Alles hat seine Vor und Nachteile…
Innovation VS. Datenschutz
Die Extraktionsmaschine
Künstliche Intelligenz entsteht nicht aus dem Nichts.
Sie fußt auf drei tragenden Säulen: der massenhaften Sammlung von Daten, der unsichtbaren Arbeit zahlloser Menschen – oft unter prekären Bedingungen – und der Ausbeutung enormer materieller Ressourcen.
Häufig wird sie mit magischen oder wundersamen Eigenschaften versehen, als handle es sich um eine körperlose Intelligenz. Hinter der glatten Oberfläche von „intelligenten“ Anwendungen verbirgt sich ein globales Netz aus Überwachung, menschlicher Klickarbeit, Energieverbrauch und Ressourcenabbau.
Vgl. Kate Crawford (2021): Atlas of AI. Yale University Press. Siehe auch Crawford & Joler (2018): Anatomy of an AI System.
Datenhorten bremst KI – Warum die Einführung von KI ein Kulturprojekt ist
Unternehmen stehen bei KI-Einführungen oft vor kulturellen Hürden:
Wenn Mitarbeitende Akzeptanzprobleme haben, horten sie Daten statt sie zu teilen. Das führt dazu, dass KI-Systeme kaum oder gar nichts lernen und ihre Wirkung verfehlen. Der wahre Engpass liegt also weniger in der Technik als in Vertrauen, Datenkultur und transparenter Zusammenarbeit – nur wenn Informationen frei fließen, kann KI ihre Kraft entfalten.
Wer macht die KI wirklich schlau? Die unsichtbare Arbeit der Datenannotatoren
Künstliche Intelligenz wirkt sauber, smart und autonom.
Doch hinter der glatten Oberfläche arbeiten Millionen Menschen im Verborgenen – als Datenannotator:innen.
Ausgelagert, schlecht bezahlt, psychisch belastet.
Sie klassifizieren Bilder, bewerten Texte, filtern Gewalt.
Ohne sie könnten Maschinen nichts erkennen, nichts verstehen, nichts leisten.
KI trifft Social Media – Wenn die Datengrundlage zur Fehlentscheidung führt
Ein Cartoon zeigt eine KI, die im Büro durchdreht – trainiert mit Social-Media-Daten, die alles andere als neutral oder objektiv sind.
Denn was in sozialen Netzwerken dominiert, ist oft emotional, populistisch, toxisch oder schlichtweg belanglos. Wenn eine KI daraus „lernt“, übernimmt sie die verzerrten Weltbilder – mit fatalen Folgen.
Das Motiv steht für ein reales Problem in der Entwicklung von KI-Systemen: Die Qualität und Herkunft der Datenbasis. Wenn diese verzerrt, lückenhaft oder oberflächlich ist, entstehen Risiken: algorithmische Fehlentscheidungen, Fehleinschätzungen und Kontrollverlust.
Ein zugespitztes Motiv für Präsentationen, Keynotes oder Fortbildungen zu den Themen AI Ethics, Datenqualität, Machine-Learning-Risiken oder Social Media als Datenquelle.
Automatisierung: Fortschritt mit sozialem Preis?
Trotz aller Effizienzgewinne führt die Automatisierung in vielen Bereichen dazu, dass soziale Kontakte seltener werden und der menschliche Aspekt zunehmend auf der Strecke bleibt. #Automatisierung #Einsamkeit
Spaltmaß vs. Innovation
Das gute alte Spaltmaß vs. Innovation: Deutschlands Autohersteller stehen zunehmend unter Druck.
Garbage In, Garbage Out
Ohne saubere Daten bringt auch die beste KI nichts – genau das macht dieser Cartoon sichtbar: „Garbage In, Garbage Out“ (Müll rein, Müll raus) . Wer Künstliche Intelligenz mit fehlerhaften, veralteten oder unsauberen Daten füttert, darf sich nicht über schlechte Ergebnisse wundern. Der Cartoon bringt mit bissigem Humor auf den Punkt, warum Datenqualität das Fundament jeder Digitalisierung ist. Ideal für alle, die das Thema Data Science, KI und Business Intelligence in Präsentationen, Fachartikeln oder Social Media ins richtige Licht rücken wollen.
Innovation darf alles – solange sie ins Organigramm passt
Ich nenne dieses Bild – „die Gefangenen„. Wie starre Hierarchien und Silodenken Innovationen gefährden.
Das Bauchgefühl
