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Generative KI datenschutzkonform einsetzen
Generative KI eröffnet neue Anwendungsfälle. Unternehmen sind aber aufgrund der Komplexität der Umgebungen und Fragen des Datenschutzes zurückhaltend bei der Einführung.
Die rasante Entwicklung und Verbreitung künstlicher Intelligenz (KI) hat die Technologie zu einem der bedeutendsten IT-Trends unserer Zeit gemacht. Sie beeinflusst bereits zahlreiche Branchen, indem sie die Verarbeitung stetig wachsender Datenmengen und zunehmender Kundenanfragen erleichtert.
KI-Systeme wie ChatGPT bieten eine Arbeitsentlastung, sei es in der Beratung oder der Datenauswertung. Eine globale Studie von McKinsey prognostiziert, dass generative KI-Lösungen das Potenzial hat, die globale Wirtschaftsproduktivität um 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar zu steigern.
Ein zentraler Aspekt für die Wirksamkeit solcher KI-Systeme sind jedoch die Daten, die ihre Grundlage bilden. Die effektive Nutzung von KI hängt maßgeblich von der Verfügbarkeit und Qualität der Daten ab. Sie sind das Herzstück jeder KI-Anwendung, denn ohne Daten kann kein KI-Modell trainiert oder optimiert werden.
Trotz des enormen Potenzials gibt es Bedenken hinsichtlich des Umgangs mit sensiblen Nutzerdaten. Viele KI-Anbieter nutzen eingegebene Daten zur Weiterentwicklung ihrer Modelle, was bei unsicherer Datenverarbeitung zu ernsthaften Datenschutzfragen führt. Daher ist es entscheidend, dass Unternehmen, die KI-Lösungen implementieren wollen, sorgfältig abwägen, wie und welche Daten verwendet werden, um die Sicherheit und Privatsphäre zu gewährleisten.
Kann KI datenschutzgerecht in die Cloud eingebunden werden?
Generative KI nutzt vorhandene Daten, um neue Informationen zu erstellen, was Kunden und Mitarbeitern die Arbeit erleichtert. Um dies zu realisieren, ist eine leistungsstarke Cloud-Infrastruktur erforderlich, die sowohl hohe Leistung als auch Konformität mit datenschutzrechtlichen Bestimmungen bietet.
In der AWS-Cloud geht es nicht um ein entweder oder im Hinblick auf KI und Datenschutz. Vielmehr geht es darum, beide Aspekte synergetisch zu vereinen. AWS und T-Systems arbeiten bei der Entwicklung neuer Anwendungsfälle und Services zusammen und unterstützen Kunden bei der Einführung neuer Technologien. Dieser Ansatz ermöglicht es, große Datenmengen effizient auszuwerten und neue Inhalte zu generieren. Dieser GenAI Proof of Concept (PoC) stellt sicher, dass Kunden diesen Möglichkeiten profitieren können, ohne in das Training oder die Entwicklung von KI-Modellen investieren zu müssen.
Datensicherheit und Datenresidenz stehen im Vordergrund. Kunden erhalten volle Kontrolle über ihre Daten, einschließlich sicherem Zugriff und Verschlüsselung nach hohen Sicherheitsstandards. Diese Kontrolle ist entscheidend, um Vertrauen in die Technologie zu schaffen und gleichzeitig die Einhaltung von Datenschutzvorschriften zu gewährleisten.
Wie bewertet die Politik generative KI?
Die Diskussion um generative KI hat in der politischen Landschaft an Bedeutung gewonnen, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und ethische Aspekte. Nachdem die EU bereits strenge Datenschutzregelungen in Form der DSGVO etabliert hat und auch das EU-US Data Privacy Framework für transatlantische Datenübertragungen gilt, einigte sich die EU zuletzt auf die Regeln des EU AI Act.
Diese weltweit erste Regulierung künstlicher Intelligenz zielt darauf ab, Europa als Standort für erfolgreiche KI-Unternehmen zu stärken. Zugleich legt das Regelwerk unter anderem fest, dass KI nicht zur Massenüberwachung eingesetzt werden darf. Zudem soll der AI Act verhindern, dass selbstlernende Software Vorurteile und Diskriminierungen bestimmter Gruppen übernimmt. Besonders mächtige KI-Modelle sollen überwacht werden, um das Risiko von Missbrauch und unkontrollierten KI-Anwendungen zu minimieren.
„Generative KI nutzt vorhandene Daten, um neue Informationen zu erstellen, was Kunden und Mitarbeitern die Arbeit erleichtert. Um dies zu realisieren, ist eine leistungsstarke Cloud-Infrastruktur erforderlich, die sowohl hohe Leistung als auch Konformität mit datenschutzrechtlichen Bestimmungen bietet.“
Artur Schneider, T-Systems
Ein wichtiger Aspekt der aktuellen politischen Diskussion ist die Schaffung eines Gleichgewichts zwischen dem Schutz individueller Rechte und der Förderung technologischer Entwicklungen. Die Politik steht vor der Herausforderung, Regeln zu formulieren, die die Sicherheit und Privatsphäre der Bürger gewährleisten, während gleichzeitig der Weg für innovative KI-Anwendungen geebnet wird. In diesem Zusammenhang werden auch Fragen zur Verantwortlichkeit bei Fehlern oder Schäden durch KI-Systeme und zur Transparenz in der Entscheidungsfindung von KI-Algorithmen intensiv diskutiert.
Warum sollten Unternehmen auf KI setzen?
Die Integration von KI bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile. Sie können enorme Datenmengen effizient verarbeiten, Einblicke in Echtzeit gewinnen und fundiertere Entscheidungen treffen. KI-gesteuerte Automatisierung kann Betriebskosten senken, die Effizienz steigern und die Mitarbeiterproduktivität verbessern. Zudem ermöglicht KI die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen, was zu Wettbewerbsvorteilen führt.
Auf der anderen Seite birgt das Zögern, KI zu implementieren, erhebliche Risiken. Unternehmen, die auf KI verzichten, können den Anschluss an die technologische Entwicklung verlieren, was ihre Wettbewerbsfähigkeit beeinträchtigt. Sie können Schwierigkeiten haben, mit der Geschwindigkeit und Effizienz von Wettbewerbern, die KI nutzen, Schritt zu halten. Darüber hinaus besteht das Risiko, dass sie nicht in der Lage sind, die sich aus der Datenflut ergebenden Möglichkeiten voll auszuschöpfen, was zu einem Verlust von Marktanteilen und Innovationspotential führen kann. In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft ist die Nutzung von KI nicht mehr nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit, um langfristig erfolgreich zu sein.
Um Unternehmen von einer Cloud-KI zu überzeugen, müssen Anbieter somit den Datenschutz und die Sicherheit der in der Cloud gespeicherten Daten gewährleisten.
Über den Autor:
Seit 2016 beschäftigt sich der ausgebildete Fachinformatiker Artur Schneider beim IT-Technologiedienstleister T-Systems als Senior Cloud Consultant um sämtliche Themen rund um webbasierte Datenspeicher. Dazu zählen die Migration kompletter Infrastrukturen auf Cloud-Plattformen sowie die Automatisierung von Services für den Cloud-Betrieb. Darüber hinaus war er als AWS Ambassador federführend am Aufbau eines Cloud-Automatisierungsteams mit Fokus auf die AWS-Cloud-Plattform beteiligt.
