IA on the job: Welche Informationen darf ein Assistent erhalten?
In Basel arbeiten Pharma, Life Sciences, Rheinlogistik und internationale Forschung und Entwicklung mit Informationen, deren Weitergabe kontrolliert werden muss. Die Führungsfrage ist konkret: Wie lassen sich Teams dabei unterstützen, vor dem Formulieren einer Anfrage zu entscheiden, welche Informationen sie einem KI-Assistenten übermitteln dürfen?
Was die Literatur belegt
Alessandro Acquisti, Laura Brandimarte und George Loewenstein (2015, Science) fassen Forschungsarbeiten zusammen, nach denen Entscheidungen zur Offenlegung unter anderem von Unsicherheit, Kontext und der Darstellung von Wahlmöglichkeiten abhängen. Einstellungen zum Schutz der Privatsphäre führen folglich nicht automatisch zu einem beständigen Verhalten. Für Führungskräfte ist dies ein Grund, die Kenntnis einer Regel nicht mit ihrer Anwendung im Moment der Informationsweitergabe gleichzusetzen.
Der Kontext verändert die Bereitschaft zur Offenlegung
Leslie K. John, Alessandro Acquisti und George Loewenstein (2011, Journal of Consumer Research) zeigen experimentell, dass der Erhebungskontext die Bereitschaft zur Preisgabe sensibler Informationen verändern kann. In ihren Experimenten kann ein weniger professionell wirkendes Umfeld mehr Offenlegung auslösen als ein formelleres. Daraus ergibt sich eine für KI zu prüfende Hypothese: Eine vertraute dialogbasierte Oberfläche könnte die Grenze zwischen gewöhnlichem Austausch und Datenübermittlung weniger deutlich erscheinen lassen.
Der vorschnelle Schluss
Daraus könnte man ableiten, dass interne Informationen bei jeder Interaktion mit KI verboten werden sollten. Diese Arbeiten erlauben jedoch weder eine Beurteilung der Sicherheit eines bestimmten Werkzeugs noch eine Gleichsetzung sämtlicher interner Informationen mit besonders schützenswerten Personendaten. Eine hilfreiche Regel muss Informationskategorie, zugelassene Umgebung und Nutzungsbedingungen unterscheiden, statt sich auf einen allgemeinen Eindruck von Vertrauen oder Misstrauen zu stützen. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)
Was die Daten nicht belegen
Diese Forschungsarbeiten untersuchen nicht die heutige berufliche Nutzung generativer Assistenten in Basler Unternehmen. Die Übertragung ihrer Ergebnisse auf Fabrikationsgeheimnisse, Forschungsergebnisse oder Versanddaten bleibt eine Arbeitshypothese und ist kein nachgewiesener Effekt. Ebenso misst die Teilnahme an einer Sensibilisierung oder die Unterzeichnung einer Richtlinie nicht unmittelbar die Fähigkeit, eine unzulässige Weitergabe in einer konkreten Situation zu erkennen.
Eine überprüfbare Praxis in Basel
Im Rahmen von «IA on the job» von SHR — Swiss Human Resources wäre eine Übung mit fiktiven Anfragen aus Pharma, Life Sciences, Rheinlogistik und internationaler Forschung und Entwicklung möglich, ohne echte vertrauliche Daten. Vor und nach der Schulung halten die Teilnehmenden fest, was sie übermitteln, entfernen oder zur Freigabe vorlegen würden, und nennen das vorgesehene Werkzeug sowie die Umgebung. Gemessen wird hauptsächlich der Anteil der Fälle, in denen die vorgeschlagene Übermittlung gegen ein vorab von Sicherheits-, Datenschutz- und Fachverantwortlichen genehmigtes Bewertungsraster verstösst; unnötige Ablehnungen werden separat erfasst. Zwei vergleichbare Fallserien ermöglichen es, einen Fortschritt in der Übung zu überprüfen, ohne ihn als Nachweis regelkonformen Verhaltens im Arbeitsalltag darzustellen. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Basel, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.
In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Basel
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