Die Business Analytics Ethik-Kompass für Daten und Künstliche Intelligenz (KI) analysiert sieben Dimensionen, die maßgeblich sind, um die ethische Reife Ihrer Organisation zu bestimmen:
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Unter KI-Ethik versteht man alle Herausforderungen, die im Zusammenhang mit der Nutzung von künstlicher Intelligenz entstehen. Da die Anzahl an Problemen in den letzten Jahren deutlich zugenommen hat, ist die KI-Ethik als neues Forschungs- und Anwendungsfeld entstanden. Drei wichtige Teilbereich sind: Algorithmenethik, Datenethik und moralisches Urteilsvermögen. Die Algorithmenethik befasst sich mit den ethischen Grundlagen eines KI-Systems, welche bereits bei der Entwicklung der Algorithmen bedacht werden müssen. Die Datenethik beschäftigt sich mit der Generierung von Daten, die für die KI genutzt werden, denn Daten sind die Grundlage jeder KI. Beim moralischen Urteilsvermögen liegt der Fokus auf den Menschen, die die KI weiterentwickeln, verwenden und entwerfen, und wie reflektiert sie mit den Daten umgehen.
Gewinnorientierung und Moral stehen oftmals im Konflikt. Doch manchmal muss man zunächst kurzfristig Einbußen durch Investitionen in Kauf nehmen, um langfristige Gewinne erzielen zu können. Denn durch ethisches Verhalten investiert man in einen Wert Vertrauen, welcher sich beispielsweise in nachhaltigen Kooperationen bezahlt macht. In Zeiten von ständig neuen Herausforderungen wie Ressourcenknappheit oder Gefährdung der ökologischen Grundlagen geraten die langfristigen Ziele oftmals aus dem Fokus.
Kommen KI-Anwendungen zum Einsatz, hinterfragen zunehmend mehr Verbraucher und Verbraucherinnen, ob ethische Grundsätze eingehalten werden. Ist dies der Fall, ist die Kaufbereitschaft gesteigert. Darüber hinaus sind Käufer und Käuferinnen auch bereit, positive Rezensionen zu veröffentlichen oder mehr Produkte zu kaufen. Im Gegensatz dazu nehmen Konsumenten und Konsumentinnen zu Herstellern mit zweifelhaften, intransparenten Vorgehensweisen Abstand. Diese Entwicklung wird auch von den Unternehmen wahrgenommen, und Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI-Systeme schnell einführen zu müssen, ohne dabei die ethischen Grundsätze zu gefährden. Demnach müssen ethische Aspekte schon zu Beginn der Entwicklung bedacht werden.
Wenn man sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigt, beziehungsweise diese einsetzen möchte, sollte man sich über die Risiken im Klaren sein. Oftmals sind Anwender und Anwenderinnen beunruhigt, da ein Großteil der Kontrolle an die künstlichen, intelligenten Systeme übergeben wird und es somit im Schadensfall keinen Verantwortlichen gibt. Darüber sind für das Trainieren der Algorithmen große Mengen an Daten erforderlich, sodass ein Datenmissbrauch nicht ganz ausgeschlossen werden kann. Ein weiterer großer Kritikpunkt ist die Transparenz. Entscheidungen der KI sind in der Regel nicht nachvollziehbar und können demnach zu Fehlentscheidungen führen. Um dem entgegenzuwirken, arbeiten Forschende bereits am Thema „Explainable AI“. Ein Beispiel, welches in diesem Zusammenhang gerne genannt wird, ist der AMS-Algorithmus. Hierbei werden die Arbeitsmarktchancen von Arbeitslosen in den Abstufungen niedrige, mittlere und hohe Chance eingeschätzt. Kritiker werfen dem Algorithmus vor, er sei intransparent, diskriminierend und basiere auf veraltetem Wissen. Hinzu kommt, dass Entscheidungen möglicherweise auf veralteten oder fehlerhaften Daten basieren könnten.