从事战略性人力资源工作的公司可以通过及时支持员工并通过有针对性的培训措施将他们部署到更有效地工作来解决重要的分配问题。这也让许多员工有机会成长到新的专业和新的专业领域，从而找到新的、有价值的视角。这意味着数字杂耍的职员成为 IT 项目经理，或者精通纸张的演讲者成为敏捷大师。这看起来当然是可能的。然而，从目前劳动力市场的总体趋势来看，我们还不能轻易下结论说人工智能的使用将会带来巨大的负面影响。
基于当前的技术状况，人工智能使用了根据数学优化规则工作的特定算法。机器学习技术使应用程序能够根据从大量先前分析的案例中获得的经验来决定如何处理下一个案例。分类情况或类推决策。然而，当前所有人工智能应用程序固有的特点是，人们仍然决定应用程序提供的质量。换句话说，机器的主权仍然属于负责机器输出质量保证的决策者。监管机构也坚持这一经过验证的人类责任原则。 BaFin 至少根据其自己的说法，不想接受任何充当黑匣子的模型或算法。因此，“独立”人工智能的场景需要比当今技术本 网络营销联系清单 身更加重大的创新飞跃。
XAI——新的解释熊
过去，人工智能应用程序被（正确地）称为黑匣子，因为用户无法看到软件基于什么基础做出决策假设。这个论点被一次又一次地用作永恒的口头禅。由此，BAFin 等提出了这样的要求：人工智能算法必须谨慎且透明地开发，并且人工智能的决策应该是可理解的。现在，我们采用针对人工智能量身定制的有条不紊的方法进行谨慎而透明的开发。 AI决策的可追溯性现在也已经解决。可以说，新的算法已经被开发出来，可以将决策计算回原点，从而识别决策所依据的影响因素或变量。这是人工智能的进一步发展，即所谓的可解释人工智能（XAI）。这意味着人工智能的决定可以在每个案例中得到证明和理解。例如，这对于审计问题尤其重要。
行善并谈论#1：人工智能作为诊断工具
让我们看看今天人工智能已经做了什么，这是有无可争议的理由的。让我们以健康为话题：癌症是德国第二大常见死因。最常见的癌症类型之一是肺癌。研究人员目前正在开发一种基于人工智能的辅助系统，很快将支持医生的决策。这是通过人工智能支持的肺部 CT 图像评估来完成的，该评估基于所谓的神经网络，并经过数千个先例的训练。