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KI, DSGVO, News

Neues KI-Gesetz

cmm360 - 8. September 2023

Die Schweiz gilt als Vorreiter in Sachen KI. Berühmte Universitäten in Zürich, Lausanne oder Lugano schaffen die Basis für Forschungsarbeit und innovative Entwicklungen in den verschiedensten Bereichen. Damit KI-Unternehmen mit hoher Rechtssicherheit wirtschaften können, muss der entsprechende regulatorische Rahmen abgesteckt sein. Das Europäische Parlament hat im Juni 2023 mit eindeutiger Mehrheit ein neues KI-Gesetz beschlossen. Die Verordnung soll Risiken im Umgang mit KI eindämmen. Frühestens 2026 kann mit Inkrafttreten des Gesetzes gerechnet werden.

Welche inhaltlichen Schwerpunkte setzt das neue KI-Gesetz?

Der Fokus liegt auf einer besseren und wirkungsvolleren Regulierung der KI-Anwendungen. Die Nutzung von KI muss als komplex, wenig transparent und abhängig von Daten und Anwendungen betrachtet werden. Dadurch muss von einer Gefährdung des Schutzes personenbezogener Daten, Respekt und Achtung vor dem Privatleben und anderer Grundrechte jedes Einzelnen ausgegangen werden.

Interessant: Um die Umsetzung des neuen KI-Gesetzes zu überwachen, soll das Europäische Amt für Künstliche Intelligenz seine Arbeit aufnehmen.

Die Verordnung stuft KI-Systeme entsprechend den Risiken ihrer Anwendung ein.

Das Gesetz liefert folgende Klassifikation:

  • verbotene KI-Systeme, verbunden mit „unannehmbarem Risiko“
  • KI-Systeme mit hohem Risiko
  • KI-Systeme, begrenzt riskant
  • risikoarme KI-Systeme    

Verboten sind KI-Anwendungen, die eine Bedrohung und Unterdrückung für Personen darstellen. Betroffen sind:

  • Social-Scoring-Systeme
  • Überwachungssysteme mit Biometrie (Gesichtserkennung in Echtzeit)
  • automatisierte Erkennung von Emotionen (durch Ermittlungsbehörden)

Die Ziele im Einzelnen

Die Abgeordneten haben sich mit der Zustimmung zum neuen KI-Gesetz dem Vorschlag der Europäischen Kommission angeschlossen. Ein derart umfassendes Regelwerk zur künstlichen Intelligenz hat es innerhalb der EU bislang nicht gegeben.

In der KI-Verordnung sind folgende Ziele definiert:

  • Im Raum der EU in Umlauf gebrachte KI-Systeme müssen einem hohen Sicherheitsstandard entsprechen und dürfen die bestehenden Werte und Grundrechte nicht angreifen.
  • Das KI-Gesetz soll durch eine umfassende und transparente Regelung für Rechtssicherheit sorgen und in diesem Rahmen die Investitionen in KI fördern.
  • Die Verordnung soll dazu dienen, den KI-Markt gezielt zu steuern und die Wahrung der Grundrechte zu stärken.

Die Entwicklung eines europäischen Binnenmarktes, der auf die sichere, vertrauenswürdige und rechtskonforme Anwendung Künstlicher Intelligenz abzielt, soll vollzogen werden.

Hinweis: Das neue KI-Gesetz stellt eine Ergänzung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und anderer bereits bestehender Regelungen dar.

Die Vor- und Nachteile von KI im Fokus

Die Einführung Künstlicher Intelligenz ist mit Vorteilen und Nachteilen verbunden.

Vorteile von KI

Steigerung der Effizienz

Wird KI eingesetzt, können Arbeiten schnell und effizient erledigt werden. Der Mensch hat dabei das Nachsehen und kann mit dem Tempo nicht mithalten. So lassen sich riesige Datenmengen in kürzester Zeit analysieren und KI ist in der Lage, für das menschliche Ermessen nicht sichtbare Muster aufzuspüren. Firmen können durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz für eine Optimierung ihrer Produktionsabläufe sorgen, Ausschuss reduzieren und Kosten einsparen.

Schaffung personalisierter Erfahrungen

Durch den Einsatz von KI können personalisierte Empfehlungen gegeben und maßgeschneiderte Dienstleistungen entwickelt werden. So geben Netflix und andere Streaming-Plattformen entsprechend des eigenen Sehverhaltens Tipps für Medieninhalte und schlagen Filme oder Serien vor, die dem jeweiligen Nutzer gefallen könnten.

Hilfe bei der Automatisierung

KI ist in der Lage, bestimmte Prozesse zu automatisieren. Dabei kann es sich um Aufgaben handeln, die für den Menschen als eintönig und ermüdend gelten oder als gefährlich eingestuft werden. Beispiele hierfür sind die Wartung von Maschinenparks oder routinemäßig durchgeführte Inspektionen.

Forcierung von Genauigkeit und Präzision

Durch die Möglichkeit, auch große Datenmengen analysieren zu können und für uns Menschen unsichtbare Muster zu erkennen, lassen sich Ergebnisse mit hoher Präzision erzielen. Die Schweiz besitzt große Stärken im Sektor Life Sciences und fördert die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz im medizinischen Bereich. Beispiele sind die Diagnose von Erkrankungen oder die Entwicklung neuer Arzneimittel, gefördert durch die Erkennung von Anomalien und die Analyse der medizinischen Bilddaten durch KI.

Fortschritte in der Forschung

Durch die Bereitstellung und Umsetzung komplexer Simulationen und Berechnungen können Forscher neue Erkenntnisse in den verschiedensten Bereichen gewinnen. So kann KI komplexe Weltraumdaten analysieren und damit die Astrophysik voranbringen, neue Erkenntnisse über das Universum zu gewinnen.

Nachteile von KI

Arbeitsplätze gehen verloren

Durch die Automatisierung verschiedener Produktionsprozesse werden Arbeitsplätze überflüssig. Dies betrifft nicht nur die Produktion selbst, sondern mehr und mehr auch den Kundendienst.

Datenschutzprobleme tauchen auf

KI sammelt und nutzt Unmengen von Daten. Dadurch steigt das Risiko, Daten zu missbrauchen und Datenlecks entstehen zu lassen. Daher wird es notwendig, den Schutz der Privatsphäre der Anwender zu erhöhen.

Fehler häufen sich

Da die Künstliche Intelligenz auf Algorithmen basiert, ist sie nicht fehlerlos. Trifft KI auf Daten, die fehlerhaft oder unvollständig sind, können falsche und unerwünschte Ergebnisse auftreten.

Abhängigkeit entsteht

KI lässt den Trend erkennen, immer komplexer zu werden. Dies bringt eine steigende Abhängigkeit von KI-Systemen mit sich. Der Mensch vertraut der Künstlichen Intelligenz und macht sich mehr und mehr davon abhängig. Bei fehlerhaften oder manipulierten Systemen kann diese Abhängigkeit negative Folgen mit sich bringen.

Entscheidungen können mit Vorurteilen behaftet sein

KI-Systeme lassen sich an den Daten, auf die sie trainiert sind, messen. Sind diese Daten fehlerhaft, können Vorurteile daraus erwachsen und verfälschte Ergebnisse entstehen. Ein Beispiel wären fehlerhafte Trainingsdaten, die zu Voreingenommenheit und unfairer Entscheidungsfindung bei Bewerbungsprozessen führen.                                    

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