Diese Verantwortung ist jedoch keine leichte Aufgabe. Unternehmen müssen nicht nur ihre Daten transparent und nachvollziehbar verwalten, sondern auch diskriminierende Verzerrungen in Algorithmen erkennen und eliminieren. Was auf dem Papier umsetzbar scheint, entpuppt sich in der Praxis oft als hochkomplex. Wie lässt sich etwa sicherstellen, dass ein KI-Modell auf neutralen Daten trainiert wird, wenn die zugrunde liegende Realität von Ungleichheiten geprägt ist?

Doch Bias ist nur eine von vielen …