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KI in der Praxis bei LeftshiftOne

In unserer HeiCADLecture im März nahm uns Patrick Ratheiser, CEO und Mitbegründer des Jungunternehmens LeftshiftOne, mit auf eine Reise durch den Ozean an verschiedenen Aspekten der künstlichen Intelligenz.

KI eignet sich vor allem zur Optimierung von repetitiven Prozessen, z.B. im Rahmen des Universitätsmanagements, wenn sich Student*innen immatrikulieren, oder in der Unternehmensprozessoptimierung, wenn sich Kund*innen authentifizieren.
Für eine Krankenversicherung, die pro Woche Tausende von E-Mails erhält, automatisierte LeftshiftOne die Bearbeitung von pdf-Dokumenten und ermöglichte somit eine erhebliche Zeitreduktion und Neuallokation der Ressourcen.

Patrick Ratheiser betonte außerdem, dass die Quantität der Daten zwar ein elementar wichtiger Faktor für den Erfolg von KI-Methoden ist und die benötigte Anzahl an Daten für das Training von überwachten Lernmethoden von der Problemstellung abhängt, aber der Schlüssel zum Erfolg die Datenqualität ist. Zudem sollten diese so strukturiert wie möglich sein und gegebenenfalls “in Form” gebracht werden.

LeftshiftOne entwickelte einen KI-Algorithmus, der den Bewerbungsprozess für einen Systemgastronomen in Österreich unterstützte. Der erste Bewerbungsschritt verlief automatisiert bevor dann die Bewerbungsgespräche in Person geführt wurden. Ratheiser erläuterte, dass dabei auf die Fähigkeiten der Bewerber*innen geschaut wurde und subjektive, mit Stereotypen verbundene menschliche Entscheidungen von einer faireren KI durchgeführt wurden. Allerdings räumte er auch ein, dass wenn Bewerbungsalgorithmen mit unausgewogenen Datensätzen trainiert werden, die z.B. suggerieren das männliche Geschlecht zu bevorzugen, die KI daraus resultierend Frauen diskriminieren wird.

Es gibt also jetzt schon eine Fülle an verschiedenen spannenden KI-Anwendungen in der Praxis, vor allem zur Automatisierung und Optimierung von Prozessen. Die Frage, ob KI jemals menschliche Intelligenz übersteigen wird, bleibt zunächst unbeantwortet.

Autor/in: Dr. Joana Grah
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