Best Practices für die KI-Governance im öffentlichen Sektor

Bundesstaatliche Best Practices für die KI-Governance

Vor mehr als drei Jahrzehnten führten George Labovitz und Yu Sang Chang die 1-10-100-Regel der Datenqualität ein. Es kostet einen Dollar, um einen Datenfehler zu verhindern, zehn Dollar, um ihn zu korrigieren, und hundert Dollar, wenn der Fehler ignoriert wird.

Heutzutage können schlechte Daten exponentiell teurer werden. Mit KI verlassen sich Hunderte von Nutzern und Modellen auf gemeinsame Datensätze. Die Mathematik von Labovitz und Chang entwickelt sich zu 1-10-100-1.000.000: Eine ungeprüfte Datenanomalie kann durch Systeme, Modelle und Dashboards wirken und aus einer kleinen Nachlässigkeit heute multimillionenschwere Konsequenzen morgen machen.

Um diese Konsequenzen zu vermeiden, ist eine kohärente Daten-Governance erforderlich, aber die Entwicklung solcher Rahmenbedingungen ist für Organisationen, insbesondere für Bundesbehörden, eine Herausforderung. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 Organisationen etwa 60 % ihrer KI-Projekte aufgeben werden, weil sie ohne starke Governance keine KI-bereiten Daten haben. Die Vernachlässigung der Governance verringert nicht nur die Effizienz, sondern untergräbt auch das Vertrauen und schränkt die Auswirkungen von KI ein.

Adaptive Governance

Gute Governance erfordert jedoch keine statischen Komitees, Checklisten-Compliance oder viel Bürokratie. Stattdessen kann adaptive Governance Verantwortlichkeit in Empowerment umwandeln. Es ist diese Art von einheitlicher, menschenzentrierter Governance, die dringend benötigt wird, um nicht nur die Effizienz zu steigern, sondern auch Vertrauen aufzubauen und die Auswirkungen von KI in Bundesbehörden freizusetzen.

Da Datenmodelle Daten konsumieren und generieren, muss die Governance beide Aktionen als Teil eines einzigen, verbundenen Ökosystems angehen. Einheitliche Governance stellt sicher, dass Richtlinien, Herkunft und Zugriffssteuerungen konsistent über Datensätze, Modelle, Eingabeaufforderungen und Ausgaben hinweg angewendet werden. Sie gibt Organisationen einen klaren Überblick darüber, wie Daten transformiert, Algorithmen trainiert und Erkenntnisse produziert werden.

Die Governance muss auch in die täglichen Arbeitsabläufe der Mitarbeiter integriert werden. Menschenzentrierte Governance ermöglicht es Entscheidungsträgern, Datenbesitzern und Analysten, in Echtzeit zusammenzuarbeiten, sodass Qualität und Compliance in den Datenlebenszyklus eingebaut werden, anstatt später hinzugefügt zu werden.

Vor allem kann KI-Governance nicht statisch sein. Sie muss regelmäßig überprüft, überarbeitet und aktualisiert werden, während sich die Anforderungen der Behörde oder die Bedürfnisse der Öffentlichkeit im Laufe der Zeit entwickeln.

Überleitung zur einheitlichen Governance

Um zu einem einheitlichen, menschenzentrierten Governance-Ansatz zu wechseln, sollten Behörden Folgendes tun:

• Mit Struktur beginnen: Es muss ein klarer, risikoadjustierter Rahmen vorhanden sein, der definiert, wie Daten und KI-Systeme erstellt, verwaltet und überwacht werden. Dieser Rahmen sollte Transparenz über Datenflüsse und -eigentum ermöglichen.
• Integration zur Ermächtigung: Governance-Kontrollen sollten direkt in die Plattformen und Arbeitsabläufe der Behörden eingebettet werden, um Effizienz und nicht Bürokratie zu fördern. Behörden sollten Governance in Datenkataloge, MLOps-Pipelines und Kollaborationstools integrieren, sodass Überprüfungen und Audits nahtlos im Rahmen der normalen Abläufe stattfinden.
• Für Anpassungsfähigkeit entwerfen: KI-Governance sollte sich entwickeln, während sich die Bedürfnisse ändern. Behörden sollten kontinuierlich mit ihren Interessengruppen in Kontakt treten und deren Feedback nutzen, um Updates für Governance-Rahmenbedingungen zu informieren, sodass die Behörde sich an neue Technologien, Richtlinien und Missionsbedürfnisse anpassen kann.
• Durch Vertrauen führen: Führungskräfte müssen demonstrieren, wie KI-Governance ein Katalysator für Innovation sein kann. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, klare KPIs und Audit-Trails zu veröffentlichen, die Aufsicht in Vertrauen und Vertrauen in Wirkung umwandeln.

Die Rolle von ICF Fathom

Daten-Governance schützt mission-kritische Daten, macht KI erklärbar und stellt sicher, dass Erkenntnisse regulatorischen und kongresslichen Prüfungen standhalten können.

ICF Fathom operationalisiert diese vier Governance-Prinzipien in einer einzigen sicheren Umgebung für Bundesbehörden, indem es Sicherheitsrahmen durch anpassbare, kontextbewusste Richtlinien ersetzt. Durch die Automatisierung von Aufgaben wie Metadaten-Tagging, Inhaltsmanagement und Audit-Tracking ermöglicht Fathom den Behörden, die Kontrolle und Compliance zu bewahren, während Innovation beschleunigt wird.

Mit seiner Policy-as-Code-Basis ermöglicht Fathom KI-Systemen, innerhalb definierter Vertrauensgrenzen zu operieren und Governance von einer statischen Anforderung in einen lebendigen Rahmen für Verantwortlichkeit und Leistung umzuwandeln. Dies ermöglicht es, dass Innovation und Compliance nebeneinander existieren.

• Zuverlässige Datenqualität: KI-Modelle sind auf genaue, vollständige und kontextuelle Daten angewiesen. Governance validiert und standardisiert Eingaben, sodass Modelle mit Vertrauen arbeiten können.
• Ethik und erklärbare KI: Governance sorgt für Transparenz und Verantwortlichkeit im gesamten KI-Lebenszyklus und stellt sicher, dass Algorithmen fair, nachvollziehbar und mit den Missionszielen in Einklang stehen.
• Skalierbare Compliance: Governance-Regeln können direkt in Pipelines und APIs eingebettet werden, sodass Compliance bei jeder Transaktion innerhalb von DevSecOps- und MLOps-Umgebungen durchgesetzt wird. Dies kann die regulatorische Berichterstattung, die Prüfungsbereitschaft und das Risikomanagement vereinfachen.

Fazit

Der Aufbau eines kohärenten, flexiblen Governance-Rahmenwerks ist ein wesentlicher Schritt für Bundesbehörden, um sich von isolierten Datenmanagementsystemen in Richtung integrierter Intelligenz zu bewegen. Es ist entscheidend, um nicht nur Echtzeitentscheidungen und operationale Effizienz zu unterstützen, sondern auch Verantwortlichkeit zu fördern. Governance schützt kritische Missionsdaten, macht Algorithmen erklärbar und stellt sicher, dass Erkenntnisse, die aus KI gewonnen werden, unter regulatorischen oder kongresslichen Prüfungen verteidigt werden können.

Weit davon entfernt, Innovation zu verlangsamen, hilft gute Governance den Behörden, das Schicksal 1-10-100-1.000.000 zu vermeiden und sicherzustellen, dass sie selbstbewusst erkunden und den vollen Wert ihrer KI-Initiativen realisieren können.