AKTUELLE NEWS AUS DER KI-WELT

AI LEADERS – Der Fonds

Sehr geehrte Investoren und Freunde,

der AI-Leaders konnte in den letzten 12 Monaten einen Wertzuwachs von 27,84% erwirtschaften und liegt bei einem Fondsvolumen von 67 Mio. Euro.

Seit Einsatz des KI gesteuerten Risikomanagements Topas im September 2022 konnte der AI-Leaders eine deutlich höhere Wertentwicklung erwirtschaften als der S&P 500 und der MSCI World Index.

Gleichzeitig zeigt der AI-Leaders das beste Risiko-Rendite Verhältnis aller KI-Aktienfonds bei einer Volatilität von unter 14% auf.

Risiko-Rendite-Diagramm 12 Monate

Bei den Top 10 Werten hat es keine wesentlichen Veränderungen ergeben. Apple hat Nvidia auf Rang 1 abgelöst, nachdem die neue KI-Strategie veröffentlicht wurde.

Stand: 18.07.2024

Allokation nach Segmenten:

Semiconductor: 21,78%
Consumption: 15,59%
Cloud Computing: 15,32%
Big Data: 10,73%
Network & Security: 9,70%
Business Process: 6,68%
Healthcare: 5,98%
Finance: 4,02%

Allokation nach Ländern:

USA: 60,99%
Euroland: 11,91%
Japan: 8,13%
Israel: 2,33%
Polen: 2,08%
Schweiz: 1,91%
United Kingdom: 1,21%

Bedingt durch das hohe Wachstum und Gewinnentwicklung unserer Aktien können wir über die nächsten Jahre mit einer sehr erfreulichen Entwicklung des AI-Leaders rechnen. Mit kurzfristigen Rücksetzern muss dabei immer gerechnet werden.

Wie wird KI das BIP-Wachstum erhöhen?

Laut Experten von Goldman Sachs planen Tech-Giganten in den nächsten Jahren KI-Investitionen von über 1 Billion Dollar.
Joseph Briggs von Goldman Sachs erwartet, dass KI am Ende 25 % aller Arbeitsaufgaben automatisieren und die US-Produktivität um 9 % sowie das BIP-Wachstum um 6,1 % in den nächsten 10 Jahren steigern wird. Trotz fehlender „Killer-Anwendung“ sehen einige Analysten keine Anzeichen irrationaler Überschwänglichkeit bei aktuellen KI-Investitionen.
Allerdings könnten laut Goldman Sachs Analysten Engpässe bei Chips und Stromversorgung das Wachstum der KI-Technologie einschränken. Die rasant steigende Stromnachfrage durch KI und Rechenzentren könnte in den USA und Europa zu einer schmerzhaften Stromknappheit führen, die das KI-Wachstum begrenzt. Quelle: Goldman Sachs

Wo steht Deutschland im internationalen KI-Vergleich?

Deutschland hinkt bei KI-Patenten weit hinter China und den USA her.

Heute zeigt sich dieser Rückstand an der Zahl der von deutschen Unternehmen angemeldeten Patente, die als Schlüsselindikator für Innovation gilt. „Bei den Patentanmeldungen hinkt Deutschland weit hinter China und den USA her“, sagt Köhler-Geib (Chefvolkswirtin KfW)

Während China seit Anfang der 2000er Jahre einen 100-fachen Anstieg der Patentanmeldungen für KI-Technologie verzeichnete, hat sich das Wachstum in Deutschland im gleichen Zeitraum nur verdreifacht. Derzeit hält Deutschland einen mageren Anteil von 6 % an den weltweiten KI-Patentanmeldungen, weit hinter Chinas 29 % und den USA mit 27 %.
„Wir importieren in diesem Bereich weitaus mehr Waren als wir exportieren, während beispielsweise China im Bereich KI einen erheblichen Exportüberschuss aufweist“, sagte Köhler-Geib und bezeichnete dieses Handelsdefizit als „erhebliche Schwäche“ im Wettrennen um KI.

Deutschland kann Talente nicht halten.

Ihre Warnungen wurden von Alexander Löser, Professor an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin, bekräftigt. Zu den auf maschinellem Lernen basierenden KI-Lösungen, die heute den Markt dominieren, sagte er: „Deutschland wird zunehmend zum Kunden für KI-Dienste, die meist von außerhalb Europas angeboten werden – vor allem aus den USA, aber auch zunehmend aus Saudi-Arabien, Dubai und China.“
Dieser Trend werde noch dadurch verschärft, dass es Deutschland nicht gelinge, einige seiner besten KI-Talente zu halten, sagt Löser. „Viele Universitäten hier leisten exzellente Forschung und bilden hochqualifizierte Leute aus, aber ein erheblicher Teil von ihnen entscheidet sich dann dafür, im Ausland zu arbeiten.“
Um im globalen KI-Wettlauf den Anschluss zu halten, muss Deutschland zudem seine Investitionen in die KI-Forschung und -Entwicklung steigern, insbesondere in den Bereichen, in denen es bereits über eine starke Industrie verfügt. Zudem muss das Land die Ausbildungsmöglichkeiten für Studierende und Arbeitnehmer verbessern.
Quelle: DW

WIE LIEST EIN ROBOTER DEINEN LEBENSLAUF? DAS BIAS-PROBLEM BEIM EINSATZ VON KI IM RECRUITMENT

Bild: Tech. Midjourney prompted by THE DECODER

Unsere Gastautor:innen beleuchten den wachsenden Einfluss von KI bei der Stellenbesetzung. Ihre Untersuchungen zeigen, wie subtil, manchmal aber auch offensichtlich KI Vorurteile wiederholt und festigt.

Die Revolution der künstlichen Intelligenz (KI) hat begonnen und sich auf fast alle Bereiche des beruflichen und privaten Lebens ausgeweitet – auch auf die Personalbeschaffung.

Während sich Künstler:innen vor Urheberrechtsverletzungen fürchten oder davor, einfach ersetzt zu werden, werden sich Unternehmen und Führungskräfte zunehmend der Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung in unterschiedlichen Bereichen wie Lieferkettenmanagement, Kund:innenservice, Produktentwicklung und Personalmanagement bewusst.

Bald werden alle Geschäftsbereiche und -prozesse unter dem Druck stehen, KI in der einen oder anderen Form einzusetzen. Es liegt jedoch in der Natur der KI – und der Daten, die ihren Prozessen und Ergebnissen zugrunde liegen -, dass menschliche Voreingenommenheit (Bias) in die Technologie eingebettet ist.

Unsere Untersuchung befasste sich mit dem Einsatz von KI in der Personalbeschaffung und -einstellung – einem Bereich, in dem KI bereits in großem Umfang eingesetzt wird, um die Überprüfung von Lebensläufen zu automatisieren und Videointerviews von Bewerber:innen zu bewerten.

KI in der Personalbeschaffung verspricht mehr Objektivität und Effizienz während des Einstellungsprozesses, indem sie menschliche Voreingenommenheit eliminiert und die Fairness und Konsistenz der Entscheidungsfindung verbessert.

Unsere Untersuchungen zeigen jedoch, dass KI unterschwellig – und manchmal auch ganz offen – Vorurteile verstärken kann. Und die Einbeziehung von Personalfachleuten kann diese Auswirkungen eher verschlimmern als lindern. Dies stellt unsere Überzeugung infrage, dass menschliche Kontrolle KI eindämmen und moderieren kann.

Verstärkung menschlicher Voreingenommenheit

Obwohl einer der Gründe für den Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung darin besteht, dass sie objektiver und konsistenter sein soll, haben mehrere Studien ergeben, dass die Technologie in der Tat sehr wahrscheinlich voreingenommen ist. Das liegt daran, dass die KI aus den Datensätzen lernt, mit denen sie trainiert wurde. Wenn die Daten fehlerhaft sind, ist es auch die KI.

Verzerrungen in den Daten können durch die von Menschen geschaffenen Algorithmen, die die KI unterstützen, noch verschlimmert werden, da diese oft menschliche Voreingenommenheit in ihrem Design enthalten.

In Interviews mit 22 Personalfachleuten haben wir zwei häufige Vorurteile bei der Einstellung von Mitarbeitern festgestellt: „Stereotype Voreingenommenheit“ und „Ähnlichkeit mit mir“.

Stereotype Voreingenommenheit liegt vor, wenn Entscheidungen von Stereotypen über bestimmte Gruppen beeinflusst werden, wie z. B. die Bevorzugung von Bewerber:innen desselben Geschlechts, was zu einer Ungleichbehandlung der Geschlechter führt.

Eine „Similar-to-me“-Voreingenommenheit liegt vor, wenn Personalverantwortliche Bewerber:innen bevorzugen, die einen ähnlichen Hintergrund oder ähnliche Interessen haben wie sie selbst.

Diese Verzerrungen, die die Fairness des Einstellungsverfahrens erheblich beeinträchtigen können, sind in den historischen Einstellungsdaten enthalten, die dann zum Trainieren der KI-Systeme verwendet werden. Dies führt zu voreingenommener KI.

Wenn auch in der Vergangenheit bestimmte demografische Gruppen bei der Einstellung bevorzugt wurden, wird die KI dies auch weiterhin tun. Diese Verzerrungen abzuschwächen ist eine Herausforderung, da Algorithmen persönliche Informationen auf der Grundlage verborgener Daten aus anderen korrelierten Informationen ableiten können.

In Ländern mit unterschiedlich langen Militärdienstzeiten für Männer und Frauen könnte eine KI beispielsweise anhand der Dauer des Dienstes auf das Geschlecht schließen.

Diese anhaltende Voreingenommenheit unterstreicht die Notwendigkeit einer sorgfältigen Planung und Überwachung, um sowohl bei menschlichen als auch bei KI-gesteuerten Rekrutierungsprozessen Fairness zu gewährleisten.

Können Menschen helfen?

Neben Personalfachleuten haben wir auch 17 KI-Entwickler:innen befragt. Wir wollten herausfinden, wie ein KI-Rekrutierungssystem entwickelt werden könnte, das die Voreingenommenheit bei der Einstellung abmildert, anstatt sie zu verschärfen.

Auf der Grundlage der Interviews entwickelten wir ein Modell, bei dem Personalverantwortliche und KI-Programmierer:innen Informationen austauschen und Vorurteile hinterfragen, während sie Datensätze untersuchen und Algorithmen entwickeln.

Unsere Ergebnisse zeigen jedoch, dass die Schwierigkeit bei der Umsetzung eines solchen Modells in den bildungsmäßigen, beruflichen und demografischen Unterschieden liegt, die zwischen Personalfachleuten und KI-Entwickler:innen bestehen.

Diese Unterschiede erschweren eine effektive Kommunikation, Zusammenarbeit und sogar die Fähigkeit, einander zu verstehen. Während Personalfachleute traditionell in Personalmanagement und Organisationsverhalten ausgebildet sind, verfügen KI-Entwickler:innen über Kenntnisse in Datenwissenschaft und Technologie.

Diese unterschiedlichen Hintergründe können bei der Zusammenarbeit zu Missverständnissen und Fehlanpassungen führen. Dies ist besonders in kleineren Ländern wie Neuseeland ein Problem, wo die Ressourcen begrenzt und die beruflichen Netzwerke weniger vielfältig sind.

Verknüpfung von HR und KI

Wenn Unternehmen und Personalverantwortliche das Problem der Voreingenommenheit bei der KI-gestützten Rekrutierung angehen wollen, müssen mehrere Änderungen vorgenommen werden.

Erstens ist die Einführung eines strukturierten Schulungsprogramms für Personalfachleute mit Schwerpunkt auf der Entwicklung von Informationssystemen und KI von entscheidender Bedeutung. Diese Schulung sollte die Grundlagen der KI, die Identifizierung von Verzerrungen in KI-Systemen und Strategien zur Abschwächung dieser Verzerrungen umfassen.

Ebenso ist es wichtig, eine bessere Zusammenarbeit zwischen Personalfachleuten und KI-Entwicklern zu fördern. Unternehmen sollten sich um die Bildung von Teams bemühen, die sowohl HR- als auch KI-Spezialisten anhören. Diese können helfen, die Kommunikationslücke zu überbrücken und ihre Bemühungen besser aufeinander abzustimmen.

Überdies ist die Entwicklung kulturell relevanter Datensätze von entscheidender Bedeutung für den Abbau von Verzerrungen in KI-Systemen. HR-Fachleute und KI-Entwickler:innen müssen zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die in KI-gesteuerten Rekrutierungsprozessen verwendeten Daten vielfältig und repräsentativ für verschiedene demografische Gruppen sind. Dies wird dazu beitragen, gerechtere Einstellungspraktiken zu schaffen.

Schließlich benötigen die Länder Richtlinien und ethische Standards für den Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung, die dazu beitragen können, Vertrauen aufzubauen und Fairness zu gewährleisten. Organisationen sollten Richtlinien einführen, die Transparenz und Verantwortlichkeit in KI-gesteuerten Entscheidungsprozessen fördern.

Mit diesen Schritten können wir ein inklusiveres und faireres Einstellungssystem schaffen, das die Stärken von Personalfachleuten und KI-Entwickler:innen gleichermaßen nutzt.

Zusammenfassung

Forscher haben herausgefunden, dass die bei der Personalbeschaffung eingesetzte KI zwar mehr Objektivität und Effizienz verspricht, aber aufgrund fehlerhafter Datensätze und von Menschen erstellter Algorithmen, die Voreingenommenheiten enthalten, tatsächlich die Voreingenommenheit verstärken kann.
Befragungen von Personalfachleuten ergaben, dass bei Einstellungen häufig Vorurteile wie „stereotype Voreingenommenheit“ und „Ähnlichkeit mit mir“ auftreten, die die Fairness des Einstellungsverfahrens erheblich beeinträchtigen und in KI-Systeme einfließen können.
Um Voreingenommenheit bei der KI-gestützten Rekrutierung zu bekämpfen, sind Änderungen erforderlich. Dazu gehören strukturierte Schulungen für HR-Fachleute zu KI, eine bessere Zusammenarbeit zwischen HR- und KI-Spezialist:innen, die Entwicklung kulturell relevanter Datensätze sowie Richtlinien und ethische Standards für den Einsatz von KI bei der Rekrutierung.

Herzliche Grüße aus Stuttgart

Tilmann Speck

Christian Hintz

Gerd Schäfer

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