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Vorgehen

Unser Ansatz für eine vertrauensvolle Datennutzungspraxis

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Unternehmerische Verantwortung – digital gedacht

Corporate Responsibility (CR) bezeichnet die Verantwortung von Unternehmen mit Blick auf die ge­sell­schaft­lichen Aus­wirk­ungen ihrer Ge­schäfts­tätig­keit. Unter dem Stichwort Corporate Social Responsibility (CSR) engagieren sich zahlreiche Unternehmen bereits seit vielen Jahren – und verbessern ihre Prozesse nach nachhaltigen und sozial verträglichen Gesichtspunkten.

Für Unternehmen ist das eine Win-Win-Situation: Sie schaffen gesellschaftlichen Mehrwert und stärken zugleich ihre Marke unter anderem bei Werttreibern wie Loyalität und Vertrauen. Diese Prinzipien gelten insbesondere in digitalen Zeiten auch für den Umgang mit Daten und insbesondere beim Einsatz von KI. Deswegen haben weitsichtige Unternehmen begonnen, ihre CSR-Aktivitäten auch in den digitalen Raum zu übersetzen – unter dem Namen Corporate Digital Responsibility (CDR).

Menschliche Hand und Roboterhand nähern sich einander an – Symbolbild für vertrauensvolle Mensch-KI-Zusammenarbeit

Zugriffs-, Informations- und Auskunftsrechte für personenbezogene Daten werden für die betroffenen Personen bereits in der DSGVO (Artikel 5) geregelt. Speziell vor dem Hintergrund von selbst­lernenden Algorithmen und tiefen neuronalen Netzen (Deep Learning), die die Grundlage für KI-Entwicklung bilden, wird eine ver­ant­wortungs­volle und ethik­orientierte Daten- und KI­Nutzungs­praxis jedoch vor große – mitunter unüberwindbare – Hindernisse gestellt: Verantwortungs­relationen lassen sich nicht mehr ohne Weiteres be­stim­men, wenn die Technik zur Blackbox (d.h. unkontrollierbar) wird.

Warum ist Vertrauen für digitale Trans­for­ma­ti­ons­pro­zes­se so wichtig? Unternehmen, die innovative digitale Produkte entwickeln wollen, sind auf das Vertrauen ihrer Kunden angewiesen. Vertrauen beginnt dort, wo Transparenz (Kontrolle) aufhört. Wem Vertrauen entgegengebracht wird trägt Verantwortung, dieses Vertrauen nicht zu missbrauchen.

Der Philosoph und Soziologe Georg Simmel betonte schon vor über einhundert Jahren: „Der völlig Wissende braucht nicht zu vertrauen, der völlig Nichtwissende kann vernünftigerweise nicht einmal vertrauen.“ Die dimension 2 verfolgt vor diesem Hintergrund einen mehr­di­men­sio­na­len Ansatz, der sowohl die vertikale als auch die horizontale Dimension dieser Problematik berücksichtigt.

Building Digital Trust

Die vertikale Ebene ist die Subjekt- oder Akteursebene. Durch verantwortliches Handeln wird hier die Vertrauensbildung gestärkt. Die horizontale Ebene beschreibt in erster Linie die Objekt- oder Produkt­ebene. Sie steht dafür Transparenz herzustellen und zuverlässige Kontrollmechanismen einzurichten.

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Innovation durch CDR

Seit April 2018 hat sich der Begriff CDR immer mehr, zunächst in Deutschland durch Unterstützung des BVDW, der CDR-Initiative des Bundes, von CDR Bayern und von CDR Austria etabliert und ist auch europaweit ein Thema. CDR ist dabei eingebettet in die innovativen Lösungsansätze der sog. Twin Transformation von Nachhaltigkeit und Digitalisierung. Das Nachhaltigkeitsreporting (durch das sogenannte CDR-Richtlinien-Umsetzungsgesetz) ist bereits für viele Unternehmen verpflichtend. Die Methoden aus dem CR-Management bieten einerseits ein äußerst geeignetes und vielfach erprobtes Vorgehen, das z.B. auch durch den Quick Check der CDR-Initiative unterstützt wird.

Einen idealen Anknüpfungspunkt für CDR-Projekte bieten die in vielen Unternehmen bereits im Leitbild formulierten Werte. Wo die Herausforderungen der Digitalisierung noch nicht in die Unter­nehmens­strategie bzw. -­leit­linien eingeflossen sind, sollten diese entsprechend angepasst werden (siehe dazu Daten- und KI-Nutzungsstrategie und Daten- und KI-Nutzungsleitbild unter unseren Leistungen).

Bedeutung gewinnt ein Daten- und KI-Nutzungsleitbild aber nur dann, wenn die darin kodifizierten Werte von den Mitarbeitern akzeptiert und gelebt werden. Hierfür ist es empfehlenswert die wichtigsten Stakeholder bereits durch einen partizipativen Leitbildprozess einzubinden. Entscheidend ist dabei die gesamte Lieferkette von Digitalisierungsprojekten im Blick zu behalten. Für einen aktivitäten­orientierten Einblick in die verschiedenen Funktions­bereiche von Software­ent­wick­lungs­projekten haben sich in der Praxis sogenannte Demand-Supply-Modelle bewährt.

Demand-Supply-Model dark grey

Dieses Modell unterstreicht den dialogische Charakter zwischen den verschiedenen Geschäftsbereichen in Unternehmen (Strategie, Marketing, Vertrieb etc.) und den Entwicklerteams. Erste grobe Anforderungs­definitionen (in der agilen Entwicklungspraxis auch „Epic“ genannt) kommen in aller Regel von den Mitarbeitern eines bestimmten Geschäfts- oder Fachbereichs bzw. von den Kunden selbst, die durch schnelle Feedbackschleifen sowie ihr Nutzungsverhalten häufig auch direkt auf die Gestaltung und Funktionsweise von Softwarelösungen einwirken.

Die Demand-IT-Einheit nimmt diese Anforderung dann in den sogenannten „Product Backlog“ (einem Sammelbecken für alle Produktanforderungen) auf und entscheidet, welche Anforderungen im nächsten Entwicklungssprint umgesetzt werden sollen.

Sobald ein Epic einem Sprint zugeordnet wurde, zerlegt die Demand-IT das Epic dann gemeinsam mit der Supply-IT in mehrere User Stories. Dadurch findet eine erste Transformation vom Abstrakten ins Konkrete statt, die den Entwicklern bereits die wichtigsten funktionalen Details für die Umsetzung vermittelt und der Demand-IT weiterhin die Möglichkeit bietet, diese Funktionen mit dem jeweiligen Fach- oder Geschäftsbereich abzustimmen.

Ethical-aligned IT-Design
1
Unbewusste Wert­ein­schreib­ungen bei der Definition der Produkt­anforderungen
2
Bewusste und erwünschte Wert­ein­schreib­ungen im Design­prozess
3
Ethics by Design

Inzwischen stehen solche Leitbilder auch unternehmensneutral zur Verfügung (z.B. auf Regulierungsebene wie dem EU AI Act) und können einfacher auf die jeweiligen unternehmerischen Werte angepasst werden. Dagegen hat sich gezeigt, dass insbesondere durch den Paradigmenwechsel einer KI-Entwicklung alle Beteiligten den ethischen Umgang mit Daten verinnerlichen sollten. Deshalb bietet die dimension2 in Zusammenarbeit mit STAT-UP ein KI-gestütztes Assistenz-System unter dem Namen ARETICS (siehe auch Über Uns). Damit kann sichergestellt werden, dass bei den jeweiligen EPICs ethische Fragen aufgeworfen und eingeordnet sowie in Handlungsoptionen überführt werden.

Der Gesetzgeber hat mit der DSGVO und mit dem EU AI Act bereits erste deutliche Impulse zu einer Umgestaltung bestimmter Methoden und Technologien gegeben. Durch die Integration unternehmensspezifischer Leitlinien (z.B. über ARETICS) in die agile Entwicklungspraxis können ethische und rechtliche Risiken, die durch unerwünschte Wert­ein­schreib­ungen in das Produktdesign einfließen, zum einen frühzeitig erkannt und reduziert werden. Darüber­hinaus eröffnet dieses Vorgehen aber auch völlig neuartige Innovationspfade. Indem bewusste und erwünschte Werteinschreibungen gezielt gesteuert und als zusätzliches Verkaufsargument („Ethical aligned IT-Design“) angeführt werden, schaffen Unternehmen die Möglichkeit ihre gesellschaftliche Verantwortung wahrzunehmen und sich gegenüber Mitbewerbern abzugrenzen.

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Wertestudie – Was ist Führungskräften wichtig?

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Ethik für Algorithmiker – Was wir von erfolgreichen Professions­ethiken lernen können.

Studie für die Bertelsmann Stiftung von Christopher Koska (dimension2), Dr. Claudia Paganini (Medizinische Universität Innsbruck) und Prof. Dr. Alexander Filipovic (Hochschule für Philosophie München) → jetzt kostenlos online abrufen

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