Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Handel verspricht präzisere Entscheidungen, bessere Personalisierung und mehr Effizienz. Gleichzeitig wächst das Risiko, dass KI-Systeme Kund:innen ungleich behandeln – oft ohne, dass dies jemand beabsichtigt oder überhaupt bemerkt. Genau hier setzt unser Infoblatt „KI und Bias“ an. Es zeigt, wie Verzerrungen entstehen, wie sie sich im Handelsalltag auswirken und was Händler:innen konkret tun können, um Risiken zu begrenzen.
Verzerrungen in KI-Systemen erkennen und steuern
Unter „Bias“ versteht man eine systematische Verzerrung: KI übernimmt Muster aus historischen Daten, etwa durch Unterrepräsentation oder frühere Ungleichbehandlung. Im Handel können Optimierungsziele wie Umsatz oder Konversion diese Effekte verstärken, wenn Fairness nicht mitgesteuert wird.
Preise und Angebote werden häufig differenziert. Kritisch wird es, wenn Kund:innen dauerhaft schlechtere Konditionen erhalten und dies nicht nachvollziehbar für sie ist. Besonders riskant sind indirekte Merkmale wie Standort, Endgerät oder Nutzungsverhalten, weil sie soziale Unterschiede abbilden können, auch ohne dass sensible Daten zum Einsatz kommen.
Bias verfestigt sich oft über Trainingsdaten und Feedbackschleifen: Wer seltener gute Angebote sieht, kauft seltener und wird weiter abgewertet. Hier heißt es, gegenzusteuern: Ergebnisse segmentiert prüfen, Erklärbarkeit einfordern, Hinweise aus dem Service nutzen und klare Leitplanken für Ziele, Grenzen und Transparenz setzen.
Infoblatt
In unserem Infoblatt „KI und Bias“ gehen wir auf folgende Fragen ein:
- Was bedeutet Bias in KI-Systemen und warum ist das Phänomen im Handel so relevant?
- Wie können Preis- und Angebotsentscheidungen ungewollt diskriminierend wirken?
- Wie entstehen Verzerrungen durch Daten, Ziele und Feedbackschleifen im Tagesgeschäft?
- Welche Maßnahmen helfen, Bias zu erkennen, zu prüfen und zu begrenzen?
Projektreferentin im Mittelstand-Digital Zentrum Handel