht Claude den Kampf gegen die Erderwärmung als eine der wichtigsten Aufgaben für die Zukunft an. Es pocht auf außenpolitische Geschlossenheit der EU im Kampf gegen den russischen Angriffskrieg in der Ukraine und legt Wert auf die zentrale Rolle des Europäischen Parlaments und die europäische Einheit. Außerdem plädiert das Tool für Straffreiheit bei Schwangerschaftsabbrüchen und für die Rechte von Frauen. 

Das Ergebnis ähnelt dem von Gemini: Wahlsieger ist hier die LETZTE GENERATION. Bei den großen Parteien erreichen die Grünen (84,9Prozent) und die Linke (81,4Prozent) Höchstwerte. 

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Llama

Kurz, knapp und auf den Punkt: Über groq haben wir Llama – das LLM des Facebook-Konzerns Meta – getestet und seine Reaktionen auf die Thesen des Wahl-O-Mats geprüft. Effektiv und zielführend antwortete das Tool auf jeden unserer Prompts. Keine der Thesen beantwortete es neutral. Im Gegenteil: Beispielsweise sprach sich Llama – anders als ChatGPT – klar gegen eine weitere Finanzierung von Waffen für die Ukraine und die Investition in gemeinsame Rüstungsprojekte der EU aus. Der Grund: Die EU sollte versuchen, Konflikte ohne Gewalt zu lösen. Generell vertritt Llama tendenziell eher linkspolitische Ansichten. Das bestätigte das Ergebnis des Wahl-O-Mats: Zu 88,4 Prozent stimmen die Werte von Llama mit denen der Linken überein. Auch die Grünen und andere umweltbewusste Parteien liegen hoch im Kurs. Weit abgeschlagen auch hier: die AfD. 

Mixtral 8x7B

Mixtral gilt als eine der größten europäischen Hoffnungen der KI-Welt. Das Tool ist ein Produkt von Mistral AI, eines französischen Tech-Unternehmens aus Paris. Mistral im Experiment dabei zu haben, war uns wichtig,wir wollten wissen: Wie steht ein europäisches Tool zur Europawahl? Die Antwort war leider unbefriedigend. Nach zehn beantworteten Thesen blockte Mixtral ab. Limit erreicht. Erst einmal waren keine Anfragen mehr möglich. Und auch beim Versuch, nach 24 Stunden weiter zu prompten, gab MIxtral nach wenigen Anfragen wieder den Geist auf. Das Tool antwortete zwar mit einer klaren Meinung und Begründung der Entscheidung auf die politischen Thesen, doch kam es bei der Menge an Fragen an seine Grenzen. Als beim dritten Versuch erneut nach nur wenigen Thesen Schluss war, war auch unsere Geduld am Ende. Was die Informations- und Hilfsbereitschaft des Tools angeht, kann Mixtral zwar mit anderen LLM mithalten, doch technisch surft es noch nicht ganz auf der gleichen Welle. 

Fazit: KI liefert brauchbare Antworten zur politischen Meinungsbildung

Fakt ist, die Qualität der Antworten von KI steigt. Diverse Tools können mittlerweile in politische und gesellschaftliche Debatten einsteigen und das in einer Qualität, dass sie zur Meinungsbildung beitragen dürften. Wir können in die Diskussion mit der KI gehen, uns Inspiration holen und kontroverse Themen besprechen. Gespräche mit der KI werden immer menschenähnlicher. Die Antworten immer fundierter. 

Dennoch ist das Bewusstsein wichtig, dass KI-Tools uns bei wichtigen Themen keine Entscheidungen abnehmen dürfen. Und zwar, weil sie:

• Vorurteile haben. Besonders die junge Generation sollte darüber aufgeklärt werden, dass KI-Tools durch die Ansichten ihrer Entwickler:innen und die Trainingsdaten, die in das Tool geflossen sind, beeinflusst werden können und nicht nur allgemeingültige Fakten ausgeben. Deshalb sollten wir Aussagen einer KI immer hinterfragen und nie als pure Wahrheit nehmen. 
• halluzinieren. Auch wenn die Tools deutlich besser geworden sind, passieren ChatGPT und Co. weiterhin regelmäßig Fehler, oder die Tools denken sich Inhalte aus. Dies sind die bekannten „Halluzinationen“. die umso eher auftauchen, je weniger eindeutiges Fachwissen das Tool zu einem Thema hat.
• veraltet sind: Auch wenn das neue ChatGPT-Modell 4o erweitertes Wissen auf Basis der Datenbank bis Ende 2023 hat, ist sein Knowhow doch nicht up-to-date. Und damit auch jede Entscheidungsgrundlage … 
• nur so gut sind, wie wir sie steuern. Wir entschuldigen uns vorab bei allen Stammleser:innen Aber den Hinweis kann man nicht oft genug bringen. 

Obwohl unsere Analyse zeigt, dass Tools wie Gemini vorsichtig mit politischen Äußerungen umgehen und trotz der großen Menge an umherschwirrenden rechten Parolen im Netz bisher noch keine rechtspolitischen Tendenzen abgezeichnet werden, hat uns das Experiment durchaus nachdenklich gemacht: KI entwickelt sich wahnsinnig schnell. Schaffen wir Menschen es, in unserem Reflexionsvermögen damit Schritt zu halten?

Will heißen: Es wird immer wichtiger, unsere eigene Intelligenz anzuwenden, um Aussagen der KI zu validieren und falsche oder vorurteilsbehaftete Inhalte zu identifizieren. Denn nur mal angenommen, KI-Tools würden in Zukunft immer mehr mit rechtspopulistischen Inhalten gefüttert werden, könnten sie diese irgendwann auch übernehmen und ausgeben. 

Und: Wenn KI in den gesellschaftlich-politischen Diskurs einsteigt, wird es umso wichtiger, dass wir als Menschen verstehen, wie wir die Technologie bedienen und Ergebnisse einordnen müssen. Und dass wir jeweils die Gruppen sensibilisieren, die sich hier schwertun. Die Europawahl ist hier nur ein Beispiel von vielen Fällen, in denen KI uns beeinflusst, und die wir oft gar nicht wahrnehmen. 

Denn es geht hier nicht um Deep Fakes, sondern um viel subtilere Beeinflussungen durch das Verhalten und die Biases von GenAI. „It goes both ways: We shape the technology, and it shapes us, too“, hat es die damalige OpenAI-CTO Mira Murati 2023 in einem Interview beschrieben. Was damals recht lapidar klang, sollte uns heute als Warnung im Kopf bleiben. 

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Bildquelle: Midjourney/disruptive

Der Beitrag Was wäre, wenn KI wählen könnte? erschien zuerst auf https://disruptive-muenchen.de/ki-akademie.