Amazon hat sein Bewerbungstool abgeschafft, weil es Frauen diskriminierte – und das war zunächst niemandem aufgefallen.

Der erste Schritt zur Lösung ist das Problem zu erkennen. Dies ist jedoch nicht immer einfach, wenn das Problem unsichtbar zu sein scheint. Daten sind nicht objektiv. Aber ebenso wenig sind es Menschen. Jeder von uns hat seine individuelle Sicht auf die Welt und somit leider auch blinde Flecken. Das ist nur menschlich.

Trotzdem müssen wir Strategien finden, wie wir damit umgehen, damit Bias (Datenverzerrung) in der Datengrundlage nicht zu unerwünschten Ergebnissen führt. Dabei ist das Problem nicht neu, es wird jedoch durch neue Technologien wie z.B. KI nicht automatisch gelöst, sondern im Gegenteil sogar potenziell verstärkt. Und manchmal ist Bias vielleicht sogar gewünscht. Dann sollten wir allerdings in der Lage sein, diesen nach unseren Zielen zu steuern.

Im Vortrag schauen wir uns die Studienlage der letzten Jahre an. Dabei werden ein paar bekannte Beispiele für Bias in Daten präsentiert, aber auch unerwartete. Schließlich diskutieren wir effektive Lösungsstrategien und wie diese Strategien in Ihrem Unternehmen umgesetzt werden können und welche Vorteile sich dadurch ergeben.