Wer übernimmt die Verantwortung, wenn die KI autonom entscheidet? Richtig: Am Ende immer der Mensch!


TechToons
Schluss mit Grauzonen: Der EU AI Act tritt schrittweise in Kraft – ab 2. August 2026 gelten die vollen Regeln für High-Risk-KI-Systeme (z.B. am Arbeitsplatz). Unternehmen sollten jetzt mit Klassifizierung und Compliance starten, um Bußgelder zu vermeiden.
Wenn die Theorie zur Praxis wird: Der EU AI Act setzt ab August 2026 klare Grenzen für KI am Arbeitsplatz.
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.

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.

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.

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.
