Einleitung
Kwame Dorn sah die Absage auf dem Handy eines Jugendlichen, noch bevor der Junge sie laut vorlas. „Leider konnten wir Sie nicht berücksichtigen.“ Kein Name, kein Grund, nur ein Portalstatus. Der Jugendliche zuckte mit den Schultern, als wäre das Ergebnis längst eingeübt.
Kwame lebt in Hamburg, arbeitet aus der Sozialarbeit heraus und berät inzwischen Organisationen zu Fairness in KI-Systemen. Seine Fragen kommen selten aus dem Lehrbuch. Sie kommen aus Beratungsräumen, in denen automatische Entscheidungen als Schweigen ankommen.
Geschichte des Weges in die KI
In der Jugendarbeit begegnete Kwame immer wieder Bewerbungsportalen, Scoring-Logiken und digitalen Formularen, die niemand erklären konnte. Er wollte wissen, ob automatische Vorauswahl bestimmte Lebensläufe schlechter aussehen lässt: Schulwechsel, Lücken, Wohnorte, Nebenjobs.
Der Einstieg war mühsam. Technische Teams fanden seine Beispiele anfangs zu weich, manche Sozialträger hatten Angst vor dem Wort Algorithmus. Kwame lernte Fairness-Metriken, Antidiskriminierungsrecht und Grundlagen qualitativer Forschung. Sein erstes Projekt war keine Software, sondern eine Befragung: Jugendliche beschrieben, wo sie in digitalen Bewerbungswegen verschwinden. Später wurden daraus Testfälle für Systeme.
Aktuelle Arbeit
Heute begleitet Kwame Workshops für Unternehmen, Bildungsträger und Verwaltungen. Bei einem Förderprogramm bestand er darauf, dass Betroffene selbst Grenzfälle formulieren. Dabei fiel auf, dass ein Kriterium unstete Schulbiografien pauschal abwertete, obwohl dahinter Umzug, Pflege in der Familie oder Sprachwechsel stehen konnten.
Nach dem Workshop wurde die automatische Vorauswahl nicht abgeschafft, aber geändert: Grenzfälle erhalten eine menschliche Zweitprüfung, und Ablehnungen müssen besser begründet werden. Kwame verkauft das nicht als gelöste Gerechtigkeit. Ein Audit kann Macht nicht wegzaubern. Es kann nur sichtbar machen, wo Verantwortung bisher zu bequem verteilt war.
Persönlicher Rat
„Fairness sitzt nicht im Dashboard, sondern mit am Tisch“, sagt Kwame. Für ihn heißt das: Betroffene dürfen nicht nur nachträglich Feedback geben. Sie müssen Testfälle, Risiken und Beschwerdewege mitformulieren, bevor ein System über ihre Chancen mitspricht.
Schlüsselfakten
Alter und Ort: 29, Hamburg.
Hintergrund: Sozialarbeit, Community-Perspektive, nichttechnischer Einstieg.
Einstieg in KI: Befragung zu digitalen Bewerbungsportalen und erlebtem Ausschluss.
Schwerpunkt heute: Fairness-Audits und partizipative KI-Prüfung.
Typische Werkzeuge: Workshops, qualitative Interviews, Fairness-Metriken.
Werkstattnotiz
Kwame bewahrt anonymisierte Absagesätze auf, weil sie zeigen, wie dünn digitale Kommunikation werden kann. Ein System erklärte einmal eine Ablehnung mit „fehlender Stabilität“, ohne zu erkennen, dass die Lücke durch Pflegearbeit entstanden war. Seitdem prüft Kwame besonders Wörter, die objektiv klingen und doch soziale Geschichten abschneiden.