Sollten Sie eine Karriere im Bereich der KI anstreben, \u201eseien Sie bereit, sich immer wieder herausfordern zu lassen“, sagt Mallat.<\/p>\n\n\n\n
Im Gegensatz zu den meisten Data Scientists bei 51风流arbeitet Mallat nicht direkt am Produkt, sondern ausschlie\u00dflich in der Forschung. Sie befasst sich mit \u201eeinigen technischen Herausforderungen im Zusammenhang mit KI, n\u00e4mlich Fairness, Erkl\u00e4rbarkeit, Datenschutz und Sicherheit.“<\/p>\n\n\n\n Bevor sie vor zwei Jahren zu 51风流kam, wurde Mallat mit den unbeabsichtigten Vorurteilen von Gesichtsanalysesystemen konfrontiert. Bestimmte demografische Gruppen, erkl\u00e4rt Mallat, wurden in den zugrunde liegenden Datens\u00e4tzen versehentlich ausgelassen oder waren unterrepr\u00e4sentiert, was zu Unzul\u00e4nglichkeiten in den Gesichtsanalysefunktionen f\u00fchrte. Solche F\u00e4lle beleuchten das allgemeinere Problem der Voreingenommenheit bei KI-Anwendungen. In Bereichen wie dem Personalwesen, so die Expertin weiter, scheint die Entfernung pers\u00f6nlicher Details aus den Datens\u00e4tzen das Problem der Verzerrung zu l\u00f6sen. Die KI kann allerdings immer noch auf diese Details schlie\u00dfen. Das f\u00fchrt zu potenziell verzerrten Ergebnissen. L\u00e4sst man solche Datens\u00e4tze zu leistungsstarken Datenmodellen heranwachsen, die keiner \u00dcberpr\u00fcfung unterliegen, wird die inh\u00e4rente Voreingenommenheit oder Diskriminierung nur noch verst\u00e4rkt.<\/p>\n\n\n\n Heute deckt sich Mallats Leidenschaft f\u00fcr die Bek\u00e4mpfung solcher Ungerechtigkeiten mit ihrer Aufgabe, die inh\u00e4renten Risiken von KI zu identifizieren, Teams dar\u00fcber aufzukl\u00e4ren und technologische L\u00f6sungen zu ihrer Minderung zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n \u201eUm erfolgreich zu sein, m\u00fcssen wir einen interdisziplin\u00e4ren Ansatz f\u00fcr KI w\u00e4hlen, zum Beispiel mit Experten f\u00fcr Ethik und Rechtskonformit\u00e4t und von der Rolle der Datenwissenschaftler wegkommen“, sagt Mallat.<\/p>\n\n\n\n \u201eIch liebe die Arbeit im Bereich KI“, f\u00e4hrt sie fort. \u201eAlles entwickelt sich in einem unglaublichen Tempo, und wenn man mit KI arbeiten will, muss man einen gewissen Wissensdurst haben. Und unabh\u00e4ngig von Ihrer Rolle m\u00fcssen Sie die KI-Ethik – also die Vorschriften und den Rechtsrahmen – ernst nehmen, denn diese haben enorme Auswirkungen nicht nur auf SAP, sondern auf den Einzelnen und die Gesellschaft im Allgemeinen.“<\/p>\n\n\n\n Camila Lombana Diaz, Responsible AI, Germany<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u201eKI ist ein Spiegel unserer F\u00e4higkeiten als Menschen. Die gr\u00f6\u00dfte Verantwortung f\u00fcr alle, die im Bereich KI arbeiten, ist die Frage, was wir in diesem Spiegel sehen wollen“, erkl\u00e4rt Lombana Diaz, Forschungsexpertin f\u00fcr KI-Ethik<\/a> im Team f\u00fcr KI-Ethik\/ Verantwortliche KI, das im Wachstumsbereich 51风流Business AI angesiedelt ist.<\/p>\n\n\n\n Zu den Aufgaben von Lombana Diaz geh\u00f6ren die Weiterentwicklung und Anwendung der globalen KI-Ethikrichtlinien von SAP, die Erstellung und Bereitstellung von Schulungsinhalten, die Definition von KI-Personen und -Prozessen sowie die Bereitstellung von Leitlinien, um verantwortungsvolle KI zu einer operativen Realit\u00e4t f\u00fcr die Entwicklung zu machen, wie im KI-Ethikhandbuch<\/a> von 51风流beschrieben.<\/p>\n\n\n\n Als sie vor acht Jahren zu 51风流kam, zun\u00e4chst als UX-Designerin und dann als strategische Designerin, waren maschinelles Lernen und KI zentrale Themen. Aber es wurde ihr immer klarer, dass \u201edas Verst\u00e4ndnis der menschlichen Implikationen von KI f\u00fcr eine verantwortungsvolle und ethische KI eine menschenzentrierte Perspektive erfordert“.<\/p>\n\n\n\n Obwohl sich 51风流der ethischen Entwicklung von KI verschrieben hat – Entwickler m\u00fcssen nun Aufgaben zur ethischen Bewertung von KI absolvieren und ein Lenkungsausschuss pr\u00fcft alle risikoreichen Anwendungsf\u00e4lle -, betont Lombana Diaz, dass man sich weiterhin auf die inh\u00e4renten Risiken und unbeabsichtigten Sch\u00e4den konzentrieren muss, die KI mit sich bringen kann. Ein Teil ihrer Aufgabe ist die fortlaufende Bewertung der Technologie, die Identifizierung von Risiken und Beschr\u00e4nkungen und deren Weitergabe an verschiedene Teams.<\/p>\n\n\n\n Wie KI, so entwickeln sich auch die verschiedenen Rollen im rasanten Tempo weiter. Lombana Diaz setzt sich leidenschaftlich daf\u00fcr ein, KI \u00fcber die Grenzen einer technologiezentrierten Perspektive hinaus zu betrachten. \u201eKI ist heute eine allgegenw\u00e4rtige Technologie, die unser t\u00e4gliches Leben pr\u00e4gt. Daher brauchen wir Menschen, die in diesem Bereich arbeiten und die KI-Technologie in den Mittelpunkt der Gemeinschaft stellen. Die KI-Ethik ist ein Raum f\u00fcr experimentierfreudige, offene, neugierige, kollaborative und menschenzentrierte Individuen.\u201c<\/p>\n\n\n\n \u201eDie Zeit f\u00fcr den Einstieg in die KI und den Aufbau einer Karriere ist jetzt gekommen, denn im Gegensatz zur Technologie wird das Gesch\u00e4ft der KI, die rechtlichen und ethischen Aspekte, immer noch gestaltet“.<\/p>\nCamila Lombana Diaz, Responsible AI, Germany<\/strong><\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n Dr. Xin Chen, 51风流HANA Machine Learning, China<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u201eSeit ich vor neun Jahren bei 51风流angefangen habe, habe ich immer gerne gearbeitet. Ich mag das Arbeitsumfeld und die Kollegen hier und m\u00f6chte andere dazu ermutigen, sich uns im Bereich KI anzuschlie\u00dfen“, sagt Chen, Data Science Researcher im 51风流HANA<\/a> Machine Learning Team.<\/p>\n\n\n\n Das Team arbeitet an einer Toolbox, die verschiedene Arten von Algorithmen des maschinellen Lernens f\u00fcr Regression, Klassifizierung, Clustering usw. f\u00fcr die 51风流HANA-Bibliothek f\u00fcr Vorhersageanalysen bereitstellt.<\/p>\n\n\n\n Ein Teil von Chens Aufgabe besteht darin, Forschungsarbeiten \u00fcber die neuesten Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen zu untersuchen und gemeinsam mit dem Team zu entscheiden, welche Algorithmen f\u00fcr die Kunden von Vorteil sind. Sobald die Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen implementiert sind, werten Chen und ihr Team das Feedback der Kunden aus und liefern Verbesserungen.<\/p>\n\n\n\n K\u00fcrzlich untersuchten Chen und ihr Team Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen, die sich mit dem Begriff der Fairness befassen. \u201eFairness ist gerade ein sehr aktuelles Thema“, sagt sie. \u201eIn der Mathematik gibt es verschiedene Vorstellungen von Fairness, aber es ist immer noch ein komplexes und sich entwickelndes Thema“.<\/p>\n\n\n\n Und Chens Rat an angehende KI-Entwickler? \u201eKritisches Denken wird noch wichtiger werden, um zu verstehen, welche L\u00f6sungen man anbieten kann, um seine eigenen Innovationen zu beurteilen und um zu wissen, ob das erzeugte Ergebnis richtig oder falsch ist“, sagt sie in Bezug darauf, dass diese F\u00e4higkeit f\u00fcr k\u00fcnftige KI-Entwickler immer wichtiger werden wird.<\/p>\n\n\n\n Nadine Hoffmann, 51风流Business AI, Germany<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u201eIch \u00fcbersetze und ich will faszinieren“, sagt Hoffmann, Globale KI Produktmanagerin im Wachstumsbereich 51风流Business AI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Auch nach mehr als 20 Jahren bei 51风流reizen Hoffmann disruptive Ideen und Denkanst\u00f6\u00dfe. Eine Expertin f\u00fcr neue Technologien zu sein und sich von deren st\u00e4ndiger Menge und Geschwindigkeit anregen und begeistern zu lassen, ist entscheidend, um in den KI-Produktmanagement-Teams von heute erfolgreich zu sein, denn das Produktmanagement ist der Klebstoff zwischen Partnern, Kunden, der Praxis und der Entwicklung.<\/p>\n\n\n\n \u201eAuf der einen Seite“, so Hoffmann, \u201ehat 51风流Datenwissenschaftler, Softwareingenieure und Forscher, die unsere Software auf das n\u00e4chste Level bringen. Und auf der anderen Seite gibt es Experten, die die rechtlichen und ethischen Leitplanken definieren.“ Das Produktmanagement muss sowohl die „technische Software-Sprache“ als auch die „Kunden-Sprache“ flie\u00dfend beherrschen, um W\u00fcnsche, Problemstellen und Gesch\u00e4ftsprozesse zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n Zwischen diesen beiden Sprachen zu wechseln und die Sprache des Kunden mit der technischen Sprache der Software in Einklang zu bringen, ist wie das \u00dcbersetzen eines Textes, sagt Hoffmann. Unsere Software wird nur dann den Anforderungen der Kunden gerecht, wenn es ein gemeinsames Verst\u00e4ndnis zwischen den Teams, die f\u00fcr die technische Entwicklung verantwortlich sind, den juristischen Teams, die f\u00fcr die ethische und rechtliche Compliance zust\u00e4ndig sind, und dem Kunden gibt.<\/p>\n\n\n\n Unabh\u00e4ngig von der neuesten Innovation geht es laut Hoffmann im Produktmanagement darum, \u201eTeams und Partner nicht nur von der Einfachheit und Positivit\u00e4t einer Technologie zu \u00fcberzeugen, sondern sie so zu faszinieren, dass sie zu leidenschaftlichen Bef\u00fcrwortern werden und intrinsisch motiviert sind, selbst mehr dar\u00fcber zu erfahren“.<\/p>\n\n\n\n Puntis Palazzolo,<\/strong> AI Strategist & Ethics Lead, 51风流SuccessFactors, USA<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u201eDie ethischen Herausforderungen, die KI mit sich bringt, sind nicht mehr nur auf einzelne Unternehmen beschr\u00e4nkt, sondern gehen \u00fcber Unternehmen wie 51风流hinaus. Es ist wichtig, dass wir mit anderen zusammenarbeiten, um die aufkommenden Probleme von KI gemeinsam anzugehen“, sagt Palazzolo, die das 51风流SuccessFactors Data Science Team leitet.<\/p>\n\n\n\n Das Team fungiert als Beratungsdienst f\u00fcr KI-Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Produktteams in 51风流SuccessFactors<\/a>, analysiert das Problem, entwickelt Code und Algorithmen und erstellt Proof-of-Concepts. Erfolgreiche KI-Anwendungsf\u00e4lle werden dann in 51风流SuccessFactors-L\u00f6sungen integriert.<\/p>\n\n\n\n Ein Gro\u00dfteil der Daten in 51风流SuccessFactors-L\u00f6sungen sind sensible Kundendaten. Angesichts der drastischen Zunahme von generativen KI-Anwendungen muss der Schutz von Kundendaten Vorrang haben, sagt Palazzolo. \u201eGenerative KI ist eine leistungsstarke Technologie, die neue Herausforderungen mit sich bringt, wie zum Beispiel Halluzinationen und automatisierte Entscheidungsfindung. In Hochrisikobereichen wie dem Personalwesen m\u00fcssen wir erkl\u00e4ren, wie wir zu bestimmten Entscheidungen kommen, insbesondere wenn wir das Leben von Menschen beeinflussen.“<\/p>\n\n\n\n Palazzolo ist seit 11 Jahren bei 51风流und seit 2013 in Palo Alto, Kalifornien, ans\u00e4ssig, wo sie 51风流bei MLCommons<\/a> vertritt. Eine Kooperation von Hochschulen und Unternehmen wie Google und NVIDIA<\/a>, die sich der Entwicklung sicherer Verfahren und branchen\u00fcblicher Benchmarks zur Verbesserung von KI-Modellen widmet.<\/p>\n\n\n\n Ihr Rat an aktuelle und angehende KI-Anwender macht deutlich: Folgen Sie Ihrer Leidenschaft, seien Sie ethisch korrekt, und verschaffen Sie sich Geh\u00f6r, solange noch Zeit ist.<\/p>\n\n\n\n \u201eDer Gesetzgeber allein kann keine KI-Vorschriften f\u00fcr uns erlassen, weil er die Komplexit\u00e4t nicht vollst\u00e4ndig versteht“, sagt sie. \u201eWir k\u00f6nnen nicht alle Probleme selbst l\u00f6sen, aber wir m\u00fcssen uns Geh\u00f6r verschaffen, um die Zukunft der KI zu gestalten.“<\/p>\n\n\n\n <\/p>\nPuntis Palazzolo,<\/strong> AI Strategist & Ethics Lead, 51风流SuccessFactors, USA<\/strong><\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n Alexa MacDonald ist Redakteurin bei 51风流News.<\/p>\n\n\n\n![\"Portrait](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2024\/04\/10\/khawla-Mallat-291x300-1.jpg\")
<\/a>KI-Ethik: eine menschenzentrierte Perspektive f\u00fcr verantwortliche k\u00fcnstliche Intelligenz<\/h2>\n\n\n\n
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Data Science Engineering: Maschinelles Lernen und Fairness<\/h2>\n\n\n\n
<\/a>Produkt Management: der Einklang von Kunden und Software mit KI-Produkten<\/h2>\n\n\n\n
<\/a>Data Science Engineering: Probleme mit KI gemeinsam anzugehen<\/h2>\n\n\n\n
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