KI-Compliance: Chancen und Risiken eines Milliardenmarktes
Eulerpool Research Systems •11. Nov. 2024
Takeaways NEW
- Der Markt für vertrauenswürdige KI könnte bis 2035 erheblich wachsen.
- Unternehmen müssen Vertrauen und Datenschutz priorisieren, um Risiken zu managen.
Die britische Regierung prognostiziert: Der Markt für vertrauenswürdige KI könnte bis 2035 auf den sechsfachen Wert anwachsen und bis zu 6,5 Milliarden Pfund erreichen. Unternehmen stehen unter Zugzwang, das Potenzial und die Risiken dieser Technologie zu managen. Globale Regulierungsbehörden stellen zunehmend neue Rahmenwerke und Compliance-Standards vor. Wer KI effektiv integrieren oder darauf aufbauen möchte, muss Vertrauen und Datenschutz in den Mittelpunkt stellen. Allein in diesem Jahr wurde der europäische KI-Gesetzesentwurf vorgestellt, mehrere US-Bundesstaaten arbeiten an eigenen Gesetzen, und Großbritanniens Technologie-Secretary kündigte neue Sicherheitsgesetzgebungen an. Die Bedeutung von Richtlinien für die Entwicklung neuer Produkte kann nicht unterschätzt werden. Fehler in diesem Bereich können teuer werden. Umfassende Datenschutzpraktiken sind entscheidend, um potenzielle Fallstricke zu vermeiden. Frühe regulatorische Maßnahmen zielten oft auf Datenschutz ab. Bei der Entwicklung und Nutzung von KI-Produkten sollte Datenschutz sowohl im Entwicklungs- als auch im Implementierungsstadium berücksichtigt werden. Transparente Kommunikationsstrategien und die Einhaltung relevanter Datenschutzgesetze stärken das Vertrauen der Nutzer und Regulierungsbehörden. Laut Ben Lyons von Darktrace ist es ausschlaggebend, dass Produkte von Anfang an verantwortungsbewusst gestaltet werden. Da die Vorschriften voraussichtlich strenger und präziser werden, ist es wichtig, die Vertrauenswürdigkeit der eigenen KI unter Beweis zu stellen. Unternehmensgründer sollten ihre intellektuellen Eigentumsrechte durch entsprechende Verträge sichern und den Einsatz von Drittanbieter-IP klären. Die Bewertung des Wertes und des Ursprungs von Trainingsdaten ist entscheidend für den nachhaltigen Erfolg. Das Verständnis für den Kontext der verwendeten Daten ist essenziell. Eine ausgeglichene Datenbasis minimiert diskriminierende Ergebnisse und maximiert den Nutzen für Unternehmen und Nutzer.
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