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Das WEF lanciert AI-Toolkit für die strategische Unternehmensführung

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Eine PwC-Umfrage vom Dezember 2018 ergab, dass lediglich 4 Prozent der Unternehmen Artificial Intelligence (AI) erfolgreich implementiert haben. Firmen haben offenkundig Probleme, KI-Modelle in ihren Organisationen zu implementieren. Aus diesem Grund hat des World Economic Forum zum diesjährigen Treffen in Davos ein AI-Toolkit veröffentlicht.

Ein Instrument für Verwaltungsräte

Die Verwaltungsräte sind für die Überwachung der Strategie, des Risikos, der ethischen und sozialen Auswirkungen sowie der Finanzberichterstattung verantwortlich. Gelegentlich beeinflusst eine sich weltweit verändernde neue Technologie alle oder die meisten dieser Bereiche tiefgreifend, unabhängig davon, ob ein Unternehmen Informationstechnologie verkauft oder nicht. Künstliche Intelligenz ist eine solche Technologie. Es verändert bereits die Art und Weise, wie Menschen leben, arbeiten und betreut werden. Unternehmen investieren und organisieren sich neu, um ihren Anteil sicherzustellen, den diese Technologie schaffen wird. Die KI bringt aber nicht nur einen enormen Mehrwert für diejenigen, die an der Wertschöpfung beteiligt sind, sondern verbessert auch auf vielfältige Weise das Leben der Menschen. Der allgegenwärtige Gebrauch wirft jedoch auch Bedenken hinsichtlich Fairness, Rechenschaftspflicht, Erklärbarkeit, Missbrauch und unbeabsichtigten gesellschaftlichen Konsequenzen auf. Den Leadern zu helfen, ihre Verantwortung in Bezug auf diese Transformationstechnologie zu verstehen und zu erfüllen, ist der Zweck der  Leitlinien und Instrumente, die das WEF-Tookit verfolgt.

Das Tool-Kit umfasst 12 Module

Das Tool mit dem Titel „Empowering AI Leadership - An Oversight Toolkit for Boards of Directors“ umfasst insgesamt 12 Module.  Sieben Module befassen sich mit der Strategieüberwachung und den damit verbundenen Verantwortlichkeiten. Sie umfassen: Branding, Competitive Strategy, Customer Strategy, Geschäftsmodell, Menschen und Kultur, Technologie und Cybersicherheit. Fünf weitere Module behandeln zusätzliche Aufsichtsaspekte des Verwaltungsrats: Ethik, Governance, Risiko, Prüfung und Verantwortlichkeiten des Verwaltungsrats. Jedes Modul enthält: eine Beschreibung des Themas, die Zuständigkeiten des Boards für das jeweilige Modulthema, die Aufsichtstools, Vorschläge für die Aufstellung einer Agenda für Board-Diskussionen und Ressourcen, um mehr über das Thema zu erfahren.

Hochkarätiges Entwicklungsteam

Dieses Toolkit wurde vom World Economic Forum gemeinsam mit dem Zentrum für die vierte industrielle Revolution von Accenture, BBVA, IBM, Suntory Holdings sowie den WEF-Partnern und -Mitgliedern erstellt: australische Direktoren, Best Practice AI, Latham & Watkins und Splunk, mit Beiträgen von AI4All.


Hier geht es zur Startseite des Tool-Kits, wovon aus Sie die verschiedenen Module ansteuern und nach Bedarf ein PDF generieren können.

Was ist künstliche Intelligenz?
Im WEF-Tool-Kit wird diese wie folgt beschrieben:


Künstliche Intelligenz - Systeme, die Daten erfassen, interpretieren, lernen, überlegen und über die beste Vorgehensweise entscheiden - haben sich von einer begrenzten zu einer transformativen Kraft im Geschäftsleben gewandelt, als diese Systeme gelernt haben, durch riesige Datenmengen und Rechenleistung zu lernen.

Frühe Versionen von KI, wie Expertensysteme und die ersten Systeme, die gesprochene Wörter in Text umwandelten, waren darauf angewiesen, dass Informatiker alle Maßnahmen oder Empfehlungen vorwegnahmen, die ein System treffen und schrittweise Anweisungen schreiben musste, um Eingaben zu erhalten Endausgabe. Dies und andere technische Einschränkungen führten dazu, dass frühe KI-Systeme langsam und schwer zu bauen waren und nur in sehr kontrollierten Umgebungen von Nutzen waren.

Der Durchbruch gelang in den letzten Jahren, als Informatiker einen praktischen Weg beschritten, um lernfähige Systeme zu bauen. [ 3]] Eine Möglichkeit für eine Maschine, zu lernen, wie man ein komplexes und schlecht definiertes Problem löst, besteht darin, ihr eine Unmenge von Beispielen vorzulegen, wie das Problem in bestimmten Fällen gelöst werden kann, und die Maschine dann anhand solcher Beispiele verallgemeinern zu lassen. Mit diesem und anderen Ansätzen des maschinellen Lernens treffen Systeme Entscheidungen, lernen, ob ihre Entscheidungen richtig oder falsch sind, speichern das Ergebnis und verwenden diese Daten, um zukünftige Entscheidungen zu verbessern. Mit der Zeit verbessern sich KI-Systeme beim Treffen von Entscheidungen. Durch die Verwendung dieser Lerntechniken in Kombination mit anderen technologischen Fortschritten - Prozessoren und Netzwerke, die in der Lage sind, viel größere Datenmengen mit viel höheren Geschwindigkeiten zu verarbeiten; Cloud Computing, das die Kosten für eine schnelle Datenverarbeitung mit hohem Datenvolumen senkt; und neue Methoden, um Systeme schnell zu entwerfen und in Betrieb zu nehmen - KI-Systeme können komplexe und genaue Entscheidungen treffen.

Maschinelles Lernen und regelbasiertes Denken sind nicht die einzigen Technologien, die KI erzeugen (siehe Abbildung unten). Sie arbeiten mit anderen KI-Techniken wie Augmented und Virtual Reality, Bildverarbeitung, Bildverarbeitung, Optimierung und Verarbeitung natürlicher Sprache und greifen auf Funktionen wie Datenanalyse, strukturierte und unstrukturierte Daten sowie Cybersicherheit zurück. Diese KI-Technologien nutzen andere unterstützende Technologien - Analytik, Sensoren, das Internet der Dinge (IoT), Robotik, Smartphones und andere mobile Tools - sowie andere Geräte und Systeme, die die Menschen heute für selbstverständlich halten.

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