Bei einem Einsatz am Arbeitsplatz werden die Auswirkungen des geplanten KI-Systems auf die Belegschaft, die Arbeitsbedingungen sowie auf einen möglichen Stellenabbau analysiert und minimiert.
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Kriterien werden bestimmt, um sicherzugehen, dass die verwendete Hardware und die genutzten Rechenzentren nachhaltig sind. Bestimmte Zertifizierungen oder Effizienzmetriken müssen zum Beispiel vorhanden sein.
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Positive und negative Nachhaltigkeitspotenziale werden identifiziert, analysiert und gegebenenfalls quantifiziert. Kennzahlen werden festgelegt, um zu erfassen, ob die positiven Potenziale ausgeschöpft wurden.
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Maßnahmen zur Kompensation von anfallenden CO2-Emissionen werden festgelegt. Werkzeuge zur Erfassung der CO2-Emissionen werden definiert.
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Die notwendige Leistung des Modells und das Ressourcenbudget werden festgelegt, ebenso Kennzahlen zur Erfassung der Energieeffizienz. Testverfahren zur frühzeitigen Erkennung scheiternder Experimente werden definiert.
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Lokales Wissen (über Stakeholder oder auch Daten) wird in den Entwicklungsprozess eingebunden. Es wird ein diverses Entwicklungsteam aufgestellt.
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Standards des barriererearmen und inklusiven Designs werden berücksichtigt.
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Es werden Datenschutzmaßnahmen geplant. Betroffene werden über die Verwendung ihrer personenbezogenen Daten informiert. Ihnen werden Auswahlmöglichkeiten angeboten.
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Mögliche technische Risiken werden identifiziert und Eingriffsmöglichkeiten für den Fall festgelegt, dass das System schädliche Folgen hat.
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Wenn Menschen von den Entscheidungen des KI-Systems betroffen sind, werden Fairnessregeln festgelegt, die das System befolgen muss. Zudem werden Maßnahmen zum Beseitigen von Bias bestimmt,…
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