Aufbau Ihres AI-Systeminventars
Der Aufbau eines AI-Systeminventars ist ein entscheidender Schritt, um ein klares Verständnis der AI-Landschaft in einer Organisation zu erlangen. Diese Arbeit beginnt mit der systematischen Kartierung der AI-Systeme, die in verschiedenen Abteilungen vorhanden sind. Es ist wichtig, den Umfang klar zu definieren, um eine vollständige Auflistung der vorhandenen Systeme zu ermöglichen.
Sichtbarkeit und Governance
AI-Systeme können oft verborgen sein, eingebettet in Software von Anbietern oder als Teil von Automatisierungstools. Einige Systeme werden möglicherweise nicht einmal als AI von den jeweiligen Teams erkannt. Daher ist es unerlässlich, den Umfang der Kartierung zu definieren, um alle relevanten Systeme zu identifizieren. Man kann nicht steuern, was man nicht sieht.
Die Bedeutung der EU-Definition
Die Definition eines AI-Systems durch die Europäische Union hat einige Debatten über die Ambiguität ausgelöst. AI wird nicht als ein diskretes Objekt betrachtet, sondern als ein breites Konzept, das viele miteinander verbundene Technologien umfasst. Unterschiedliche Perspektiven auf AI können zu unterschiedlichen Interpretationen führen, was die Definition erschwert.
Grenzen des Arbeitsumfangs ziehen
Beim Kartieren der AI-Landschaft sollte man daran denken, dass es wichtig ist, mit einem klaren und handhabbaren Umfang zu beginnen. Der Umfang könnte sich auf ein kritisches AI-System konzentrieren oder auf alle AI-gestützten Fähigkeiten in einem Unternehmen ausgedehnt werden. Eine solche Fokussierung erleichtert die Entwicklung von Methoden zur Kartierung und Governance.
Use Cases, Fähigkeiten und Systeme
Nachdem der Umfang definiert wurde, ist es wichtig, die AI-Systeme, deren Fähigkeiten und die tatsächlichen Anwendungsfälle zu dokumentieren. Zum Beispiel könnte ein Unternehmen zwei AI-Systeme für das Talentmanagement haben: eine Rekrutierungsplattform namens TalentMatch und eine Karriereentwicklungssoftware namens PathFinder. Diese Systeme könnten überlappende Fähigkeiten aufweisen, die in der Praxis entscheidende Verbindungen schaffen.
Wichtige Definitionen
Use Case: Eine spezifische Situation, in der AI-Technologie zum Erreichen eines Geschäftsziels eingesetzt wird. Dies umfasst nicht nur die Funktionalität der AI, sondern auch den Kontext und die beteiligten Nutzer.
Fähigkeit: Eine spezifische Funktion, die AI ausführen kann. Fähigkeiten sind die Bausteine, die es ermöglichen, verschiedene Use Cases zu realisieren.
System: Die technologische Implementierung, die diese Fähigkeiten bereitstellt. Ein System ist eine zusammenhängende Einheit, die unabhängig arbeiten kann.
Nutzer: Personen, die direkt mit dem AI-System interagieren, um ihre Ziele zu erreichen.
Stakeholder: Personen oder Gruppen, die von den Operationen und Ergebnissen des AI-Systems betroffen sind.
Missbrauchsfall: Ein Szenario, in dem die Fähigkeiten des Systems unabsichtlich oder absichtlich ausgenutzt werden könnten, um unerwünschte Ergebnisse zu erzielen.
Dokumentation und regelmäßige Aktualisierung
Der Prozess der Dokumentation sollte regelmäßig aktualisiert werden, insbesondere wenn neue Systeme hinzugefügt oder bestehende Systeme erheblich geändert werden. Ein gut strukturiertes Spreadsheet kann als Masterinventar dienen, um die Systeme, Fähigkeiten, Use Cases, Nutzer und Stakeholder festzuhalten. Ein Missbrauchsfall-Tab sollte ebenfalls hinzugefügt werden, um potenzielle Missbrauchsszenarien zu identifizieren und zu dokumentieren.
Durch die sorgfältige Kartierung und Dokumentation der AI-Systeme wird nicht nur ein umfassendes Inventar erstellt, sondern auch die Grundlage für eine robuste Governance gelegt. Dies unterstützt die Innovation und verantwortungsvolle Nutzung von AI-Systemen in der Organisation.
