effektiv. effizient. sicher. verantwortungsvoll.
KI-Systeme, auf die man sich verlassen kann.
Vertrauenswürdige KI für den Mittelstand und regulierte Branchen
Ich unterstütze Sie bei der Planung, Umsetzung und Prüfung auditfähiger KI-Systeme sowie deren Rahmenbedingungen für einen rechtmäßigen, sicheren und ethischen KI-Einsatz.
Wer?
Moin.
Mein Name ist Ole Dawidzinski. Ich bin KI-Compliance-Beauftragter, ehemaliger Data Scientist und Consultant mit mehr als 8 Jahren Erfahrung in der Durchführung von Data Science und KI-Projekten in regulierten Bereichen.
Als zertifizierter ISO 42001 Professional (TÜV) und Initiator des Open Source KI-System Framework (OSKIS) liegt mein Schwerpunkt in der Planung, Entwicklung und Bereitstellung von auditfähigen KI-Systemen auf Basis oder ergänzt von Open Source Technologien sowie der Schaffung effektiver TOMs für deren rechtmäßigen, sicheren und ethischen Einsatz.
Meine Vision & Mission: Vertrauenswürdige KI-Systeme, auf die man sich verlassen kann. Dazu stelle ich sicher, dass KI-Systeme rechtmäßig, robust und ethisch sind und schaffe die technischen und organisatorischen Rahmenbedingungen für deren effektive, effiziente, sichere und verantwortungsvolle Nutzung .
KI bietet Chancen und Risiken
Warum vertrauenswürdige KI?
Spätestens seit ChatGPT ist Künstliche Intelligenz (KI) keine Zukunftsvision mehr, sondern ein integraler Bestandteil unseres Alltags – von intelligenten Assistenten oder Agenten bis hin zu komplexen Analysetools. Doch mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Systemen wachsen auch die Fragen nach ihrer Vertrauenswürdigkeit und unserem Vertrauen in sie. Da KI-Entscheidungen immer weitreichendere Konsequenzen haben können, ist es unerlässlich, dass KI-Systeme nicht nur (fortlaufend) leistungsfähig, sondern auch transparent, zuverlässig und ethisch einwandfrei funktionieren.
Wo ich Sie unterstützen kann
Meine Leistungen
Beratung
Beratung zur Identifikation und Steuerung von KI-Risiken
Beratung zur Planung, Entwicklung und Einführung vertrauenswürdiger KI-Systeme
Beratung zum Aufbau vertrauenswürdiger und souveräner KI-Ökosysteme und -Anbieter
Beratung zum Einsatz von Open-Source- und Open-Weight–KI-Systemen und Modellen
Umsetzung & Entwicklung
Unterstützung bei der Entwicklung vertrauenswürdiger KI-Systeme entlang des gesamten AI-Lifecycles
Unterstützung beim Aufbau und Einführung von (Open-Source-) KI-Ökosystemen
Entwicklung von Kontroll-, Risiko- und Prüfkatalogen für KI-Systeme, Modelle und Use Cases (inklusive Vorlagen)
Entwicklung von Test-, Evaluations- und Use-Case-Konzepten sowie Modellbewertungen (z. B. KI-VO, Robustheit, Ethik)
Erstellung und Durchführung von Schulungskonzepten und Trainings mit Schwerpunkt vertrauenswürdige KI (Regulatorik, Robustheit, Ethik)
Prüfung
KI-System-Audit: Unabhängige Bewertung bestehender KI-Systeme mit Blick auf Funktionalität / Qualität, Risiko & Compliance
Evaluationskonzepte für LLM-Anwendungen
Red-Teaming & Robustheitstests (z. B. Prompt-Injection, Jailbreaks, Fehlverhalten etc.)
Ethik-Prüfungen: Bias-, Fairness- & Sicherheitsanalysen
Genauigkeits- und Qualitätsanalysen („Wie gut funktioniert mein System eigentlich?“)
Compliance-Checks: EU AI Act, ISO/IEC 42001 / 23894 – Risiko-Klassifizierung, Dokumentationspflichten, Konformitätsvorbereitung etc.
Mein Blog.
Beiträge, Leitfäden und mehr…
Veröffentlichungen bei Dritten.
Artikel und Gastbeiträge
Large Language Models – Open Source als Alternative?
Beinahe täglich erscheinen neue Werkzeuge und Use Cases auf Basis von Large Language Models (LLMs). Nie war es so leicht, Zugriff auf fortschrittlichste KI-Systeme zu bekommen. Aktuell sind OpenAI und Microsoft sowie Google die führenden kommerziellen Anbieter, die auch Schnittstellen (APIs) zur Nutzung der Modelle bereitstellen – sogenannte AI-as-a-Service (AIaaS).
KI-Modelle und ihre Potenziale – Open Source versus Closed Source
Wo bis vor kurzem noch außer Frage stand, dass Closed-Source-Anbieter wie OpenAI oder Google mit ihren Sprachmodellen ChatGPT, GPT-3/4 oder Bard eine Monopolstellung einnehmen, haben sich in kürzester Zeit Open-Source-Alternativen entwickelt. Der folgende Beitrag soll einen Einblick geben, was Closed- und Open-Source-Modelle voneinander unterscheidet, ob letztere eine Alternative sein können und wie die zukünftige Entwicklung aussehen kann.
ChatGPT & Co.: So verändern individualisierte KI-Systeme den Versicherungsvertrieb
Cash Online –
Das Sprachmodell ChatGPT hat Künstliche Intelligenz (KI) in den weltweiten Fokus der Öffentlichkeit gerückt. Das textbasierte KI-System hat die beeindruckende Fähigkeit, menschenähnliche Konversationen zu führen oder komplexe Aufgaben wie Textzusammenfassungen und Übersetzungen anzufertigen. Doch welche Potenziale ergeben sich daraus für Branchen wie den Versicherungsvertrieb? Und wo liegen die Grenzen solcher Sprachsysteme?
Augen und Ohren für KI: Autonome Agenten zur Aufgaben- und Prozessautomatisierung
it-daily – – Ole Dawidzinski
Generative KI auf Basis von Large Language Models (LLMs) durchdringt derzeit immer mehr Anwendungsbereiche und schafft zunehmend neue Möglichkeiten. Viele haben ChatGPT oder die Bing Chat AI bereits ausprobiert und nutzen die KI-Systeme bereits als Unterstützung im Alltag oder Beruf. Doch was wäre, wenn solche “intelligenten” Assistenzsysteme weitaus komplexere Aufgaben übernehmen, uns gar das Denken teilweise abnehmen würden? Autonome Agenten sind bereits auf dem Vormarsch.
Potential von ChatGPT & Co.: Individualisierte KI-Systeme als nächster Schritt für Handel und Unternehmen
Location Insider – 03.März 2023 – Ole Dawidzinski
Seit der Veröffentlichung des Chatbots ChatGPT – eines textbasierten Dialogsystems, das auf maschinellem Lernen beruht – durch OpenAI überschlagen sich die Erwartungen. Gleichzeitig wachsen die Sorgen und Zweifel an der Praxistauglichkeit solcher Programme durch zu ungenaue oder generische Antworten. Die einen sehen in Künstlicher Intelligenz (KI) die Zukunft, mit großen Anwendungspotenzialen, andere fühlen sich in der Annahme bestärkt, dass KI noch in den Kinderschuhen steckt. Experimente mit ChatGPT zeigen immer wieder, dass insbesondere bei Fachfragen oder speziellen Problemstellungen sehr unterhaltsame, aber häufig falsche oder zu allgemeine Antworten generiert werden. Den Programmen fehlt einfach noch eine ganze Menge Wissen. Ausgerechnet diese Tatsache ist jedoch deren eigentliches Potenzial und ermöglicht es Unternehmen, ihre ganz eigenen, fallbezogenen Systeme aufzubauen. Doch was bedeutet das genau und welche Möglichkeiten bieten sich mit Blick auf Personalisierung, Produktentwicklung oder der Kund:innenkommunikation?
