Verbesserte Betriebsabläufe, einfachere Qualitätschecks oder neu erstellte Geschäftsmodelle: Mittels Automated Machine Learning (AutoML) können auch kleine und mittlere Unternehmen die Vorteile von Machine Learning nutzen – ganz ohne Data Science-Expert:innen. AutoML erleichtert aber nicht nur den Einsatz von Machine Learning, sondern wirft auch zahlreiche (ethische) Fragen auf. Denn die traditionelle Regulatorik im Sinne von IT-Governance stößt bei diesen Anwendungen an ihre Grenzen, werden sie doch oft ohne formelle Genehmigungen von IT-Abteilungen genutzt – auch bekannt als „Schatten-IT“. Welche Risiken und Chancen entstehen also durch AutoML? Diese und viele weitere Fragen stehen im Mittelpunkt des neuen Forschungsprojektes „CheckAutoML“ – einer Kooperation der Professuren für Business Analytics and Data Science sowie Ethik und Gesellschaftslehre an der Universität Graz.
Wirtschaftsinformatiker Stefan Thalmann und Ethiker Thomas Gremsl analysieren gemeinsam mit ihrem Team den aktuellen Stand des AutoML-Einsatzes in der Steiermark und decken Potentiale und Risiken auf. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Erstellung eines Handlungsleitfadens für Unternehmen, der den verantwortungsbewussten Umgang mit AutoML ins Zentrum rückt.
Projektteam: Univ.-Prof. Dr. Thomas Gremsl (Leitung), Univ.-Prof. Dr. Stefan Thalmann, Anna Polzer, BSc MSc, Dominik Freinhofer, MA, Julian Kollmann, BEd, Andrea Forster, BA
Fördergeber: Land Steiermark