Wenn harmloses Datenmaterial fast wie das Gehirn gelesen werden kann
Die meisten von uns begannen mit der Nutzung von KI auf ziemlich ähnliche Weise: Eine Frage stellen → Eine Antwort erhalten.
Dann gingen viele von uns noch weiter: bessere Anweisungen, mehr Kontext, vielleicht ein paar Dokumente: Informationen + Anweisungen → Ausfertigung.
Ein Bericht. Eine Präsentation. Eine Analyse. Ein Plan.
Aber es gibt eine andere Art, KI einzusetzen, die ich viel interessanter finde: Spärliche Informationen → KI → Schlussfolgerungen.
Statt AI zu bitten, aus den Informationen, die wir ihm geben, etwas zu produzieren, können wir fragen: Was sagen uns diese Informationen, wenn wir sie zusammen verbinden?
Und das kann erstaunlich starke Ergebnisse liefern.
KI kann uns helfen, zu erkennen, was niemand wirklich gesagt hat
Stellen Sie sich vor, zwei Kollegen sind sich in Bezug auf eine Entscheidung stark uneinig. Geben Sie der KI beide Seiten des Gesprächs und fragen Sie: Was sehen jede Person möglicherweise, was die andere übersehen hat? Welche Bedenken könnten ihre Positionen antreiben?
Oder stellen Sie sich vor, Sie bereiten sich auf ein wichtiges Gespräch mit einem Kunden vor: Geben Sie der KI die vorherigen Diskussionen, was Sie erreichen möchten, sowie relevante öffentliche Informationen über die Organisation des Kunden. Befehlen Sie es, mögliche Prioritäten, Anliegen, Gesprächspunkte und mögliche Einwände zu identifizieren. Gleiches gilt für organisatorische Veränderungen: Finanzen, Engineering, Vertrieb und Operations könnten die gleiche Ankündigung ganz anders interpretieren. Die KI kann dabei dabei helfen, diese Perspektiven zu erkennen, bevor wir kommunizieren.
All das ist keine Gedankenerkennung. Es geht um Schlüsse – etwas, was Menschen schon immer getan haben, indem sie zuhören, beobachten und Informationen verknüpfen. Was sich ändert, ist die Leichtigkeit, mit der KI diese Arbeit in großen Datenmengen durchführen kann – einschließlich unstrukturiertem Datenmaterial, das zuvor erhebliche menschliche Anstrengungen erfordert hatte, um Verbindungen herzustellen.
Immer häufiger kann jeder, der über ein Allzweck-KI-Tool verfügt, einfach fragen: “Was glauben Sie, was hier wirklich passiert?” Und genau hier beginnt etwas Unglaublich Nützliches, das zu etwas zu werden scheint, worüber wir sorgfältig nachdenken müssen.
Wenn harmloses Datenverhalten nicht mehr harmlos wirkt
Denken Sie über die Informationen nach, die wir jeden Tag hinterlassen. Ein öffentliches Beitrag in sozialen Medien. Ein paar Suchanfragen. Die Artikel, die wir lesen. Die Fragen, die wir stellen. Die Worte, die wir wählen. Selbst wenn und wie wir reagieren. Individuell können viele dieser Signale nur sehr wenig verraten. Aber KI muss sie nicht einzeln betrachten. Sie kann sie verbinden.
Aus offensichtlich alltäglichen Informationen kann man Interessen, Sorgen, Vorlieben, Umstände oder ein wahrscheinlicheres Verhalten ableiten, das jemand nie ausdrücklich offenbart hat. Hinzufügen weiterer digitaler Signale – zum Beispiel Cookies, Tracking-Pixel oder Browserfingerprinting – und das Bild wird noch umfassender. KI kann unsere Gedanken buchstäblich nicht lesen.
Aber vielleicht muss das nicht nötig sein. Wenn KI genügend scheinbar harmlosere Informationen zusammenbringen kann, um mit angemessener Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, was jemand will, sich Sorgen macht oder möglicherweise in Zukunft tun wird, kann eine Organisation potenziell darauf reagieren, was sie glaubt zu wissen über eine Person, selbst wenn diese Person das nie ausdrücklich offenbart hat.
Und genau hier beginnt die eigentliche Wirkung. Die wichtige Frage ist nicht mehr nur, was die KI ableiten kann. Es geht vielmehr darum, was geschieht, wenn jemand auf diese Ableitung reagiert.
Die gleiche Schlussfolgerung. Ganz andere Ergebnisse.
Stellen Sie sich vor, eine Organisation nutzt KI, um eine Reihe von gewöhnlichen Signalen zu analysieren und kommt zu dem Schluss: Dieser Kunde steht unter zunehmendem finanziellen Druck. Der Kunde hat das nie gesagt. Die KI hat daraus geschlossen.
Was sollte als nächstes geschehen?
Vielleicht nutzt die Organisation diese Erkenntnis, um zu erkennen, dass der Kunde zusätzliche Unterstützung benötigen könnte. Vielleicht vermeidet sie es, ihnen ein ungeeignetes Produkt anzubieten. Diese Anwendungen könnten tatsächlich vorteilhaft genutzt werden. Aber dieselbe Schlussfolgerung könnte anders verwendet werden.
Vielleicht entscheidet sich die Organisation dafür, dass diese Person nun kein so attraktiver Kunde mehr ist. Oder vielleicht entdeckt sie, dass finanzielle Drucksituationen eine bestimmte Botschaft, ein Angebot oder das Gefühl der Dringlichkeit eher dazu veranlassen, ihre Entscheidung zu beeinflussen.
Und es gibt eine weitere Möglichkeit: Die KI-Intelligenz basiert auf Wahrscheinlichkeitsprinzipien und kann falsch sein. Eine Zusammenstellung von Signalen, die den Eindruck vermitteln, eine bestimmte Geschichte zu beschreiben, kann eine völlig andere Erklärung haben. Das bedeutet nicht, dass wir die Verwendung der Intelligenz einstellen sollten. Die Governance-Frage ist, wie wir sie nutzen, welches Problem wir lösen wollen und was geschieht, wenn die Intelligenz falsch ist.
Der Wert und das Risiko hängen nicht nur von dem ab, was die KI ableiten kann, sondern auch davon, was wir mit ihr tun.
Das ist kein regulatorischer Wüstenstaat.
Die Inferenz selbst ist kein neues Konzept im Bereich der Datenschutzgesetze. Profiling und abgeleitete Informationen sind bereits in den Datenschutzgesetzen als bereits etablierte Anliegen geregelt. Die bestehenden Grundsätze bezüglich Fairness, Transparenz, Zweckbindung, Datenminimierung und automatisierter Entscheidungsfindung bleiben weiterhin hoch relevant.
Der EU-AI-Gesetz Legt eine weitere Ebene für bestimmte KI-Verfahren und risikoreiche Anwendungen hin. Die interessante Frage ist also nicht, ob jemand plötzlich eine völlig unregulierten Aktivität namens “KI-Inferenz” entdeckt hat. Was die KI verändert, ist, wie leicht nun raffinierte Inferenzvorgänge von noch viel mehr Menschen durchgeführt werden können.
Von der alltäglichen Nutzung von KI bis hin zu unternehmensweiten Einsatzmöglichkeiten
Ein Mitarbeiter, der ein einfaches Allzweck-KI-Tool verwendet, kann bereits ein Gespräch, den internen Kontext und öffentliche Informationen kombinieren und fragen, was sich daraus über einen Kunden ergeben könnte. Die KI-Richtlinien müssen daher nicht nur berücksichtigen, welche Informationen in die KI eingegeben werden, sondern auch, welche neuen Informationen daraus abgeleitet werden können und wie diese Auswertung genutzt wird.
In Unternehmen lässt sich diese gleiche Funktionalität in Produkte, Kundenerfahrungen und Geschäftsprozesse einbauen. Hier liegt ein enormer Wertpotenzial. Ein besseres Verständnis kann den Kundenservice verbessern, echte Bedürfnisse erkennen und bessere Entscheidungen unterstützen. Daher kann die Antwort nicht einfach lauten: „Verwenden Sie es nicht.“.
Die Herausforderung besteht darin, sorgfältig zu prüfen, warum wir diese Schlussfolgerung ziehen, wie sicher wir sind, dass sie richtig ist, und was wir als Folge davon zulassen. Bei größeren Investitionen sollten Organisationen außerdem fragen, ob Kunden vernünftigerweise erwarten würden, dass ihre Daten auf diese Weise verwendet werden, und ob die Möglichkeit auch weiterhin nachhaltig bleibt, wenn sich die Regulierung, die Erwartungen der Kunden und die Geschäftsumgebung ändern.
Eine Funktionalität kann genau so funktionieren, wie sie konzipiert wurde, und dennoch eine schlechte Investition darstellen, wenn ihre Nutzung später schwer zu rechtfertigen, zu kontrollieren oder anzupassen ist. Genau hier kommt die digitale Vertrauensbasis zum Tragen. KI wird immer besser darin, Dinge zu lernen, die uns nie explizit mitgeteilt wurden. Was kann KI über jemanden lernen, ohne dass diese es uns jemals ausdrücklich mitgeteilt haben? Und was sollten wir mit dieser Erkenntnis tun?
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