isa||blueprint||innovations

AI Bias

& KI Fairness

AI Bias verstehen

AI Bias bezeichnet systematische Verzerrungen in algorithmischen Entscheidungen. Sie entstehen, wenn Modelle Vorurteile aus Trainingsdaten übernehmen. Dies kann zu Benachteiligungen führen, z. B. auf dem Arbeitsmarkt, im Gesundheitswesen, der Werbung oder Bildung. Der Einsatz von KI erfordert daher eine kritische Prüfung von Datenqualität, Modelllogik und Entscheidungswirkungen.

geschlossen

Warum ist KI-Fairness wichtig?

Fairness in KI bedeutet, dass algorithmische Entscheidungen nachvollziehbar, diskriminierungsfrei und für alle Nutzergruppen gerecht sind. Sie ist Voraussetzung für vertrauenswürdige Systeme und regulatorische Konformität. Durch die Berücksichtigung ethischer Standards wird sichergestellt, dass KI-Technologien gesellschaftlich akzeptiert bleiben und langfristig zu chancengleichen, inklusiven Entwicklungen beitragen.

geschlossen

Wie kann Bias in AI erkannt werden?

Bias in KI-Systemen lässt sich durch Fairness-Tests, statistische Prüfungen und Datenanalysen identifizieren. Ein Beispiel aus der Medizin zeigt: Ein KI-Modell zur Hautkrebsdiagnose erkannte dunkle Hauttypen schlechter. Ursache waren unausgewogene Trainingsdaten. Abhilfe schaffen regelmäßige Audits, transparente Modelle und diverse Datensätze zur Sicherung fairer Entscheidungen.

Bias in KI-Systemen

Bias, Verzerrungen in den Ergebnissen und fehlende Fairness, können in einer Vielzahl von KI-Systemen auftreten:

Sprachassistenten & Chatbots
SEO, Social Media & E-Commerce
Gesundheits- & Diagnosesysteme
Finanz- & Versicherungssysteme
Rechts- und Sicherheitssysteme
Automatisierte Übersetzungen
Autonome Verkehrssysteme
Bildung & Politik
Recruiting

KI ohne Fairness ist wie ein Navigationsgerät, das nur manchen den richtigen Weg zeigt. Ungerecht. Unzuverlässig.

KI-Systeme optimieren

Technologischer Fortschritt entfaltet erst dann Wirkung, wenn er verstanden und richtig eingesetzt wird. Sehr gerne unterstütze ich Organisationen dabei, Know-how gezielt aufzubauen und zu verankern.

Daten

auf Bias testen

Regelmäßige Audits und Fairness-Checks erhöhen die Transparenz, reduzieren Fehlentscheidungen und sichern die nachhaltige Akzeptanz der eingesetzten KI.

Prompts

fair gestalten

Durch Prompts, die die Vielfalt der Nutzer berücksichtigen, entstehen Ergebnisse, Inhalte, die wirtschaftlich funktionieren, weil sie relevant und fair sind.

Menschen

sensibilisieren

Workshops machen die Mechanismen von unbewusstem Bias sichtbar. Teilnehmende lernen, diesen bewusst zu erkennen und zu reflektieren.

Governance

Prüfen & Steuern

Mit, der DSGVO, dem AI Act und Data Act wurde ein Rechtsrahmen geschaffen, der Anforderungen an Sicherheit, Transparenz und Fairness im Unternehmen stellt.

Voreingenommen
statt objektiv

AI Bias kann zu unfairen Urteilen, Verletzung von Rechten und systemischer Benachteiligung und Verlust in das Vertrauen zur Rechtssprechung führen. Es werden Ungerechtigkeit und Diskriminierung gefördert.

Vage statt präzise

In der Medizin kann AI Bias zu Fehldiagnosen oder Vertrauensverlust führen. Verzerrungen in den Daten beeinflussen die Qualität der Behandlung. Unterrepräsentierte Gruppen werden schlechter versorgt.

Stereotyp
statt passend

Bei der Personalauswahl kann AI Bias zu Diskriminierung und Fehlern in der Entscheidung führen. Das beeinträchtigt den Ruf des Unternehmens und das Schaffen von fairen Chancen in Bewerbungsprozessen.

Schwindel statt
Schnäppchen

Im Marketing kann AI Bias zu verpassten Zielgruppen, geringerer Markenbindung, ineffizienter Werbung und Reputationsschäden führen. Es gefährdet das Vertrauen in die Marke und den Erfolg von Kampagnen.

Isabella Andrić, MA

Isabella Andric Kommunikationsberatung Senior

MA Cultural Studies, Donau Universität Krems
UX Professional, zertifiziert nach ISO 9241-110
Freie Mitarbeiterin OpenAI (Red Teaming Network)

• MA Cultural Studies, DUK
• UX Professional zert. ISO 9241-110
• Freie Mitarbeiterin OpenAI (Red Team)

Bias in KI-Systemen ist ein No-Go.

Meine Expertise als Kulturwissenschaftlerin (Wertesysteme, Vorurteile, Diskriminierung und Stereotype…) bildet die Grundlage für meine Beratung im Bereich faire und vielfältige KI. Bias in AI ist ein absolutes No-Go. Nur faire, transparente Systeme schaffen Vertrauen und Akzeptanz.

Standards in der Beratung

ISO 9241-210 &
ISO 20700:2017

isa||blueprint||innovations

Fairness in KI-Produkten wirkt positiv auf das Image, die Reputation und den Umsatz.

Kontaktieren Sie mich sehr gerne jetzt.

geschlossen

Wieso braucht es Vielfalt in der KI?

Künstliche Intelligenz im Unternehmen zielt darauf ab, Prozesse zu verbessern, Produkte zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu erschließen. Werden dabei systematische Verzerrungen in den Trainingsdaten nicht berücksichtigt, kann es zur Benachteiligung bestimmter Nutzergruppen kommen mit wirtschaftlichen und rechtlichen Auswirkungen. Die Entwicklung fairer KI-Systeme setzt interdisziplinäre Zusammenarbeit und vielfältige Perspektiven voraus. Nur so lassen sich Verzerrungen erkennen, bewerten und mit den Anforderungen an Transparenz, Fairness und Verantwortung in Einklang bringen.

Sehr gerne bringe ich meine Expertise als Kulturwissenschaftlerin in KI-Projekte ein. Meine Erfahrung mit Vorurteilen, Stereotypen und Wertesystemen bilden die Grundlage für meine Beratung im Bereich faire und vielfältige KI. Weitere Informationen zu meinem kulturellen Know-how finden Sie auf folgender Website: SEE IT! DO IT! FEEL IT!

Anfrage

isa||blueprint||innovations

In der Wirtschaft stellt sich die Frage, wie KI innovativ genutzt werden kann, um Geschäftsprozesse und Produkte zu verbessern. Kommt es in den Ergebnissen dann zu systematischen Verzerrungen, kann es dazu führen, dass Kunden und Kundinnen benachteiligt werden oder die Anwenderfreundlichkeit sinkt. Fairness in KI-Produkten zu fördern wirkt sich positiv aus, auf das Image, die Reputation und den Umsatz.

geschlossen

Wieso ist Viefalt in KI wichtig?

Die Entwicklung einer objektiven und inklusiven KI wird durch die Zusammenarbeit mit interdisziplinären Experten und Expertinnen gefördert. So entstehen KI-Lösungen, die AI Bias verantwortungsvoll adressieren, innovativ sind und auch ethisch vertretbar.

Als ausgebildete Kulturwissenschaftlerin ist es mir ein besonderes Anliegen, faire KI-Systeme zu entwickeln. Mehr über mich und mein Know-how im Bereich kulturelle Vorurteile, Stereotype und Werte ist auf folgender Website zu finden: SEE IT! DO IT! FEEL IT!

Ich freue mich auf das Kennenlernen.

AI Bias

AI Bias verstehen

Bias in KI-Systemen

KI-Systeme optimieren

Daten

Prompts

Menschen

Governance

Wenn'snicht fair ist

Wenn's nicht fair ist

Voreingenommenstatt objektiv

Vage statt präzise

Stereotyp statt passend

Schwindel stattSchnäppchen

Bias in KI-Systemen ist ein No-Go.

Standards in der Beratung

isa||blueprint||innovations

GerechteKI-Systeme

Anfrage

isa||blueprint||innovations

Gerechte KI-Systeme

Digi tali sier ung

Digitalisierung

Geförderte Unternehmensberatung

Geförderte Beratung

Isabella Andrić, MA

Wenn's
nicht fair ist

Voreingenommen
statt objektiv

Stereotyp
statt passend

Schwindel statt
Schnäppchen

Gerechte
KI-Systeme