KI: Wachstum mit Verantwortung

KI und Data Analytics eröffnen Schweizer Unternehmen neue Wettbewerbsvorteile, bringen aber auch rechtliche und operative Herausforderungen mit sich. Wie diese zu meistern sind, erklären seitens Swisscom Christof Zogg, Head of Business Transformation, und Anne-Sophie Morand, Data Governance Counsel.

Christof Zogg, Head of Business Transformation, Swisscom

Quelle: Swisscom

Christof Zogg: Es gibt kein einheitliches Bild, aber in der Tendenz lässt sich etwa Folgendes sagen, wie wir unter anderem in einer gemeinsamen Marktstudie mit der HWZ herausgefunden haben: Schweizer Unternehmen sind etwa gleich weit bei der Einführung von generativer KI (38 %) wie bei der systematischen Nutzung von Datenanalyse (35 %). Grössere Unternehmen sind im Durchschnitt weiter als KMUs. Und gewisse Branchen wie Banken, Versicherungen, Industrie und Handel sind weiter als andere. Der wichtigste Treiber ist und bleibt aber: Innovative Unternehmen, egal welcher Grösse und Branche, setzen konsequenter und schneller auf Data & AI und können deshalb stärker davon für ihre Wettbewerbsfähigkeit profitieren.

Zogg: Schon bisher konnten Unternehmen von professioneller Datenanalyse profitieren, indem sie ihr Business besser im Griff hatten (zum Beispiel durch umfassende Management-Dashboards) und einen geschäftskritischen Wissensvorsprung erzielen konnten. Dieser Nutzen können Unternehmen mit den neuesten KI-Methoden unter anderem im Bereich der Vorhersage (beispielsweise Predictive Maintenance im Infrastrukturunterhalt) oder der Mustererkennung (zum Beispiel Unsupervised Learning in der Kundensegmentierung) steigern.

Solche Anwendungen setzten allerdings einen hohen Reifegrad der unternehmenseigenen Datenplattformen voraus. Von den generativen Sprach- und multimodalen Modellen können hingegen alle Unternehmen profitieren. Denn die schwere Last der Datenbereitstellung wurde grösstenteils von Modellbetreibern wie OpenAI oder Google übernommen. Und: Die generative KI bringt neue, mächtige Fähigkeiten ein, mit denen Prozesse automatisiert werden können, die bisher Menschen vorenthalten waren.

Anne-Sophie Morand, Dr. iur., Rechtsanwältin, LL.M., Data Governance Counsel, Swisscom

Quelle: Swisscom

Anne-Sophie Morand: AI Governance ist eine eigenständige Disziplin, die neben Data Governance erforderlich ist, da sie sich mit den spezifischen Herausforderungen künstlicher Intelligenz auseinandersetzt. Während Data Governance primär den Umgang mit statischen Daten regelt, erfordert die sehr dynamische Natur von KI-Technologie eine spezialisierte Steuerung. In Zeiten komplexer Gesetze, wie etwa der KI-Verordnung der EU, kann eine AI Governance Unternehmen helfen, rechtliche Anforderungen effizient zu erfüllen und Vertrauen bei Kunden, Partnern und Mitarbeitenden aufzubauen. Es ist wichtig, die AI Governance intern nicht als Hürde, sondern als Instrument zu begreifen, das den vollen Nutzen von KI-Technologien ermöglicht, während Wahrung von Sicherheitsstandards und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sichergestellt werden.

Morand: Obwohl die Schweiz kein Mitglied der EU ist, kann die KI-Verordnung aufgrund ihrer sogenannten «extraterritorialen Wirkung» auch für in der Schweiz ansässige Unternehmen direkt anwendbar sein, auch wenn sie weder ihren Sitz noch eine Niederlassung in der EU haben. Dies ist der Fall, wenn das Unternehmen in der Schweiz als Provider eines KI-Systems fungiert, das in der EU in Verkehr gebracht oder in Betrieb genommen wird, oder wenn es ein GPAI Model in der EU in Verkehr bringt. Anwendbar kann die KI-Verordnung auch sein, wenn das Unternehmen in der Schweiz Provider oder Deployer eines KI-Systems ist, dessen Ausgabe (zum Beispiel Prognose, Empfehlung oder Entscheid) in der EU verwendet wird. Diese Regelung will verhindern, dass EU-Unternehmen hochriskante Systeme an Anbieter in Drittländern auslagern, die dann aber Auswirkungen auf Menschen in der EU haben. Die Verordnung ist auch für Produkthersteller relevant, die ein KI-System zusammen mit ihrem Produkt und unter ihrem eigenen Namen in der EU in Verkehr bringen oder in Betrieb nehmen. Die Schweiz hat eine offene Volkswirtschaft. Wenn wir KI-Technologie in die EU exportieren, ist die KI-Verordnung somit sehr wohl relevant.

Zogg: Ich höre drei Missverständnisse besonders häufig. Erstens ist es die Vorstellung, dass generative KI-Modelle direkt durch die Benutzerinteraktion lernen. Das stimmt aber nicht. Sie werden nur fähiger durch Pre-Training mit mehr oder besseren Daten und durch Post-Training mit (meist menschlichen) Feedbackloops. Das zweite Missverständnis betrifft die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI. Viele glauben, dass GenAI hauptsächlich zur Automatisierung einfacherer Aufgaben geeignet ist. Vielmehr wird die Technologie immer effektiver für anspruchsvollere Aufgaben von Wissensarbeitenden wie Software-Entwickler, Juristinnen oder Ärzte. Und drittens, bis anspruchsvolle Tätigkeiten verlässlich von KI übernommen werden kann, wird es aber noch länger dauern. Denn wie immer bei disruptiven Technologien überschätzen wir die kurzfristigen Fähigkeiten und unterschätzen die langfristigen Möglichkeiten.

Morand: Um eine AI Governance angesichts des rasanten technologischen Fortschritts und sich ändernder regulatorischer Anforderungen aktuell zu halten, sollten Unternehmen auf einen iterativen und kontinuierlichen Prozess setzen. Die AI Governance darf nicht als einmaliges Projekt betrachtet werden, das nach einer Implementierungsphase abgeschlossen ist. Stattdessen muss sie laufend geprüft und adaptiert werden, um die Governance-Praktiken mit den neuesten Entwicklungen in Technologie, Regulierung und Praxis in Einklang zu halten. Dazu gehört auch die Förderung einer Lernkultur im Unternehmen, die es ermöglicht, kontinuierliches Feedback von Mitarbeitenden zu integrieren.