Verizon nutzt generative KI-Anwendungen, um den Kundenservice und die Erfahrungen seiner über 100 Millionen Mobilfunkkunden zu verbessern und gleichzeitig das Team für verantwortungsvolle KI zu erweitern, um Risiken zu minimieren. Michael Raj, Vizepräsident für KI bei Verizon, erläuterte verschiedene Maßnahmen, die das Unternehmen im Rahmen dieser Initiative umsetzt. Dazu gehört, dass Datenwissenschaftler KI-Modelle bei einem zentralen Team zur Sicherheitsprüfung registrieren müssen und dass die Überprüfung der großen Sprachmodelle (LLMs) in Verizons Anwendungen verstärkt wird, um Vorurteile zu reduzieren und toxische Sprache zu verhindern.
KI-Audits: Der Wilde Westen
Raj sprach auf einer Veranstaltung in New York City über die Herausforderungen bei der Überprüfung generativer KI-Anwendungen, da LLMs oft unvorhersehbar sind. Er betonte, dass das Feld der KI-Audits noch in den Kinderschuhen steckt und Unternehmen ihre Bemühungen beschleunigen müssen, insbesondere da es von den Regulierungsbehörden bisher keine konkreten Richtlinien gibt. Jüngste Fehler von Kundenservicethemen in verschiedenen Branchen – einschließlich solcher von Chevy, Air Canada und führenden LLM-Anbietern wie Google – haben den dringenden Bedarf an höherer Zuverlässigkeit der KI-Systeme verdeutlicht. Regierungsbehörden geben nur allgemeine Leitlinien heraus, und private Unternehmen müssen die Details festlegen, wie Justin Greenberger, Senior Vice President bei UiPath, einem Unternehmen, das großen Firmen bei der Automatisierung hilft, feststellt. „Es fühlt sich an wie der Wilde Westen“, ergänzt Rebecca Qian, Mitgründerin von Patronus AI, einem Unternehmen, das sich auf die Prüfung von LLM-Projekten konzentriert.
Derzeit arbeiten die meisten Unternehmen an der ersten Stufe der KI-Governance – der Entwicklung von Regeln für den Einsatz generativer KI. Der nächste Schritt besteht in Audits zur Sicherstellung der Einhaltung dieser Richtlinien, aber nur wenige Unternehmen verfügen über die erforderlichen Ressourcen, sind sich Experten einig. Ein aktueller Bericht von Accenture zeigt, dass zwar 96 % der Organisationen eine Form von staatlicher Regulierung für KI unterstützen, jedoch nur 2 % verantwortungsvolle KI-Praktiken vollständig implementiert haben.
Mitarbeiter mit KI stärken
Verizon strebt an, im Bereich angewandte KI führend zu sein, indem Frontmitarbeiter mit intelligenten Konversationsassistenten ausgestattet werden, um Kundeninteraktionen besser zu steuern. Diese Mitarbeiter sehen sich oft mit überwältigenden Informationsmengen konfrontiert, doch generative KI kann dies lindern, indem sie sofort personalisierte Kundeninformationen bereitstellt und 80 % der sich wiederholenden Aufgaben übernimmt. Dadurch können sich die Agenten auf die 20 % der Anliegen konzentrieren, die menschliches Eingreifen erfordern, und personalisierte Empfehlungen geben.
Zudem nutzt Verizon generative KI und Deep-Learning-Technologien, um das Kundenerlebnis im Netzwerk und auf der Webseite zu verbessern und gleichzeitig Produkte und Dienstleistungen zu optimieren. Raj erwähnte, dass das Unternehmen Modelle entwickelt hat, um die Kundenabwanderung innerhalb seiner großen Nutzerbasis vorherzusagen.
Zentralisierte KI-Governance für Sicherheit
Verizon investiert stark in die KI-Governance und konzentriert sich auf die Überwachung von Modellabweichungen und Vorurteilen. Diese Initiative hat zur Konsolidierung aller Governance-Funktionen in einer „KI- und Daten“-Organisation geführt, die auch die Einheit „Verantwortungsvolle KI“ umfasst. Raj betonte, dass diese Einheit für die Sicherheit von KI entscheidend ist und eng mit dem Büro des CISO sowie den Beschaffungsleitern zusammenarbeitet. Anfang des Jahres veröffentlichte Verizon einen Fahrplan für verantwortungsvolle KI in Partnerschaft mit der Northeastern University.
Um KI-Modelle effektiv zu verwalten, hat Verizon Datensätze für Entwickler und Ingenieure zugänglich gemacht, sodass sie direkt mit den Modellen interagieren können und dabei genehmigte Werkzeuge verwenden. Der Trend zur Registrierung von KI-Modellen dürfte laut Greenberger von UiPath auch bei anderen B2C-Unternehmen an Bedeutung gewinnen. Er merkte an, dass Modelle „versioniert und auditiert“ werden müssten, ähnlich wie es bei der Pharmaindustrie der Fall ist. Zudem sollten Unternehmen ihre Risikoprofile aufgrund der rasanten technologischen Entwicklungen regelmäßig überprüfen, und gesetzgeberische Maßnahmen zur Modellregistrierung werden in den USA und anderen Ländern geprüft.
Entwickelnde KI-Governance-Einheiten
Laut Greenberger gründen viele fortschrittliche Unternehmen zentrale KI-Teams, wie das von Verizon, und die Entstehung von „KI-Governance“-Einheiten nimmt zu. Die Zusammenarbeit mit Drittanbietern von LLMs zwingt Unternehmen dazu, ihre Strategien zu überdenken, da jeder Anbieter mehrere Modelle mit unterschiedlichen Fähigkeiten anbietet. Angesichts der unvorhersehbaren Natur generativer KI-Anwendungen stellt die gesetzliche Regelung des Auditprozesses einzigartige Herausforderungen dar. Wie Qian von Patronus AI feststellte, erfordert das Risiko von Fehlschlägen in Bezug auf Sicherheit, Vorurteile und Fehlinformationen branchenspezifische Regelungen, insbesondere in Bereichen mit hohen Einsätzen wie Transport oder Gesundheitswesen.
Die Transparenz in der KI-Auditierung bleibt eine bedeutende Hürde, da traditionelle KI einfacher zu verstehen ist als die Komplexität generativer KI. Derzeit haben nur etwa 5 % der Unternehmen Pilotprojekte zu Vorurteilen und verantwortungsvoller KI abgeschlossen, so Greenberger.
Angesichts der sich rasch entwickelnden KI-Landschaft zeigt Verizons Engagement für verantwortungsvolle KI ein Maßstab für die Branche und verdeutlicht den dringenden Bedarf an besserer Governance, Transparenz und ethischen Standards beim Einsatz dieser Technologien.
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