Künstliche Intelligenz ist mittlerweile ein fester Bestandteil unseres Arbeitsalltags und beeinflusst dabei auch unser Verständnis von Realität. KI ist dabei keineswegs neutral, sondern reproduziert stereotype Muster. Unsere Transformationsexpertin Natalia Schwarz gibt Tipps, wie Mitarbeitende KI bewusster und inklusiver nutzen können.
Zahlreiche Studien zeigen, dass KI bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten verstärken kann. Denn KI berechnet Wahrscheinlichkeiten, basierend auf Trainingsdaten, die die Welt abbilden, wie sie früher war. Genau darin liegt das Problem, erklärt Natalia Schwarz vom AI Hub der REWE Group, wo sie unter anderem für AI Change Managment verantwortlich ist. Denn wenn Führungskräfte historisch überwiegend männlich, weiß und mittleren Alters waren, bildet die KI genau dieses Bild ab. Wurden Pflegekräfte meist weiblich dargestellt, führt die KI dieses Muster fort. Tauchen Menschen mit sichtbarer Behinderung in Daten kaum auf, blendet die KI sie in den Ergebnissen aus. Der Begriff „Bias” beschreibt genau diese Verzerrung. KI-Bias entsteht aus Daten, den Perspektiven der Entwickler:innen und aus dem Nutzerverhalten.
Unsere Bias‑Gallery stellt KI-generierte Bilder von Berufsgruppen echten Portraits aus der REWE Group gegenüber. Der Kontrast macht die Lücke zwischen algorithmischen Erwartungen und unserer vielfältigen Realität sichtbar. Besonders auffällig ist, dass die dargestellten Personen kaum individuelle oder markante Merkmale aufweisen. Stattdessen entsprechen sie überwiegend einem einheitlichen, „normschönen“ Erscheinungsbild. Darüber hinaus treten Fehler bei der Darstellung von Arbeitskleidung und Logos auf. Ziel der Gallery ist es, Mitarbeitende für einen kritischen und verantwortungsvollen KI-Einsatz zu sensibilisieren.
Die gute Nachricht ist: Jede und jeder von uns kann zu einer inklusiveren KI-Nutzung beitragen – mit jedem einzelnen Prompt. Natalia Schwarz zeigt fünf konkrete Ansätze, wie ihr eure KI-Nutzung bewusster und inklusiver gestalten könnt.
1) Rolle und Perspektive definieren
Wer ohne Rolle promptet, überlässt der KI die Deutungshoheit und landet schnell bei verzerrten Ergebnissen. Legt der Prompt fest, aus welcher professionellen Perspektive der Text entsteht, zum Beispiel als HR‑Expertin mit Fokus auf Diversity, liefert die KI deutlich differenziertere Inhalte, in denen Themen wie Chancengleichheit oder strukturelle Hürden eher berücksichtigt werden.
2) Zielgruppe explizit benennen
Außerdem sollte ein guter Prompt die Zielgruppe klar benennen – etwa eine diverse Belegschaft inklusive Teilzeitkräften, Menschen mit Behinderung oder unterschiedlichen kulturellen Hintergründen. Wenn der Prompt bestimmte Personengruppen unerwähnt lässt, fehlen diese häufig im KI-Ergebnis.
3) Perspektivwechsel als Gegenprobe
Generiert die KI denselben Inhalt vor einem anderen beruflichen oder soziokulturellen Hintergrund, entstehen oft völlig andere Ergebnisse. Anstatt die Rolle einer HR-Expertin vorzugeben, kann der Prompt beispielsweise auffordern, denselben Inhalt aus der Perspektive eines jungen Trainees mit Migrationshintergrund zu generieren, der gerade ins Unternehmen eingestiegen ist. Durch den bewussten Einbau verschiedener Rollen und Perspektiven werden blinde Flecken erkennbar und die eigene Denkrichtung kann hinterfragt werden. Ebenso können Nutzer:innen Inhalte gezielt aus verschiedenen Zielgruppenperspektiven erzeugen lassen, um neue Blickwinkel zu gewinnen.
4) Bias-Check einbauen
Um den KI-Bias zu umgehen, können Nutzer:innen die KI auffordern, ihre Ergebnisse auf versteckte Annahmen zu überprüfen. Ihr könnt also direkt nachfragen: Welche Personengruppen werden implizit bevorzugt oder ausgeschlossen? Werden Stereotype werden reproduziert?
5) Visuelle Vielfalt aktiv einfordern
Auch bei Bildgenerierungen sollte bereits der Prompt gezielt gegen KI‑Bias steuern. Vor allem bei Bildern ist der Bias am sichtbarsten und am einfachsten zu korrigieren. So kann der Prompt konkret definieren, dass auf dem Bild ein diverses Team mit verschiedenen Geschlechtern, Altersgruppen und kulturellen Hintergründen dargestellt werden soll.
Natalia Schwarz betont: „KI liefert keine fertigen Lösungen. Gute Ergebnisse entstehen im Dialog – durch Nachfragen, Präzisierungen und bewusste Entscheidungen.” Der Dialog zwischen Mensch und KI bleibt somit entscheidend für die Qualität der Ergebnisse.
