Wenn KI-Tools nur Fake sind: So erkennen (und vermeiden) Sie KI-Washing

Unternehmen können mit generativer KI ihre Produktivität steigern, während Privatanleger verstärkt auf KI-gestützte Anlagestrategien setzen. Doch die Grenzen zwischen seriösen KI-Anbietern und solchen, die sich nur als solche vermarkten, verschwimmen zusehends. Wie Sie als Unternehmer und Anleger KI-Washing erkennen und vermeiden können.

Ob intelligente Chatbots für den Kundenservice, automatisierte IT-Prozesse oder KI-gestützte Anlagestrategien: Unternehmen und Privatanleger können mit Künstlicher Intelligenz, kurz KI, ihre Effizienz steigern und potenziell bessere Anlageentscheidungen treffen. Doch während immer mehr Unternehmen und Anleger auf den KI-Zug aufspringen, verschwimmen die Grenzen zwischen echten KI-Lösungen und solchen, die lediglich den Eindruck erwecken, als seien sie KI-basiert, immer mehr. Dieses Phänomen wird als KI-Washing bezeichnet.

Das ist KI-Washing

KI-Washing ist vergleichbar mit dem bekannteren „Greenwashing“, bei dem Unternehmen Nachhaltigkeit vortäuschen, ohne substanzielle Maßnahmen umzusetzen. Bei KI-Washing behaupten Unternehmen, ihre Produkte seien KI-gestützt, obwohl nur einfache Automatisierungen oder gar keine echten KI-Technologien verwendet werden. Das Ziel dahinter: Kunden und Investoren anlocken, indem das Image als innovativ und technologisch führend aufgebaut wird.

Laut dem Branchenverband Bitkom kann es jedoch auch unbeabsichtigte Fälle gvon KI-Washing geben: „In der deutschen Wirtschaft erkennen wir zunehmend das Potenzial von KI, aber es gibt noch viele Unternehmen, die die Technologie überbewerten oder ihre Fähigkeiten fälschlicherweise als KI-gestützt darstellen”, so der Verband in einer Analyse aus dem Jahr 2023​.

Darum ist KI-Washing riskant

Für Unternehmen und Privatanleger birgt KI-Washing gleichermaßen erhebliche wirtschaftliche Risiken. „Anleger, die auf KI-Washing hereinfallen, riskieren Fehlinvestitionen in Unternehmen, die nicht die versprochene Technologie bieten“, warnt etwa Qymatix Predictive Sales. Das Karlsruher Start-up, das 2021 den “AI-Champions BW 2021-Award” der baden-württembergischen Landesregierung erhalten hat, setzt selbst auf verantwortungsvolle KI-Anwendungen, um mittelständische Unternehmen im Vertrieb durch datenbasierte, prädiktive Analysen zu unterstützen.

Das Fachmagazin Absatzwirtschaft weist zudem darauf hin, dass „KI-Washing das Vertrauen der Konsumenten untergräbt und zu einer generellen Skepsis gegenüber KI führen kann.” Investoren könnten echte KI-Innovationen übersehen, weil viele Unternehmen fälschlicherweise den Einsatz von KI beanspruchen, ohne tatsächlich über die notwendigen Technologien zu verfügen.

So erkennen Sie KI-Washing

Grundsätzlich sollten Unternehmen bei KI-Lösungen oder bei der Bewertung von KI-Start-ups bestimmte Indikatoren berücksichtigen, um ein potenzielles KI-Washing zu vermeiden.

Eine von den Wirtschaftsprüfern von PricewaterhouseCoopers (PwC) durchgeführte Umfrage zu verantwortungsbewusster Künstlicher Intelligenz in den USA (PwC 2024 US Responsible AI Survey) hebt mehrere Schlüsselpunkte hervor, die Ihnen dabei helfen können, verantwortungsbewusste KI von irreführenden Ansätzen zu unterscheiden.

  1. Mangelnde Transparenz: Verantwortungsvolle KI ist durch klare Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit gekennzeichnet und solte vollständig überprüfbar sein. Anbieter von KI-Lösungen sollten offenlegen, wie ihre KI funktioniert. Wenn ein Anbieter zögert, technische Details preiszugeben, könnte es sich um KI-Washing handeln.
  2. Fehlende Robustheit und Anpassungsfähigkeit: Echte KI-Systeme müssen über Zeit und Daten hinweg stabil laufen und sich anpassen. Entsprechende Systeme sollten regelmäßig geprüft und auf ihre Sicherheit und Genauigkeit hin überwacht werden. Fehlende Anpassungsfähigkeit kann ein Zeichen dafür sein, dass es sich nicht um eine echte KI-Lösung handelt​.
  3. Übertriebene Marketingversprechen: Unternehmen, die unrealistische Behauptungen über die Fähigkeiten ihrer KI-Lösungen aufstellen, ohne konkrete Ergebnisse oder Nachweise vorzulegen, sollten kritisch hinterfragt werden. Laut PwC sollte KI nicht nur als Schlagwort verwendet werden, sondern nachweislich den versprochenen Nutzen liefertn.
  4. Fehlende Governance und Expertise: Anbieter von KI-Lösungen, die keine strukturierten Mechanismen zur Kontrolle und Überwachung ihrer KI-Prozesse haben, könnten ihre tatsächliche Expertise übertreiben. Anbieter echter KI-Lösungen verfügen über erfahrene Experten und legen Wert auf die Entwicklung von Best Practices für ihre KI-Systeme.
  5. Fehlende Audits und externe Prüfungen: Eine Möglichkeit, KI-Washing zu erkennen, ist der Vergleich der Lösungen mit echten KI-Anbietern. Dafür sollten Unternehmen regelmäßig Audits durchführen und externe Prüfungen einholen, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Lösungen den Standards entsprechen und nicht nur leere Versprechungen sind​.

So schützen Sie ihr Unternehmen vor KI-Washing

Um ein KI-Washing zu vermeiden, sollten Unternehmen durch konkrete Maßnahmen sicherstellen, dass ihre KI-Tools fundiert und transparent sind. Der Bitkom-Verband empfiehlt in diesem Zusammenhang, dass Unternehmen eine klare und nachvollziehbare Dokumentation ihrer KI-Anwendungen bereitstellen. Dazu gehören technische Spezifikationen, Funktionsweisen sowie die verwendeten Datenquellen. „Transparenz und Offenheit in der Kommunikation über den tatsächlichen Einsatz von KI-Technologien sind unerlässlich, um das Vertrauen von Kunden und Investoren zu sichern“, betont Bitkom in einem aktuellen Bericht.

Ein weiterer Aspekt ist der Umgang mit internen Ressourcen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie über das erforderliche technische Know-how verfügen, um die Implementierung von KI erfolgreich zu steuern. „Es mangelt oft an internem Fachwissen und personellen Ressourcen, was die Gefahr von überzogenen oder falschen KI-Aussagen erhöht“, so der Verband und rät Unternehmen, in Schulungen zu investieren, um Mitarbeitende entsprechend weiterzubilden.

Der US-Software-Konzern Microsoft empfiehlt, dass Unternehmen eng mit unabhängigen Dritten zusammenarbeiten sollten, um ihre KI-Lösungen regelmäßig zu überprüfen. Dies könne durch Audits und Zertifizierungen von vertrauenswürdigen Organisationen geschehen, um sicherzustellen, dass die Technologien den versprochenen Standards entsprechen.

Das EU-KI-Gesetz zum Schutz von Privatanlegern

KI-Washing betrifft, wie bereits erwähnt, nicht nur Unternehmen, sondern auch Privatanleger. Die Gründe dafür liegen auf der Hand: Immer mehr Finanzprodukte werden als KI-basiert angepriesen, um Anlegern das Gefühl zu geben, in zukunftsweisende und gewinnversprechende Technologien zu investieren.

Vor diesem Hintergrund hat die US-Börsenaufsicht SEC jüngst zwei US-Finanzdienstleister sanktioniert, die irreführende Angaben über den Einsatz von KI gemacht haben, um Privatanleger durch solche falschen Angaben zu täuschen. Die Begründung der Behörde: Unternehmen, die behaupten, ihre Produkte würden von KI unterstützt, ohne dass dies der Wahrheit entspräche, erhöhten das Risiko für Anleger, die in diese Unternehmen investierten.

Auch in der Europäischen Union (EU) wurde mit der am 1. August verabschiedeten KI-Verordnung (EU AI Act) ein rechtlicher Rahmen geschaffen, der Transparenz und Verantwortlichkeit im Umgang mit KI-Lösungen fördern soll. Dies soll nicht nur Unternehmen dabei unterstützen, KI verantwortungsvoll einzusetzen, sondern auch Anleger schützen, indem klare Regeln für die Offenlegung von KI-Nutzung und -Fähigkeiten festgelegt werden.

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