𝗪𝗮𝘀𝗵𝗶𝗻𝗴𝘁𝗼𝗻 𝘄𝗶𝗿𝗱 𝗷𝗲𝘁𝘇𝘁 𝗺𝗲𝘀𝘀𝗲𝗻, 𝘄𝗼 𝗔𝗜 𝘁𝗮𝘁𝘀𝗮̈𝗰𝗵𝗹𝗶𝗰𝗵 𝗽𝗮𝘀𝘀𝗶𝗲𝗿𝘁:
𝗪𝗶𝗿 𝗵𝗮𝗯𝗲𝗻 𝗜𝗵𝗻𝗲𝗻 𝗴𝗲𝘀𝗮𝗴𝘁, 𝘄𝗮𝘀 𝘀𝗶𝗲 𝗳𝗿𝗮𝗴𝗲𝗻 𝘀𝗼𝗹𝗹𝗲𝗻
Das US Bureau of Labor Statistics schlägt etwas vor, was keine Statistikbehörde auf der Welt bisher getan hat: die Aufnahme von Fragen zur künstlichen Intelligenz in die American Time Use Survey (ATUS), die die Nutzung von KI mit einer kontinuierlichen 24-Stunden-Aufzeichnung der tatsächlichen Tage der Menschen verknüpft (91 FR 42775, OMB 1220-NEW).
Adoptionsumfragen sagen uns, ob Menschen KI ausprobiert haben. Ein Zeitprotokoll sagt uns, wie viel, für welche Aufgaben und anstelle wovon. Für jeden, der KI-Risiken in einem Unternehmen managt, sind diese zweiten Fakten die entscheidenden.
The Human Ai Institute® hat heute eine formelle öffentliche Stellungnahme eingereicht, die sich bewirbt Enterprise-wide AI Risk Management® (EW-AiRM®) ewairm.com zu dem Vorschlag, verfasst von unserem Gründungsdirektor, Prof. Markus Krebsz.
Unsere Position ist eine der starken Unterstützung, mit zehn spezifischen Empfehlungen. Vier stechen hervor:
🔹 𝗦𝗵𝗮𝗱𝗼𝘄-𝗔𝗜 𝗺𝗲𝘀𝘀𝗲𝗻. Eine Frage, ob das für die Arbeit verwendete KI-Tool vom Arbeitgeber genehmigt wurde oder dem Befragten selbst gehörte, würde die erste national repräsentative Schätzung der nicht genehmigten KI-Nutzung am Arbeitsplatz ergeben. Jeder Unternehmensführungsrahmen muss derzeit von dieser Zahl ausgehen. Das BLS könnte uns darüber informieren.
🔹 𝗩𝗲𝗿𝗶𝗳𝗶𝘇𝗶𝗲𝗿𝘂𝗻𝗴 𝗺𝗲𝘀𝘀𝗲𝗻. Haben die Leute KI-Ausgaben überprüft, bevor sie sie verwendet haben? Die Zeit für die Überprüfung ist der versteckte Nenner aller KI-Produktivitätsansprüche, und keine nationale Umfrage misst dies.
🔹 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲, 𝗲𝗺𝗯𝗲𝗱𝗱𝗲𝗱 𝘂𝗻𝗱 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗡𝘂𝘁𝘇𝘂𝗻𝗴 𝘁𝗿𝗲𝗻𝗻𝗲𝗻. Das zweijährige Erhebungsfenster 2027 bis 2028 wird die Mainstreamisierung von KI-Agenten umfassen. Ein Modul, das sich um das "Chatten mit einer KI" dreht, wird 2028 falsch beschreiben.
🔹 𝗔𝘄𝗮𝗿𝗲𝗻𝗲𝘀𝘀-𝗚𝗮𝗽 𝗺𝗲𝘀𝘀𝗲𝗻. KI verschwindet schneller in gewöhnlicher Software, als die Befragten sie erkennen können. Messen Sie die Abweichung; tun Sie nicht so, als ob sie nicht existiert.
Unser Beitrag hebt auch einen Punkt hervor, der unserer Meinung nach für jede derzeit weltweit konzipierte KI-Sammlung gilt: Nationale Statistiken sind der fehlende Nenner für die KI-Unternehmensführung. Organisationen, Versicherer und Aufsichtsbehörden kalibrieren derzeit anhand von Marktumfragen der Anbieter. Das BLS kann diese Grundlage durch Statistiken ersetzen.
Wie einer unserer EW-AiRM™ Governance Maxims besagt: „Governance, die richtig aussieht, ist nicht dasselbe wie Governance, die funktioniert.“ Die gleiche Disziplin gilt für die Messung.
Sehen Sie hier unseren Beitrag:
https://enterprisewideairiskmanagement.grigora.app/usatus/