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CAS Women Leading Digital HWZ: Digital Fluency

Von Susanne Wenger, Februar 29, 2024

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Im zweiten Modul des CAS Women Leading Digital HWZ ging es um Digital Fluency. Wir hatten einen Tag zu Cybersecurity mit Eva Wolfangel, einen Tag zu Artificial Intelligence mit Afke Schouten und zwei Abende mit Marta Boeckenfeld zu Web3 & Metaverse.

Cybersecurity

Neben anderen Cybersicherheitsvorfällen haben wir die Ransomware-Attacken Wannacry und NotPetya von 2017 erörtert. Organisationen können daraus lernen, wie wichtig es ist, Sicherheitspatches einzuspielen, Netzwerke zu segmentieren und ihre IT-Assets zu verwalten. Auch Backups sind notwendig, um Daten wiederherstellen (und evtl. später entschlüsseln) zu können. Wichtig ist auch die Sensibilisierung der Mitarbeitenden und Lieferanten. Einfache Massnahmen wie auch zum Beispiel MFA bringen schon etwas.

Ein Notfallplan sollte vorliegen. Wir haben einen Sicherheitsvorfall simuliert und uns in dessen Handling als Vorgesetzte geübt. Lösegelder sollten nie bezahlt werden. Richtige Kommunikation ist kritisch. Weitere Informationen zum Vorgehen: NCSC.

Der Faktor Mensch ist zu berücksichtigen. Aus der Psychologie ist das Reptilienhirn bekannt. Dieses wird bei Angriffen ausgenutzt, indem emotionaler und zeitlicher Druck zu unüberlegten Soforthandlungen führen.

Sobald Angst im Spiel ist, geht das kritische Denken verloren (Christina Lekati).

Künstliche Intelligenz

Was ist Künstliche Intelligenz?

Computers that behave intelligently (Marvin Minsky).

Ein Bild, das Farbigkeit, Kreis, Ball, Kugel enthält.Automatisch generierte Beschreibung

Quelle: Apple

Ein Bild, das Symbol, Logo, Schrift, Grafiken enthält.Automatisch generierte Beschreibung

Quelle: Google

Digital Fluency

Quelle: Wikipedia

Digital Fluency

Quelle: Open AI

Ein Bild, das draußen, Transport, Landfahrzeug, Fahrzeug enthält. Automatisch generierte Beschreibung

Quelle: Post

Wie funktioniert KI? Die Daten und der gewünschte Output werden in drei Datensätze aufgeteilt. Mit den jeweiligen Datensätzen wird zunächst trainiert, dann verfeinert und evaluiert. Das resultierende Modell wird dann verwendet, um einen Output für operationelle Daten zu erzeugen. Modelle entstehen aus Machine Learning-Algorithmen, durch die Anwendung von Dateninput und dem erwarteten Output. Self-Learning im operativen Betrieb existiert nicht.

Digital Fluency

Quelle: sebokwiki.org

Dabei sind:

  • Dateninput: Audio, Text, Bilder, DBs, Zeitreihen
  • Output: Stimmung, Text, Video, Bilder, Klassifikation, Empfehlungen, Aktionen

Analog zur IT gehören die Organisationen einem Reifegrad an. Je nachdem ist ein anderer Fokus erforderlich: Man startet mit der Identifikation von Use Cases und dem Vorbereiten von Skills, Tools und Daten. Bei Mehrwert skaliert und demokratisiert man KI ins ganze Unternehmen bis zu KI-basierten Entscheidungen und Automatisierung.

Kritisch ist dabei die Generierung von Business Nutzen. Nützlich für die Formulierung von Use Cases ist folgendes Canvas:

Digital Fluency

Web3 & Metaverse

Hier begegneten wir einer aufstrebenden Welt. Laut Gary Vaynerchuks Bericht «What to Watch in Web3» ist Web3

eine neue Iteration des Internets, die dezentralisierter, sicherer und transparenter ist

und auf Blockchain, Kryptowährungen und NFTs basiert. Er sieht Web3 als eine einmalige Chance mit neuen Möglichkeiten. Viele Branchen (Medien, Spiele, Finanzen) könnten revolutioniert werden. Die Schlüsseltrends sind

  • Dezentralisierung, was den Nutzern mehr Transparenz und Kontrolle bringt – so auch die Entwicklung neuer Finanzanwendungen ohne Bank-Beteiligungen
  • Blockchain und Kryptowährung
  • Akzeptanz von NFTs mit deren Möglichkeiten wie einzigartige Inhalte, Privilegien etc.

Metaverse basiert meist auf Web3, fokussiert mehr auf Gamification und immersive Erlebnisse in einer virtuellen Welt. Der Erfolgsfaktor liegt vor allem in deren Communities.

Aber es gibt auch Risiken: Datenschutz, Cybersecurity, Soziale Isolation, Sucht, Realitätsverlust, Ethik, KI-Bias und Benachteiligung derjenigen, die keinen Zugang haben.

Erste erfolgreiche Beispiele finden sich im Consumer Metaverse, Healthverse, Industrial Metaverse, Smart Cities. Die Erwartungshaltung der Kunden wird dabei durch die anderswo gemachten Erfahrungen geprägt, was als Liquid Expectations bezeichnet wird.

Zum Abschluss gab es unter anderem eine Light & Sound-Meditation im Marthaverse.

 

Dieser Fachbeitrag wurde für das CAS Digital Women Leading HWZ verfasst und wurde redaktionell aufgearbeitet.

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