Künstliche Intelligenz benötigt Daten

Künstliche Intelligenz und Machine Learning dringt in immer mehr Unternehmensbereiche vor. Die Unternehmen erwarten deswegen einen steigenden Bedarf an Trainingsdaten für KI, darunter auch personenbezogene Daten. [...]

Bitkom-Präsident Achim Berg sieht in Daten den Treibstoff für Künstliche Intelligenz, aber:„Es gibt einen großen Bereich von Rechtsunsicherheit und rechtliche Risiken bei der Nutzung von Daten."
Bitkom-Präsident Achim Berg sieht in Daten den Treibstoff für Künstliche Intelligenz, aber:„Es gibt einen großen Bereich von Rechtsunsicherheit und rechtliche Risiken bei der Nutzung von Daten." (c) Bitkom

Ob für die Routenplanung, die Qualitätskontrolle in der Produktion oder die Analyse von Röntgenbildern: Künstliche Intelligenz (KI) hält in immer mehr Bereichen Einzug. Zwar geben laut einer Umfrage des deutschen Digitalverbands Bitkom unter 503 Unternehmen ab 50 Mitarbeitern 34 Prozent an, aktuell KI einzusetzen, den Einsatz zu planen oder zumindest darüber zu diskutieren. Für fast zwei Drittel aber ist das kein Thema.

Eine zunehmende Bedeutung gewinnt vor allem das sogenannte maschinelle Lernen. Dabei werden KI-Systeme nicht lediglich programmiert, sondern auch mit geeigneten Daten trainiert. Die in den Trainingsdaten erkannten Muster und Informationen können die Systeme nach Abschluss des Trainingsprozesses auf bisher unbekannte Datenbestände übertragen. Der Bedarf an solchen Trainingsdaten wird in den kommenden Jahren stark zunehmen. Fast alle Unternehmen (94 Prozent), die sich mit KI auseinandersetzen, gehen davon aus, dass der Bedarf an Trainingsdaten steigen wird. Zwei Drittel (66 Prozent) sagen zudem, dass personenbezogene Daten genutzt werden müssen, damit die KI verwertbare Analyseergebnisse liefert. „Daten sind der Treibstoff für Künstliche Intelligenz“, sagt Bitkom-Präsident Achim Berg. „Unternehmen, die KI entwickeln oder einsetzen, kommen daher schnell an den Punkt, dass sie auch auf Datensätze zurückgreifen müssen, die personenbezogene Daten enthalten.“

Die Unternehmen betreiben einen hohen Aufwand, um die rechtlichen Vorgaben beim Training von Systemen des maschinellen Lernens mit personenbezogenen Daten einzuhalten. Die meisten von ihnen (69 Prozent) erfüllen die datenschutzrechtlichen Vorgaben, indem sie die Einwilligung der Betroffenen einholen. Für 63 Prozent der Unternehmen führt kein Weg an der Anonymisierung der Daten vorbei, obwohl der für viele KI-Analysen besonders wertvolle Personenbezug dadurch entfernt wird. Jedes Fünfte (20 Prozent) nutzt die Pseudonymisierung, bei der Personenbezüge ersetzt werden. 42 Prozent verarbeiten die Daten auf Grundlage einer datenschutzrechtlichen Interessenabwägung und 16 Prozent greifen auf einen Dienstleister zurück, der den Datenschutz sicherstellen soll. Zugleich gibt jedes zehnte Unternehmen (10 Prozent) an, von vornherein auf die Nutzung personenbezogener Daten zu verzichten. „Es gibt einen großen Bereich von Rechtsunsicherheit und rechtliche Risiken bei der Nutzung von Daten. Viele Unternehmen entscheiden sich im Zweifel gegen die Nutzung von Daten und gegen die Entwicklung von KI-Modellen“, sagte Berg. „Datensouveränität und Datensorgfalt müssen Datensparsamkeit als Leitmotiv ablösen, wenn wir die großen Zukunftsherausforderungen erfolgreich angehen wollen.“


Mehr Artikel

News

6 Grundsätze für eine KI-taugliche Datenbasis

Wer Künstliche Intelligenz nutzen will, muss über eine vertrauenswürdige Datengrundlage verfügen. Daten sind das Lebenselixier von KI-Systemen und bestimmen maßgeblich die Qualität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse. Nur so können KI-Modelle robust, anpassungsfähig und vertrauenswürdig arbeiten. […]

News

Cybersicherheitsbudgets werden falsch priorisiert

Der ICS/OT Cybersecurity Budget Report 2025 von OPSWAT deckt erhebliche Lücken in den Cybersicherheitsbudgets sowie einen Anstieg von ICS/OT-fokussierten Angriffen auf. Ferner wird deutlich, wie durch eine unzureichende Finanzierung, falsch gesetzte Prioritäten und uneinheitliche Abwehrmaßnahmen kritische Infrastrukturen immer raffinierteren Bedrohungen ausgesetzt sind. […]

News

Nach dem Hype: Diese vier KI-Trends werden 2025 weiterhin prägen

Die vergangenen zwei Jahre haben einen regelrechten KI-Boom erlebt. Insbesondere generative Modelle (GenAI) haben sich rasant weiterentwickelt und etablieren sich zunehmend als feste Größe in den Arbeitsprozessen von Organisationen weltweit. Angesichts dieser Dynamik fragen sich nun viele Unternehmen, welche Entwicklungen das Jahr 2025 bestimmen werden und welche Potenziale sich daraus ergeben. […]

News

Generative KI als Sicherheitsrisiko

Eine neue Studie von Netskope zeigt einen 30-fachen Anstieg der Daten, die von Unternehmensanwendern im letzten Jahr an GenAI-Apps (generative KI) gesendet wurden. Dazu gehören sensible Daten wie Quellcode, regulierte Daten, Passwörter und Schlüssel sowie geistiges Eigentum. Dies erhöht das Risiko von kostspieligen Sicherheitsverletzungen, Compliance-Verstößen und Diebstahl geistigen Eigentums erheblich. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*