AI-Governance: Eine neue Herangehensweise an die Herausforderungen der modernen Landschaft
In den letzten Jahren hat sich die künstliche Intelligenz (KI) von einer neuartigen Technologie zu einem zentralen Bestandteil der Geschäftstätigkeiten entwickelt. Dabei bringt sie ohne Zweifel Risiken mit sich, die von traditionellen Governance-Rahmenwerken nicht vollständig adressiert werden können.
Warum traditionelle Aufsicht nicht ausreicht
Vorstände haben sich auf gut etablierte Rahmenwerke verlassen, um Daten sicherzustellen, Datenschutz zu gewährleisten und Compliance zu erfüllen. Diese Ansätze reichen jedoch nicht aus, um den einzigartigen und komplexen Herausforderungen der KI gerecht zu werden. Dies wird durch drei wesentliche Faktoren angetrieben:
- KI führt zu neuartigen Risiken,
- neue gesetzliche Anforderungen müssen in den Tech-Stack integriert werden, um diese Risiken anzugehen,
- und spezialisierte Fähigkeiten, Prozesse und Werkzeuge sind entscheidend für ein effektives Management.
1. KI: Nicht nur Software, sondern eine neue Dimension neuartiger Risiken
KI stellt spezifische Herausforderungen dar, die von herkömmlicher Governance nicht bewältigt werden können. Im Kern unterscheidet sich KI grundlegend von traditioneller Software, da sie in der Lage ist, zu lernen, sich anzupassen und Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen. Dies macht sie inhärent weniger vorhersehbar als traditionelle, regelbasierte Software.
Je nach Komplexität des Systems – von traditionellen Machine Learning-Modellen wie Entscheidungsbäumen bis hin zu komplexen, multi-agenten Systemen – werden diese Risiken zunehmend schwieriger zu erkennen und zu adressieren. KI-Systeme können Vorurteile aufweisen, an Transparenz mangeln oder Fehlinformationen und unerwartete Ergebnisse produzieren – Risiken, die von traditionellen Aufsichtmodellen nicht vorhergesehen werden.
Die AI Incident Database verfolgt kritische KI-Risiken, einschließlich Vorurteile und Diskriminierung über demografische Faktoren, sektorspezifische Ausfälle (z.B. im Gesundheitswesen, in der Strafverfolgung) sowie technische Probleme wie Generalisierungsfehler und die Erzeugung von Fehlinformationen.
2. Die Notwendigkeit eingebetteter Compliance
Die KI-Governance folgt einem ähnlichen Pfad wie Datenschutz und Sicherheit, die beide um Anerkennung als kritische, unternehmensweite Anliegen kämpfen mussten. Ebenso wie Datenschutz und Sicherheit letztendlich ihre Relevanz und Notwendigkeit unter Beweis stellten, sieht sich die KI-Governance nun ähnlichen Herausforderungen gegenüber, um als unternehmensweites Risiko anerkannt zu werden.
Zusätzlich haben Datenschutz und Sicherheit gezeigt, dass es nicht ausreicht, nur Richtlinien zu haben; gesetzliche Anforderungen verlangen nun, dass Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen technisch in IT-Systeme, Produkte und Infrastrukturen integriert werden – ein proaktiver Ansatz, bekannt als „Shift Left“. Diese Praxis stellt sicher, dass diese Schutzmaßnahmen integraler Bestandteil des Designs und der Funktion von Technologien sind, anstatt nach der Entwicklung nachgerüstet zu werden.
3. Der Weg nach vorn: Aufbau rigoroser KI-Governance
Um diesen neuen und komplexen Risiken zu begegnen, ist ein frischer Governance-Ansatz erforderlich, der speziell auf KI zugeschnitten ist. Dieser sollte Folgendes umfassen:
- Neue Fähigkeiten und Rollen: Traditionelle Governance-Teams verfügen möglicherweise nicht über die spezialisierten Fähigkeiten, die erforderlich sind, um KI-Systeme zu verstehen und zu verwalten. KI-Governance erfordert Personen mit Fachkenntnissen in Datenwissenschaft, Machine Learning, Ethik und Regulierungs-Compliance.
- Prozesse für KI-spezifische Risiken: Im Gegensatz zu traditioneller Software entwickeln sich KI-Modelle kontinuierlich. Die Governance muss daher Prozesse für regelmäßige Modellüberprüfungen, Audits und Leistungsbewertungen umfassen.
- Fortgeschrittene Werkzeuge und Technologien: Spezialisierte Governance-Werkzeuge sind notwendig, um die einzigartigen Anforderungen der KI zu bewältigen.
4. Fazit: Anpassung an neue Realitäten in der KI-Governance
Die rasche Integration von KI in Geschäftsprozesse hat Risiken mit sich gebracht, die für traditionelle Governance-Strukturen unbekannt sind. Schlecht verwaltete KI-Systeme können die Markenreputation direkt beeinflussen, das öffentliche Vertrauen untergraben und kostspielige rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.
Um voranzukommen, müssen Unternehmen den Aufbau von Governance-Strukturen priorisieren, die die spezialisierten Fähigkeiten, Prozesse und Werkzeuge umfassen, die erforderlich sind, um die einzigartigen und komplexen Risiken zu bewältigen, die die KI mit sich bringt.
