Chief Technology Adoption Officer für die Implementierung von KI

Die Rolle der Unternehmenskultur bei der Integration von KI

Die Einführung neuer Technologien erfordert eine für Transformationsprozesse offene Unternehmenskultur. Technologien allein bewirken keinen Wandel; es braucht ein Verständnis für ihre Anwendungen, Notwendigkeit und Potenziale. Unternehmen sollten ihre Mitarbeitenden auf die Transformation mitnehmen und umfassend informieren, um Berührungsängste mit neuen Tools zu vermeiden. Weiterbildung, Wissensaustausch und die Zusammenarbeit mit externen Experten helfen, das Team für KI zu begeistern und fit im Umgang mit der Technologie zu machen.

Vernetzung und Wissenstransfer

Ein zentraler Teil der Arbeit zur Technologievermittlung ist es, Vernetzungsmöglichkeiten zu schaffen, damit sich Mitarbeitende untereinander zu relevanten KI-Themen austauschen und voneinander lernen können. Der Wissenstransfer erfolgt bi-direktional: Einerseits fließt Wissen aus der IT in die Fachbereiche, andererseits bringen die Expert:innen aus den Abteilungen ihre Ideen ein. Um diesen Wissenstransfer zu unterstützen, kann ein Schulungsplan entwickelt werden, der Schulungen passend zum Wissensstand und den Zielen der Mitarbeitenden anbietet.

Chancen und Herausforderungen

Um Chancengleichheit im Umgang mit KI zu schaffen, sollten alle Mitarbeitenden die Möglichkeit haben, sich die erforderlichen Kenntnisse anzueignen und das Potenzial der Technologie auszuschöpfen. Seit Einführung der generativen KI ist deren Nutzung nicht mehr nur auf Expert:innen beschränkt. Prognosen zufolge wird KI bis 2035 in nahezu jedem Berufsfeld unverzichtbar sein.

Datenschutz ist ein entscheidender Aspekt bei der Implementierung von KI-Projekten. Hier sind einige wichtige Punkte, die Unternehmen beachten sollten, um den Datenschutz zu gewährleisten:

1. Einhaltung von Datenschutzgesetzen

DSGVO-Konformität: In der EU müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Projekte den Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) entsprechen. Dies umfasst die Einhaltung von Prinzipien wie Datenminimierung, Zweckbindung und Transparenz.

2. Datensicherheit

Verschlüsselung: Daten sollten sowohl bei der Übertragung als auch bei der Speicherung verschlüsselt werden, um unbefugten Zugriff zu verhindern.

Zugriffskontrollen: Strenge Zugriffskontrollen sind notwendig, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen auf die Daten zugreifen können.

3. Anonymisierung und Pseudonymisierung

Anonymisierung: Daten sollten, wenn möglich, anonymisiert werden, sodass keine Rückschlüsse auf einzelne Personen gezogen werden können.

Pseudonymisierung: Sollte eine vollständige Anonymisierung nicht möglich sein, bietet die Pseudonymisierung eine Alternative.

4. Transparenz und Einwilligung

Informierte Einwilligung: Betroffene Personen müssen klar und verständlich darüber informiert werden, wie ihre Daten verwendet werden, und ihre Einwilligung muss eingeholt werden.

Transparenzberichte: Unternehmen sollten regelmäßig Berichte veröffentlichen, die transparent über den Einsatz von KI und den Umgang mit Daten informieren.

5. Datenethik

Verantwortungsvoller Umgang: Unternehmen sollten ethische Richtlinien für den Umgang mit Daten entwickeln und sicherstellen, dass KI-Systeme fair und nicht diskriminierend sind.

Bias-Vermeidung: Daten, die zur Schulung von KI-Systemen verwendet werden, müssen frei von Vorurteilen sein, um diskriminierende Ergebnisse zu vermeiden.

6. Risikobewertung und -management

Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA): Für KI-Projekte, die ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten der betroffenen Personen darstellen, ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung erforderlich.

Kontinuierliche Überwachung: Datenschutzrisiken sollten kontinuierlich überwacht und bewertet werden, um sicherzustellen, dass angemessene Schutzmaßnahmen getroffen werden.

7. Schulung und Sensibilisierung

Mitarbeiterschulung: Mitarbeitende sollten regelmäßig zu Datenschutzthemen geschult werden, um ein Bewusstsein für die Bedeutung des Datenschutzes zu schaffen.

Sensibilisierungskampagnen: Interne Kampagnen können helfen, das Bewusstsein für Datenschutz und Datensicherheit zu erhöhen.

Datenschutz ist ein integraler Bestandteil jedes KI-Projekts. Durch die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, die Implementierung technischer und organisatorischer Maßnahmen sowie die Förderung einer datenschutzfreundlichen Unternehmenskultur können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Projekte datenschutzkonform und ethisch vertretbar sind

Tipps für Unternehmen am Anfang ihrer KI-Reise

Für Unternehmen am Beginn ihrer KI-Reise empfiehlt es sich, KI zum strategischen Thema im Management zu deklarieren. Führungskräfte sollten das Potenzial der Technologie verstehen und aktiv in die Organisation tragen. Zudem ist ein offener Dialog mit den Mitarbeitenden entscheidend, um Bedenken zu klären und passende Einsatzbereiche für KI zu identifizieren.

Rolle des Interim Managers als Change Manager

Expertise und Erfahrung: Interim Manager bringen das nötige Fachwissen und die Erfahrung mit, um KI-Projekte erfolgreich umzusetzen. Sie wenden bewährte Methoden an, um den Wandel zielgerichtet zu gestalten.

Objektive Perspektive: Als externe Experten sorgen Interim Manager für eine neutrale Sicht und treffen Entscheidungen im besten Interesse des Unternehmens.

Ergebnisorientierung: Interim Manager sind darauf spezialisiert, in kurzer Zeit messbare Erfolge zu erzielen. Sie setzen klare Ziele und Meilensteine, um die Einführung von KI effizient voranzutreiben.

 Bernhard Gruber

Steht gerne für Fragen und Antworten zur Verfügung.