Einleitung

Da KI-Implementierungen weltweit immer mehr an Bedeutung gewinnen, nimmt die DACH-Region eine Vorreiterrolle bei der Verbreitung von KI ein. In diesem Blogbeitrag untersuchen wir die Trends bei der Modelladaption in der Region sowie die Auswirkungen auf die Banken- und Versicherungsbranche als eng verknüpfte, KI-gestützte Sektoren.

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Der aktuelle Stand der KI-Adaption in der DACH-Region

Im Global AI Index der von Tortoise Media (mitbegründet von James Harding, ehemaliger Direktor für Nachrichten und aktuelle Angelegenheiten bei der BBC und Chefredakteur der Times) veröffentlicht wurde, wurden Rankings sowohl für die Gesamtkennzahlen als auch für Teilbereiche der DACH-Region ermittelt. Die Gesamtrankings setzen sich insbesondere aus Skalierung und Intensität zusammen, während die folgenden Unterkategorien – Talent, Infrastruktur, Betriebsumfeld, Forschung, Entwicklung, Regierungsstrategie und Kommerz – zwischen 100 und dem ursprünglichen Mindestwert normalisiert wurden.

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Was die KI-Adaption betrifft, belegen Deutschland, die Schweizund Österreich die Plätze 8, 9und 20. im globalen Vergleich. Einzigartig ist, dass die Schweiz weltweit den 3. Platz belegt bei Intensität mit einem nominalen Wert von 71,6 und übertrifft damit KI-Größen wie die Vereinigten Staaten, das Vereinigte Königreich und Kanada (Platz 5, 10 bzw. 7). Darüber hinaus belegt die Schweiz in den Unterkategorien Forschung und Entwicklung jeweils den 4. Platz. Dieser Eifer setzt sich fort mit Deutschlands 3. Platz in Bezug auf Skalierung, hinter den Vereinigten Staaten und Kanada. Österreich weist eine starke, ausgewogene Platzierung auf und belegt insbesondere den 5. Platz in der Unterkategorie Betriebsumfeld.

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Mit dieser einzigartigen Mischung aus Strenge in der DACH-Region ist die KI-Einführung zu einer bedeutenden Kraft in der Wirtschaft geworden, insbesondere im Banken- und Versicherungssektor. Tatsächlich stellt der IDC fest, dass die IKT-Ausgaben in der DACH-Region im Jahr 2023 fast 275 Milliarden US-Dollar erreichen werden, da der Fokus verstärkt auf KI liegt. Zudem wird für die Region festgehalten: „Die diskrete Fertigung, professionelle Dienstleistungen und die Bankenbranche werden dieses Jahr am meisten für KI-Plattformen ausgeben, während die Investitionen der Gesundheits-, Versicherungs- und Telekommunikationsbranche bis 2026 am schnellsten wachsen werden.

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Da KI-Modelle und deren Vorteile zunehmen, wachsen auch die Bedenken. Was sind angesichts der weiten Verbreitung in der gesamten Region die treibenden Kräfte, die die DACH-Region in Richtung KI-Risikomanagement lenken?

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Aktuelle Probleme bei der KI-Einführung

Wie im Global AI Adoption Index von IBM, der im Januar 2024 veröffentlicht wurde, angemerkt, gaben etwa 42 % der befragten Großunternehmen (> 1.000 Mitarbeiter) an, KI zu implementieren. Diese Unternehmen nannten jedoch eine Reihe von Risiken bei der Einführung, darunter als größte Hindernisse:

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- Begrenzte KI-Fähigkeiten und Fachkenntnisse (33 %);

- Zu hohe Datenkomplexität (25 %);

– sowie ethische Bedenken (23 %).

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Was die regulatorische Seite betrifft, so ist Punkt 3 angesichts der Konzentration von Banken und Versicherungen in der DACH-Region besonders relevant, da hier Anwendungen mit hohem Risiko gemäß dem EU AI Act überwiegen. Dies wird durch den Bedarf an vertrauenswürdiger KI in allen Unternehmen noch verschärft – IBM stellt fest, dass 44 % der Befragten die Entwicklung ethischer KI-Richtlinien anstreben.

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Adoptionsrate von Maßnahmen zum KI-Risikomanagement

IBM weist weiterhin darauf hin, dass zwar zahlreiche Unternehmen mit KI-Einsatz auf erhebliche Hindernisse stoßen, aber „deutlich weniger als die Hälfte“ angibt, die notwendigen Schritte in Richtung vertrauenswürdiger KI zu unternehmen, wie zum Beispiel:

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– Reduzierung von Voreingenommenheit (27 % der Befragten);

– Nachverfolgung der Datenherkunft (37 %);

– oder die Sicherstellung, dass Entscheidungen ihrer KI-Modelle erklärt werden können (41 %).

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Die DACH-Region spielt eine entscheidende Rolle bei der Verfolgung früher Konzepte zum KI-Risikomanagement durch Top-Down-Ansätze wie den EU AI Act, während Unternehmen gleichzeitig beginnen, intern nach Optimierungs- und Risikomanagementlösungen zu suchen. Der Bericht der Schweiz zu Künstlicher Intelligenz und internationalen Regelnbeleuchtet die zentralen Herausforderungen für Unternehmen und deren entsprechende rechtliche Anwendungen:

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– Erklärbarkeit: die „Black-Box“-Natur von KI, die Transparenz und Rückverfolgbarkeit bei der Modellentwicklung erfordert;

– Voreingenommenheit: Anpassung der Fairness bei Algorithmen, um diskriminierendes Verhalten zu vermeiden, sei es in Bezug auf Daten oder Modelle;

- Überwachung und Manipulation: die Frage der individuellen Rechte bei Eingriffen von KI-Systemen in die Privatsphäre gemäß menschenrechtlicher Vorgaben;

- Rechenschaftspflicht und Haftung: in diesem Zusammenhang die Bestimmung der haftbaren Instanz, wenn KI-Modelle zu Vorfällen führen, die Schaden verursachen;

- Regulierung des Lebenszyklus: kontinuierliche Überwachung von Modellen – insbesondere im Bereich ML, wie vom EDAangemerkt –, um die sichere Nutzung von KI über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu gewährleisten.

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Diese Punkte spiegeln die dringenden Realitäten für Unternehmen im DACH-Raum wider, die trotz der wachsenden Herausforderungen für KI-gestützte Betriebe nach Lösungen für das KI-Risikomanagement suchen.

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Bei Calvin liegt unsere Expertise darin, Unternehmen zu technischer, ethischer und regulatorischer Exzellenz im Bereich KI zu führen. Um die Compliance zu unterstützen, unvoreingenommene Algorithmen zu garantieren, die Effizienz Ihrer KI-Portfolios zu steigern und vieles mehr, verfolgen wir einen quantitativen Ansatz beim KI-Risikomanagement. So stellen wir sicher, dass Ihre Modelle über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg regelkonform und optimiert bleiben.

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