Vertrauen ist der Schlüssel zum Erfolg. Während wir Daten und Algorithmen oft zu leichtfertig Glauben schenken, sind wir im Hinblick auf die kommerziellen Organisationen, die diese Daten besitzen und verarbeiten, erheblich skeptischer.

Bei Banken ist dieser Vertrauensaspekt besonders wichtig: Kunden müssen ihrer Bank vertrauen, insbesondere im Hinblick auf ihre persönlichen Daten. Denn wer möchte schon, dass die Nachbarn wissen, wie es um die eigene Bonität bestellt ist oder dass man mit den Raten für den Kredit im Rückstand steht?

Weiterhin muss unter den Konsumenten viel mehr Aufklärung betrieben werden, was mit Datensätzen geschieht und wie man sich vor Missbrauch schützen kann. Viele Nutzer von kostenfreien Internetdiensten wissen beispielsweise nicht, dass sie nicht Kunde, sondern Produkt sind. Denn die Bereitschaft, Daten zu teilen steigt mit dem Nutzen, den man durch eine Leistung erhält. Problematischer wird es aber, wenn Daten unbewusst und unwissentlich geteilt werden. Hier kann eine bessere Aufklärung der Konsumenten helfen.

Heutzutage werden mehr Daten erhoben als je zuvor. Für die Bearbeitung dieser Datenmengen benötigen wir neue Technologien. Leider sind viele der Datensätze aber ungenau. Hier kann künstliche Intelligenz helfen, Sinn aus den vorhandenen Informationen zu ziehen.

Auch Organisationen müssen die richtige Balance zwischen dem Schutz persönlicher Daten und dem Erkenntnisgewinn durch weitläufige Datenauswertung eruieren. So werden persönliche Daten, sogenannte PII (personal identifiable information) entfernt. Aber welche Daten gehören dazu? Auch wenn Name und Geburtsdatum aus Datensätzen entfernt wurden, heißt es nicht, dass die Daten nicht mehr einer Person zugeordnet werden können. Gleichzeitig bedeuten Datensätze mit einer geringen Anzahl an personenspezifischen Daten, dass wir umso weniger aus ihnen lernen.

Ein weiterer Aspekt bei der Betrachtung von „Big Data“ ist, dass es sich um ein hochgradig mobiles Gut handelt, welches schnell, unkontrolliert und kostengünstig Staatsgrenzen und Kontinente überquert. Wo sind die legalen Grenzen von Big Data? Es ist davon auszugehen, dass es immer einen Ort auf der Welt geben wird, an dem Daten nicht geschützt sind.

Viele kleine Firmen haben nicht die Daten, die sie brauchen, um durch deren Auswertung einen Nutzen zu ziehen. Oft sitzen die großen amerikanischen Tech-Giganten auf diesen Daten. Wie kann Europa in einem solchen Umfeld unabhängiger von den Amerikanern werden?

Der moralische Zeigefinger kann die reale Welt nur schwer oder gar nicht verändern. Wir müssen stärker und aktiv für die Dinge eintreten, von denen wir glauben, dass sie richtig sind. Und dafür ist es wichtig, eine Ethik in Bezug auf KI, maschinelles Lernen und Big Data zu entwickeln. Dann können durch technologische Singularität bessere Maschinen gebaut und so enorme Chancen und Effizienzen gehoben werden.