Worum es geht:
Nicht alle Bias-Risiken sind gleich. Einige Stakeholder-Gruppen haben eine höhere Wahrscheinlichkeit für Bias, da sie in deinen Daten unterrepräsentiert sind oder in Randfälle fallen. Andere könnten schwerwiegendere Folgen erleiden, falls Bias auftritt, möglicherweise weil die Einsätze hoch sind, der Schaden schwer umkehrbar ist oder sie ohnehin schon vulnerabel sind.
Dieses Board hilft dir, beide Dimensionen für jede Stakeholder-Gruppe zu bewerten, damit du weißt, wo du deine Minderungseffekte konzentrieren solltest.
Du wirst jede Gruppe gegen folgende Kriterien bewerten:
Wahrscheinlichkeit von Bias: Wie gut sind sie in deinen Trainingsdaten vertreten? Fallen sie in Randfallmuster? Gibt es historische Vorurteile in deinen Datenquellen?
Schwere des Schadens: Was steht für sie auf dem Spiel? Können sie sich erholen, wenn etwas schiefgeht? Befinden sie sich bereits in einer verletzlichen Position?
Was es dir ermöglicht:
Eine Risikokarte, die jede Stakeholder-Gruppe über vier Zonen abbildet: Kritisch, Hoch, Mittel und Niedrig.
Du wirst mit einer klaren, priorisierten Liste herauskommen, die genau zeigt, welche Gruppen zuerst eingreifen müssen, anstatt zu versuchen, alles auf einmal zu beheben.
Wer am meisten davon profitiert:
Produktmanager, Datenwissenschaftler, Risiko- und Compliance-Teams und alle, die dafür sorgen müssen, dass KI-Systeme keinen unverhältnismäßigen Schaden verursachen. Unverzichtbar für Teams, die in regulierten oder risikobehafteten Bereichen arbeiten.
Anleitung zur Nutzung:
Plane 60 Minuten ein. Gehe jede Stakeholder-Gruppe von Board 2 durch, bewerte ihre Wahrscheinlichkeit und Schwere der Auswirkungen und trage sie auf der Risiko-Heatmap ein.
Dieses Board ist projektspezifisch, sodass du es für jede neue KI-Initiative wiederholen wirst, jedoch bleibt das Rahmenwerk gleich.
Teil der AI Bias Mitigation Workshop-Serie (Boards 3 bis 4).
