Tipps zur Verstetigung von KI-Projekten | Civic Coding-Forum - Civic Coding – Innovationsnetz KI für das Gemeinwohl

Zu Beginn stellte Prof. Dander „Mobile-Assist – Mobiles Assistenzsystem auf Basis künstlicher Intelligenz“ vor – ein Projekt, welches die Grundlage für ein mobiles Assistenzsystem legte, das mittels Maschine Learning von Nutzenden lernt und wertvolles Fachwissen so erfasst, verarbeitet und verwertet werden, dass es einer nachfolgenden Generation zur Verfügung gestellt werden kann. Dabei ist es so barrierearm und intuitiv bedienbar, dass auch Menschen mit Behinderung davon profitieren. Prof. Dander berichtete, wie sich das Projekt langfristig etablieren konnte. Dabei hob er verschiedene Aspekte hervor, die zur Verstetigung beigetragen haben: Das Projektteam habe bereits Erfahrung in der Entwicklung digitaler Assistenzsysteme gehabt und wusste, welche Zielgruppen relevant sind und wie diese erreicht werden könnten. So wurde bereits seit der Startphase viel Akquise betrieben und ein großes und diverses Netzwerk aufgebaut. Die verschiedenen Interessenvertreter*innen und (Sozial)Unternehmen hatten selbst großes Interesse am Vorhaben des Projektes. Daher konnte die Umsetzung frühzeitigfinanziert und damit auch die Verstetigung gesichert werden. Als wichtigsten Punkt für den Erfolg nannte Prof. Dander jedoch die Flexibilität und Offenheit im Projektverlauf für neue Ideen und die Anpassung an die Bedürfnisse und die Nachfrage im Markt. So konnte die ursprüngliche Projektidee von Mobile Assist kontinuierlich weitergedacht, weiterentwickelt und in ein ganzheitliches Wissenssystem überführt werden, das nun auf die aktuellen Herausforderungen des Fachkräftemangels ausgerichtet sei.

Entscheidend für die Etablierung des Projektes sei auch die Fokussierung auf die Zielgruppen gewesen. Einerseits seien durch gutes Storytelling Unternehmer*innen gezielt angesprochen und von der Idee überzeugt worden. Andererseits wurden auch die Endnutzer*innen im gesamten Projektverlauf immer wieder in die Entwicklung einbezogen. So wurde die neue Technik beispielsweise standardmäßig von Menschen mit Lernschwäche oder Behinderung begutachtet und bewertet. Das Feedback beziehe das Team in die Produktentwicklung ein und entwickele die Technik so weiter, dass sie möglichst barrierearm ist.

Auch Dr. Siebold gab Einblicke in ihre Arbeit und berichtete über ihre Erfahrungen hinsichtlich der Verstetigung von gemeinwohlorientierten KI-Projekten. Im Rahmen einer Forschungsarbeit untersuchte sie den Einsatz von KI in Social Start-ups – jungen Sozialunternehmen, die mithilfe der Technologie und unternehmerischer Lösungen soziale Missstände bekämpfen möchten. Als eine der größten Herausforderungen für gemeinwohlorientierte KI-Projekte benannte sie eine Ressourcenlücke in zwei Bereichen: Einen Personalmangel im Bereich Data Analytics und einen Mangel an benötigten Rechnerkapazitäten. Diese Defizite führen dazu, dass insbesondere junge gemeinwohlorientierte Unternehmen oder Projekte nicht wettbewerbsfähig seien, so Dr. Siebold.

Eine weitere Herausforderung sei eine Vertrauenslücke gegenüber KI-Systemen: Menschen übertragen ihre verzerrten Sichtweisen meist unabsichtlich auf die von ihnen entwickelten KI-Anwendung. Insbesondere bei der Bekämpfung von gesellschaftlichen Missständen sei eine verzerrte Datenlage problematisch. Daher gelte es, die gesellschaftlich vorhandenen Bias systematisch zu prüfen und zu entfernen, damit eine KI-Anwendung allen Menschen/Gruppen dient und keine Verzerrungen transportiere. Hinzu komme das Blackbox-Problem: Oft sei nicht nachvollziehbar und erklärbar, wie KI-Systeme zu Ergebnissen kommen. Das mache es teilweise sehr schwierig, auf Basis einer KI-Empfehlung wichtige Entscheidungen zu treffen.