Krisen-Management mithilfe von explainable-AI

Pro-aktiv statt reaktiv: den Entwicklungen stets einen Schritt voraus - antizipatives Krisen Management mithilfe von explainable-AI (xAI) 

Brigitte Müller, Inhaberin BM Conseils und Partner bei toughcom Group, selbstständige Unternehmerin und gefragte Expertin im Bereich Marketing und Kommunikation mit jahrzehntelanger Erfahrung, und Giulia Griffin, Managing Partner und Co-Founder der toughcom Group, Multi-Unternehmerin und Kommunikations-Psychologin mit internationalen Mandanten aus Wirtschaft, Politik und Bildung haben über dieses brandheisse Thema anlässlich eines E-Talks von Swiss Distribution referiert und zum Mitdiskutieren eingeladen: 

Kann künstliche Intelligenz ein oder das Schlüssel-Element in einem post-modernen Krisen-Management sein? Können wir durch KI zukünftige Entwicklungen vorhersagen? Ermöglicht uns KI in Krisensituationen die Ereignisse wieder pro-aktiv zu kontrollieren und in unserem Sinne zu lenken und welche Rolle spielt explainable-AI (xAI) hierbei?

Insbesondere vertriebsorientierte Wirtschaftssysteme, wie Franchise-Unternehmen, profitieren von einem elaborierten, proaktiven Krisenmanagement, v.a. um werte-generierende Betriebsprozesse frei von Unterbrechungen zu halten und neben Errungenschaften auch die Reputation zu schützen.

Folgende Themen wurden unter anderem beleuchtet:

Was sind Krisen und ihre Auslöser?

Krisen sind unerwartete, fortschreitend kritische Situationen, deren Resultat leider oft eine signifikante oder sogar radikal negative Statusveränderung mit sich zieht. Aber vor allem sind Krisen eine Bedrohung der wichtigsten Errungenschaften, Ziele, Reputation oder sogar der Existenz.

Es gibt eine unendliche Anzahl von Ereignissen, die potenziell eine Krise auslösen können: Cyber-Angriff, Betriebsunfall, Shit-Storm, Candy-Storm, Datenschutzverletzung, Industriespionage und viele weitere mehr. Schlussendlich sind es aber das individuelle Risikoprofil und die sozio-ökonomischen Verflechtungen des Unternehmens, die entscheiden, ob bestimmte Ereignisse eine Krise auslösen, oder nicht.

Aber eines ist sicher: Krisen können jeden treffen, auch - und sogar oft - völlig unverschuldet.

Zukunftsprognosen mit KI: Science-Fiction oder bereits Realität?

Prognosen mithilfe von KI sind schon lange Realität, ob Autokorrektur im Smart-Phone oder bei der Berechnung der Entwicklung von Börsenkursen und vermehrt Wettervorhersagen. Die Möglichkeit von Vorhersagen war die ursprüngliche Intention, künstliche Intelligenz zu entwickeln.

“Von Beginn an ist KI als eine Vorhersage-Technologie konzipiert worden, um auf Basis früherer Daten Prognosen für die nahe Zukunft zu erstellen.” - Prof. Thilo Stadelmann

Etablierte Physiker wie z.B. Albert Einstein, Anton Zeilinger, Stephen Hawking oder Max Planck als Vertreter des «Determinismus» gehen noch einen Schritt weiter mit der Behauptung: wenn genügend Rechenleistung auf der Welt zur Verfügung stehen würde, wären wir in der Lage aufgrund aller vorhandenen Daten und dem Wissen ihrer Zusammenhänge jedes Ereignis in nützlicher Frist vorhersagen zu können.

Was ist explainable-AI und warum ist sie ein Game Changer?

Explainable-AI ist die transparente Architektur einer künstlichen Intelligenz, die mit White-Box-Elementen Licht ins Dunkel der Prozesse klassischer AI bringt, und es uns somit ermöglicht, einen Einblick in die Entstehungs- und Entscheidungsprozesse zu bekommen.

Im Grunde geht es um die Kenntnis der Ausgangsdaten und die Nachvollziehbarkeit der Generierungs-Prozesse / des Rechenweges. Explainable-AI stellt somit die Beurteilung der Brauchbarkeit von KI-Modellen und deren Ergebnisse sicher. Und sie ermöglicht so eine korrekte Interpretation und in der Folge valide, nachhaltige Handlungen durch den Menschen.

Ist AI nicht generell ‘explainable’?

Bei fast allen AI-Modellen wissen Aussenstehende - und oft auch deren Entwickle r- einerseits wenig bis nichts über die Qualität und Quantität der Ausgangsdaten, mit denen das AI-Model trainiert wurde. Und anderseits wenig bis nichts über die Verarbeitungsprozesse, die zu einem bestimmten Ergebnis führen.

Das ist begründet durch eine Vielzahl natürlicher, sich potenzierender Fehlerquellen in den Entwicklungsprozessen klassischer KI-Modelle. Wie z.B. automatisierter Lernprozesse, Auslagerung an Klickarbeiter in prekären Arbeitsbedingungen und Herausforderungen in der Qualitätskontrolle der nahezu unvorstellbaren Datenmengen.

Muss jede KI explainable sein?

Natürlich nicht. Entwickler klassischer KI-Modelle sind sich der Herausforderungen und Nachteile in der Entwicklung sehr bewusst und versuchen gegenzusteuern wo es nur geht, um maximal valide KI-Modelle herzustellen.

Explainable-AI ist jedoch Goldstandard für alle Bereiche, in denen ggf. Haftungsfragen, Vertrauen und Diskretion oder aber die Verwendbarkeit der AI-generierten Ergebnisse von der Transparenz des Prozess’ (Rechenwegs) abhängt.

Kann xAI ein entscheidender Vorteil im akuten Krisen-Management sein?

Ganz klar ja. Die Referenten der toughcom Group konnten anhand diverser Fallbeispiele aus verschiedenen Situationen mit ihren Mandanten eindeutig aufzeigen, dass ihre explainable-AI in den meisten Fällen den Krisenverlauf positiv beeinflussen konnte. Vor allem durch die Prognose von künftigen Ereignissen mit Einfluss auf den Krisenverlauf. So war es möglich, proaktiv zu handeln, zu intervenieren statt zu reagieren, das Krisengeschehen schnell einzudämmen und potentielle Schäden weitestgehend zu minimieren.

Referentinnen
Brigitte Müller, Inhaberin BM Conseils und Partner bei toughcom Group
Selbstständige Unternehmerin und gefragte Expertin im Bereich Marketing und Kommunikation mit jahrzehntelanger Erfahrung in heiklen und komplexen Projekten

Giulia Griffin, Managing Partner und Co-Founder der toughcom Group
Multi-Unternehmerin und Kommunikations-Psychologin mit internationalen Mandanten aus Wirtschaft, Politik und Bildung v.a. im Kontext von Krisen-Kommunikation und Krisen-Management