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Bundesverband für Künstliche Intelligenz Technologien fördern und Deutschland als Wirtschaftsstandort ausbauen

| Redakteur: Linda Bergmann

Der Bundesverband für Künstliche Intelligenz fördert unter Berücksichtigung ethischer Werte den Austausch und die Weiterentwicklung von KI-Technologien in Deutschland.

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Der Fortschritt im KI-Sektor muss mit der Wahrung ethischer Normen einhergehen.
Der Fortschritt im KI-Sektor muss mit der Wahrung ethischer Normen einhergehen.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay)

Seit seiner Gründung im Frühjahr 2018 hat der Bundesverband für Künstliche Intelligenz seine Mitgliederzahl stetig erweitern können. Heute gehören dem Verband mehr als 160 Unternehmen, KMUs, Start-Ups, ebenso Wissenschaftler und andere Experten an. Das verbindende Glied ist dabei die Konzentration auf die Entwicklung und Anwendung KI-basierter Technologien, stets unter der Berücksichtigung ethischer Werte und Normen.

Eines der zentralen Ziele des Bundesverbandes ist ein aktiver Beitrag zur positiven Weiterentwicklung von KI-Projekten. Dabei rückt zum einen die Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit deutscher KI-Unternehmen im internationalen Vergleich und damit der Ausbau des Wirtschaftsstandortes Deutschland in den Fokus. Zum anderen gilt es zu steuern, wie KI-Technologien zukünftig eingesetzt werden. Bei allen Entscheidungen und Entwicklungen müssen die Interessen des Menschen gewahrt werden. Daher verpflichten sich alle Verbandsmitglieder sowohl zu den europäischen Grundwerten als auch zur Einhaltung der vom Verband definierten Ethik-Standards.

KI muss immer dem Menschen dienen

Die Potenziale von KI zu erkennen und auszuschöpfen sowie deren Risiken abzuwägen ist auch ein Anliegen des Software-Unternehmens doubleSlash. „Allerdings ist damit auch eine große Verantwortung verbunden, denn letztlich müssen wir alle daran interessiert sein, dass KI immer dem Menschen dient“ so Konrad Krafft, Gründer und Gesellschafter des Software-Dienstleisters.

Im Unternehmen kommt Künstliche Intelligenz seit vielen Jahren zum Einsatz, etwa im Bereich Predictive Maintenance. Die hierfür gebrauchten Daten basieren auf Machine Learning Methoden. Aus den Datensätzen lassen sich wiederum Muster ableiten, die die Grundlage für künftige Entscheidungsprozesse bilden, mit dem Ziel, ein vorausschauendes Arbeitsumfeld zu schaffen.

Zunehmend an Bedeutung gewinnt das Thema Data Driven Decision Making „Dabei geht es darum, durch den Einsatz von automatisierten Analyseverfahren aus großen Datenmengen Wissen zu generieren und wertschöpfend im Unternehmen einzusetzen.“ heißt es seitens Danny Claus, Business Consultant bei doubleSlash. Um Entscheidungsprozesse zu optimieren, werden Cloud-Plattformen, wie beispielsweise Microsoft Azure oder AWS, mit Big-Data-Technologien und Machine-Learning-Methoden kombiniert. Konkret kommt dieses Modell zur Anwendung, um beispielsweise das nächste Wartungsintervall für Windkraftanlagen vorherzusagen oder um After Sales Daten in der Automobilindustrie zu visualisieren.

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