25.05.2021

Wer schützt uns vor dem Datenschutz?

In seiner aktuellen Kolumne beschäftigt sich Mic Hirschbrich mit der Frage nach dem Schaden, den Datenschutz verursachen kann.
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Mic Hirschbrich über Datenschutz
brutkasten-Kolumnist Mic Hirschbrich | Hintergrund: (c) Adobe Stock / peterschreiber.media
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Machen Sie sich Sorgen um Ihre Daten? Etwa wenn es um den neuen Impfpass geht? Eine unverhältnismäßig große „Gier nach Daten“ werfen zahlreiche Medien diesem neuen Instrument vor, das uns zurück zur Normalität begleiten soll nach diesem Pandemie-Ausnahmezustand. Die Frage nach der Verhältnismäßigkeit bei Datenzugriffen des Staates ist berechtigt und wichtig. Unsere sensiblen Daten wollen beschützt werden.

Konkret wollen wir uns vor einem Schaden schützen, der entsteht, wenn jemand unsere persönlichsten Daten – für was auch immer – missbraucht. Aber wer beschützt uns eigentlich vor Schäden eines Datenmangels? Wer beschützt uns vor einem „falschen Datenschutz“, also einem,  der vielleicht unsere Daten besser schützt als unser Leben und Wohlergehen?

Wozu braucht man auch unsere Daten?

Daten sind hervorragend dafür geeignet, die Welt zu beschreiben. Sie beschreiben die Wirklichkeit heute so detailliert, wie wir uns das wünschen. Moderne Digitaltechnologie macht es möglich. Damit können wir die Realität faktisch besser einordnen, verstehen und Sachverhalte analysieren. Und noch wichtiger, wir können basierend auf diesen Daten-Mustern immer bessere Entscheidungen treffen (auch automatisiert). Wie in der letzten Kolumne beschrieben, entwickeln wir uns von der Daten- in eine Entscheidungsökonomie.

Dieses Prinzip, aus Daten zu lernen, nutzen wir in der modernen Medizin genauso wie im Finanzwesen, der Mobilität, der Bildung, in Sicherheitsfragen oder eben in staatlichen Bereichen und der Forschung. Die Frage also „wer braucht schon unsere Daten“ ist folgerichtig zu beantworten mit: Jeder, der etwas besser verstehen und darauf aufbauend besser entscheiden möchte. Fortschritt braucht eine moderne Daten-Kultur!

Forschung wirkt, aber nur mit den richtigen Daten

Bleiben wir beim Beispiel Pandemie. Wenn Komplexitätsforscher Peter Klimek versucht herauszufinden, wo künftige pandemische Risiken liegen, hat er es mit hoch-komplexen Mustern zu tun. Qualität und Verfügbarkeit guter Daten aus dem epidemiologischen Geschehen sind daher eine wichtige Basis für brauchbare Vorhersagemodelle. Die Nutzung geschieht in diesen Bereichen meist mithilfe sogenannter „pseudonomysierter Daten“. Das bedeutet, anstatt von z.B. richtigen Namen, werden irgendwelche Zahlen und Buchstaben verwendet, um die Datensätze anonym zu machen. Denn es geht nicht um Herrn Bauer und Frau Mayer als Personen, sondern um statistische Werte, deren Gewichtung und Entwicklung. Analysten und Forscher tun dies, um elementar wichtige Fragen für uns zu beantworten. Etwa, wie können wir uns als Gesellschaft wieder maximal viel Freiheit gewähren, die Schwächsten schützen oder der Wirtschaft zum Aufschwung verhelfen? Wir sind als Gesellschaft darauf angewiesen, dass die Erkenntnisse aus solchen Datenmodellen möglichst präzise und aussagekräftig sind.

Wenn wir uns also (zu Recht) die Frage stellen, welchen Schaden wir nehmen könnten, wenn wir einer Institution oder Behörde Zugriff auf bestimmte Daten erlauben, dann sollten wir uns fortan auch fragen, welchen Schaden wir nehmen, wenn wir dies nicht tun! Ja, es kann mit Risiken verbunden sein, manche Datensätze zusammenzuführen. Es kann aber auch in einem ethischen Dilemma münden, es nicht zu tun.  

Wir sind das Abwägen von Risiken eigentlich gewohnt

Wenn wir das Auto als Transportmittel unserer Wahl sehen, um von A nach B zu kommen, wägen wir etliche Fragestellungen ab. Ist das Auto sicher, hat es einen Gurt, Airbags, vielleicht einen Seitenaufprallschutz? Sicherheit ist uns wichtig. Aber die Angst vor realen Risiken verhindert nicht, dass wir sogar täglich ins Auto steigen. Wir wissen, dass etwa 40.000-mal pro Jahr ein Unfall passiert. In 400 Fällen verlieren Österreicher*innen sogar ihr Leben dabei.

Wir haben in wirklich vielen Themen des Lebens gelernt, Nutzen und Gefahr sinnstiftend gegeneinander abzuwiegen. In der Datenökonomie ist uns das noch nicht gelungen.

Datenschutz: Kritik am Regulierungsmonster EU

Bengt Holström, Professor am MIT und Wirtschaftsnobelpreisträger von 2016, bringt es in einem Ö1-Interview auf den Punkt.  Als ihm die Frage gestellt wird, ob Europa in der digitalen Ökonomie zurückfalle, antwortet er: „Europa bemerkt gar nicht, welchen positiven Wert Daten darstellen“. Sorgen bereiteten ihm die sozialen Medien. Die EU aber würde (sinnvolle, Anm.) Daten-Anwendungen stark regulieren anstatt die sozialen Netzwerke. Die kommerzielle Auswertung der Daten in Europa müsse endlich positiver gesehen werden. Europa sei auch deshalb global abgeschlagen im Digitalbereich, hinter den USA und China. Was Privacy und Datenschutz angehe, befinde sich Europa noch mental in der Zeit des Kalten Krieges.

Am Ende des Tages müssen wir zudem den Eigentumsbegriff von Daten gesellschaftlich neu bewerten. Wenn wir aus Daten nicht lernen dürfen, sondern sie beschützen wie physisches Eigentum, verhindern wir den Fortschritt.

Fazit

Smart gemachter Datenschutz ist wichtig, denn eine missbräuchliche Verwendung unserer Daten und ein daraus entstehendes Misstrauen in unsere Datenkultur hemmen unsere Entwicklung und den Glauben an unsere digitale Zukunft. Bürger*innen und Konsument*innen haben aber auch ein Anrecht auf die allerbeste Nutzenstiftung digitaler Dienste. Ansonsten werden wir das Ungleichgewicht, wer aus Daten lernen darf und tolle Anwendungen damit entwickelt und wer nicht, einfach nicht los.   

Während ich als europäischer Kolumnist im Zuge dieser Recherche das 20-ste Cookie-Fenster im Browser wegklickte, um „meine Daten zu schützen“, und unsere Behörden viel zu wenig (gute) Daten haben, um die allerbesten Entscheidungen in dieser Pandemie zu treffen, hat Google dieser Tage LaMDA gestartet. Das ist vielleicht eines der größten „Daten-Lern“-Projekte, das es je gab. Mit LaMDA bekommen wir eine Technologie, die mit Menschen über alle erdenklichen Themen kommunizieren und diskutieren kann. Vielleicht auch darüber, wie man eine Pandemie bewältigt. Das Sprach-Modell kann das, weil es mit seiner KI über all diese Themen aus unfassbar großen Datensätzen und -Korpora lernen konnte und durfte. Das ist wunderbar, denn es gibt bestimmt viele sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten dafür. Aber wir können diese Art des „Lernens“ auch Organisationen und Institutionen ermöglichen, die sich um unsere Gesundheit, Bildung, Sicherheit und unseren Wohlstand kümmern!

Zum Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

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Die Herausforderung ist bekannt: Corporates müssen KI-Anwendungen operativ ins Unternehmen bringen, um international wettbewerbsfähig zu bleiben, die Umsetzung ist aber vor allem aufgrund hoher Sicherheitsanforderungen alles andere als trivial. Nicht überall gelang bislang daher der Sprung aus der Pilotphase. Doch einige heimische Corporates stechen mit ihren erfolgreich umgesetzten KI-Projekten hervor.

Ihnen widmen wir heuer die Kategorie „Corporate Innovation“ des brutkasten Innovator of the Year. Wir haben fünf Corporate-Manager:innen nominiert, die dieses Jahr mit besonders erfolgreichen oder ambitionierten KI-Projekten unter ihrer Verantwortung aufgefallen sind.

Der Preis wird heuer zum 6. Mal vergeben. Am 5. November findet die feierliche Award Ceremony im Rahmen des brutkasten-Jahresevents Momentum im Wiener Palais Berg statt. Neben der Kategorie Corporate Innovation wird der Award dieses Jahr in den Kategorien Startups und Scaleups vergeben. Als Preis in allen drei Kategorien winkt jeweils ein brutkasten-Medienpaket im Wert von 4.100 Euro.


Die „Innovator of the Year“-Kategorie Scaleups wird durch BCG unterstützt.


Publikumsvoting zum Innovator of the Year | Kategorie „Corporate Innovation“

Nun ist, wie jedes Jahr, deine Stimme gefragt. Bis zum 1. November (23:59 Uhr) kannst du für deine:n Favorit:in abstimmen! Jede:r User:in hat pro Tag und Kategorie genau eine Stimme – es lohnt sich also, die eigene Community zu aktivieren.

(Hinweis: Bei mehrfacher Stimmabgabe pro Tag erfolgt zwar keine gesonderte Fehlermeldung im Voting-Tool, Mehrfachvotes werden vom System jedoch automatisiert erkannt und ausgefiltert).

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Michael Waupotitsch, VP Textile Recycling | Andritz

Michael Waupotitsch | (c) Andritz

Angesichts von weltweit 92 Millionen Tonnen Textilmüll jährlich hat der Grazer Technologiekonzern Andritz eine neue KI-Lösung für die Kreislaufwirtschaft präsentiert. Mit dem System „teXscan“ soll die Bewertung von Alttextilien laut Angaben des Unternehmens künftig zerstörungsfrei automatisiert werden. In nur einer Sekunde soll das System die Textilqualität auf Stoff-, Garn- und Faserebene bewerten. Darauf basierend empfiehlt die KI den jeweils optimalen Weiterverarbeitungsweg, vom Ring-Spinnen bis zum chemischen Recycling. Laut Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz, soll diese prädiktive Analyse-Software eine Lücke in der großindustriellen Sortierung schließen und als Hebel für eine wettbewerbsfähige textile Kreislaufwirtschaft dienen.

Gerhard Dimmler, CTO | Engel

Gerhard Dimmler | (c) Engel

Unter dem Projektnamen “Inject AI” bringt der oberösterreichische Spritzgussmaschinen-Weltmarktführer einen KI-Assistenten direkt in die Spritzgießproduktion seiner Kunden. Der Engel Virtual Assistant (EVA) versteht und beantwortet nicht nur Fragen in natürlicher Sprache, sondern führt nach Freigabe auch Änderungen an der Maschinensteuerung kontrolliert selbst aus. Das System ist nicht nur für Neumaschinen verfügbar, sondern kann bei bestimmten Maschinentypen auch nachgerüstet werden. “Unser Ziel ist es, Anwenderinnen und Anwendern ein Werkzeug an die Hand zu geben, mit dem sie im Produktionsalltag effizienter arbeiten können”, sagt CTO Gerhard Dimmler.

Margit Kendler, CFO Greiner Packaging | Greiner

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Greiner Packaging arbeitet mit drei KI-Fokusfeldern: Kundeninteraktion, Produktion und Verwaltung. In der Produktion ist KI am Ende der Linie im Einsatz, im Verpackungsbereich und in Richtung Lager. Intern gibt es wöchentliche Online-Runden für Best-Practice-Sharing, einzelne Kolleg:innen arbeiten bereits viel mit Agenten. Kendler treibt das Thema aus der CFO-Rolle und steht für einen Industriebetrieb mit 902 Millionen Euro Umsatz und fast 4.900 Mitarbeiter:innen.

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Das Linzer Technologieunternehmen Keba zählt zu den globalen Spitzenreitern in mehreren Teilbereichen der Automatisierung. Seit diesem Jahr hat die Gruppe mit Keba Digital eine Software-Einheit mit KI-Fokus, die auch auf der Technologie des 2025 nach dessen Insolvenz übernommenen KI-Startups 7LYTIX aufbaut. Ziel von Keba Digital ist die Entwicklung industrietauglicher KI-Lösungen, die auch ohne Kopplung an Keba-Hardware vertrieben werden können. CEO Sulejman Ganibegović bringt Unternehmer- und Exit-Erfahrung mit und war bereits zuvor als Vice President Digital Business der Gruppe tätig.

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Spar zeigt, wie KI im Handel konkrete Wirkung entfaltet. Die Absatzprognose der Spar ICS erkennt Muster darin, welche Artikel an welchem Tag in welchem Markt gekauft werden, bezieht das Wetter ein und steuert auf dieser Basis die Bestellmenge pro Filiale. Damit konnte Spar den Verderb von Obst und Gemüse im Jahresvergleich um 20 Prozent reduzieren. Andreas Kranabitl führt die IT-Gesellschaft der Spar Österreich-Gruppe seit 2009 und verantwortet die technologische Basis dieser Lösung. Er macht vor, wie ein Traditionsunternehmen KI im Kerngeschäft skaliert und dabei wirtschaftliche Effizienz mit einem messbaren Beitrag gegen Lebensmittelverschwendung verbindet.

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