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Nachdem ich im ersten Blog-Beitrag dieser Reihe aus einer Vogelperspektive das ganzheitliche Gerüst von Trustworthy AI thematisiert habe, möchte ich nun tiefer mit euch einsteigen. In diesem Beitrag werfe ich einen Blick auf die Kernanforderung im Trustworthy-AI-Bereich, nämlich „Vertrauen“. Zudem werde ich auch Aspekte hinsichtlich der Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine elaborieren.

Künstliche Intelligenz wird unser Leben transformieren. UX-Design muss das Vertrauen in KI-gesteuerte Software stärken und es vor allem in eine lebenswerte Zukunft steuern. In meinem Blog-Beitrag beantworte ich alles wichtigen Fragestellungen in diesem Kontext und zeige euch geeignete Methoden.

Im Rahmen von Trustworthy AI werden die vertrauenswürdigen Eigenschaften einer Künstlichen Intelligenz (KI) adressiert. Das Anforderungsspektrum von Trustworthy AI erstreckt sich vom Design über die Funktionen bis hin zum Betrieb der KI. An dieser Stelle fragt man sich berechtigterweise: Wo sollen wir Anfangen und wo ist das Ende? Mit einem ganzheitlichen Framework wird eine Übersicht geschaffen, die wiederum in kleine Teile zerlegt werden kann. In meinem Blog-Beitrag werde ich ein solches Framework kurz vorstellen und Einzelaspekte anreißen.

Die Themen Nachhaltigkeit und Umweltschutz begleiten uns mittlerweile in unserem täglichen Leben. Die 17 Sustainable Development Goals wurden von der aktuellen Bundesregierung als Richtschnur bezeichnet, an der das politische Handeln ausgerichtet werden soll. Wenn wir die Umweltprobleme ernsthaft verstehen, systematisch analysieren und mit IT-Systemen gegen sie vorgehen wollen, sind Umweltdaten unser wichtigstes Werkzeug. In meinem Blog-Beitrag gebe ich euch einen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) im Umweltschutz.

Ob papiergebunden oder als PDF – Unmengen an Informationen erreichen unsere Banken über die Dokumente, die sie zugesendet bekommen (digital oder analog). Um diese für die weitere Verarbeitung in digitalen Prozessen nutzbar zu machen, müssen eben jene relevanten Informationen korrekt ausgelesen und an die richtige Stelle im Prozess gegeben werden. In diesem Blog-Beitrag geht es darum, wie wir diesen Prozess und andere Vorgänge für unsere Kunden mit Hilfe von Textextraktion zuverlässig durchführen können.

Die Umstellung auf mobiles Arbeiten war zu Beginn der Corona-Pandemie für viele Unternehmen ein weiterer Weckruf, mehr in die Digitalisierung zu investieren. Eine vollständige Integration aller Unternehmensabläufe in wenige zentrale Systeme erfordert häufig sehr hohe Investitionen und ist selten kurzfristig realisierbar. Eine mögliche Lösung für dieses Dilemma ist Robotic Process Automation (kurz: RPA). Was es damit auf sich hat, erklären wir in unsrem Blog-Beitrag.

Die Kernaufgabe des Versicherungsvertriebs besteht darin, Neukundinnen und -kunden zu generieren und Bestandskundinnen und -kunden durch eine fortlaufende Beratung und Bedarfspflege langfristig an das Unternehmen zu binden. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, das Angebot für die einzelnen Kundinnen und Kunden durch bewusste Maßnahmen und Empfehlungen auf ein Maximum zu individualisieren. Wie das gelingt und wieso Versicherer aktiv auftreten müssen, zeigen wir in unserem Blog-Beitrag.

Der Entscheidungsweg, das heißt, wie eine KI auf ihr Ergebnis kommt, muss nachvollziehbar und für alle Akteure transparent kommunizierbar sein. Das gilt vor allem innerhalb der Versicherungsbranche. Es wird also eine Umwandlung der Blackbox in eine Whitebox benötigt. Genau an dieser Stelle kommt Explainable AI (XAI) ins Spiel. Was es damit auf sich hat, erklären wir in unserem Blog-Beitrag.

IT und Business bilden ein gemeinsames Wertschöpfungssystem, in dem sich durch die Demokratisierung der Technologie die Verantwortungsbereiche verschieben und sich neue Prozesse und Organisationsstrukturen ausbilden. Gleichzeitig bietet sich die Chance für eine neue Zusammenarbeitskultur. In meinem Blog-Beitrag erkläre ich die Zusammenhänge.