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KI-Projekte erfolgreich umsetzen – Teil 2: Realisierungsphase
Im Rahmen dieser Reihe stellen wir Best-Practice-Ansätze vor, um Datenschutz und KI-Verordnung (KI-VO) gemeinsam anzugehen und in den typischen Phasen eines KI-Projekts umzusetzen. Nach dem ersten Teil der Planungsphase eines KI-Projekts geht es nun um die konkrete Umsetzung.
Die Realisierungsphase gliedert sich bei Projekten der künstlichen Intelligenz (KI) in fünf Schritte:
- die Datenbereitstellung
- die Betrachtung von Genauigkeit, Robustheit und Cybersicherheit (bei Hochrisiko-KI-Systemen)
- die Klärung der Frage, ob eine menschliche Kontrolle erforderlich ist
- das Risikomanagement
- die Regelung von Betriebsfragen
Wie im ersten Teil dargestellt (siehe KI – Datenschutz PRAXIS für Datenschutzbeauftragte), ist es gar nicht so einfach, den Begriff der künstlichen Intelligenz zu definieren. Mit Blick auf die möglichen technischen Umsetzungen von KI stellt man fest, dass es sich hier ganz ähnlich verhält.
Denn zur künstlichen Intelligenz zählt eine Vielzahl von Algorithmen und Verfahren, die in den meisten Fällen zumindest eine gemeinsame Basis haben: Sie lernen aus Daten.
Die Gruppe der maschinellen Lernverfahren umfasst neben rein linearen, statistikbasierten Algorithmen, die keine KI darstellen, auch Verfahren, die relevante Eigenschaften von KI-Systemen nach der KI-Verordnung (KI-VO) aufweisen. Zu diesen Eigenschaften gehören insbesondere die Fähigkeiten, abzuleiten und sich anzupassen:
- Unter Ableitungsfähigkeit sind Situationen zu verstehen, bei denen wie geplant Daten vorliegen, die nicht identisch mit Trainingsdaten sind.
- Bei der Anpassungsfähigkeit geht es um Situationen, bei denen eher ungeplant Betriebsbedingungen vorherrschen, die während des KI-Trainings so nicht b…
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