Die Rolle der Standardisierung im Risikomanagement von KI
Die Entwicklung und Implementierung neuer Projekte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) bringt eine Vielzahl von Herausforderungen im Risikomanagement mit sich. Organisationen müssen sich nicht nur mit den technischen Aspekten der KI auseinandersetzen, sondern auch mit den regulatorischen Rahmenbedingungen, die von Regierungen und Aufsichtsbehörden geschaffen werden.
Die Notwendigkeit eines standardisierten Ansatzes
Unabhängig von den regulatorischen Maßnahmen sind KI-Risiken unvermeidlich. Ein standardisierter Ansatz, der einen globalen Konsens umfasst, ist entscheidend, um Organisationen dabei zu helfen, Innovation und Agilität mit einem effektiven Risikomanagement in Einklang zu bringen.
Die KI-Risiko-Matrix: Warum nicht alles neu ist
KI und traditionelle Software teilen viele Praktiken im Risikomanagement, wie zum Beispiel Entwicklungszyklen und Hosting-Technologien. Allerdings bringt die Unvorhersehbarkeit von KI und ihre Abhängigkeit von Daten einzigartige Risiken mit sich. Mit dem Aufstieg von generativer KI nutzen immer mehr Menschen diese Technologie, was die Angriffsfläche und das Risiko erhöht. Zudem steigt das Risiko der versehentlichen Offenlegung von Informationen, insbesondere wenn Zugriffssteuerungen nicht korrekt implementiert sind.
Das Gleichgewicht in Zeiten des ständigen Wandels finden
Eine der größten Herausforderungen besteht darin, dass sich die KI so schnell entwickelt, dass das Risikomanagement als bewegliches Ziel betrachtet werden muss. Organisationen stehen vor der Herausforderung, nicht zu langsam zu sein, um im Wettbewerb nicht zurückzufallen, aber auch nicht zu schnell voranzugehen, um ethische, rechtliche und operationale Fallstricke zu vermeiden.
Die Rolle der ISO/IEC 42001:2023
Hier kommen Standardisierungsbemühungen wie die ISO/IEC 42001:2023 ins Spiel. Diese Norm bietet Organisationen Leitlinien zur Einrichtung, Implementierung, Aufrechterhaltung und kontinuierlichen Verbesserung eines Artificial Intelligence Management Systems (AIMS). Sie repräsentiert einen globalen Konsens und bietet einen strukturierten Ansatz zur Verwaltung der Risiken, die mit der Implementierung von KI verbunden sind.
Die Norm legt den Fokus nicht auf spezifische Technologien, sondern betont die Bedeutung eines starken „Top-Down-Ansatzes“ und eines kontinuierlichen Risikobewertungs- und Verbesserungsprozesses. Diese Ausrichtung auf das Plan-Do-Check-Act-Modell fördert ein langfristiges Risikomanagement anstelle von einmaliger Compliance.
Standardisierung: Die Lösung für die Herausforderungen der KI
Die Einhaltung einer Norm wie der ISO 42001 hilft, die Fragmentierung der KI-Adoption innerhalb von Unternehmen zu addressieren. Die breite Einführung von generativen KI-Lösungen hat zu einer Implementierungsspanne geführt, die es Unternehmen erschwert, ihre KI-Risiken in einem größeren Maßstab zu managen.
Diese Herausforderungen umfassen unter anderem eine unklare Verantwortung für die Entscheidungen, die auf KI basieren, die Notwendigkeit, Geschwindigkeit und Vorsicht auszubalancieren, sowie die Schwierigkeiten, die sich aus der Fragmentierung der Richtlinien verschiedener Regulierungsbehörden ergeben.
Die ISO 42001 bietet einen einheitlichen, international anerkannten Rahmen für die KI-Governance, der klare Verantwortungsstrukturen etabliert und Prinzipien bereitstellt, die Organisationen bei der Einrichtung eines KI-Risikomanagementprogramms unterstützen.
In einer Welt, in der KI zunehmend in den Geschäftsalltag integriert wird, müssen Organisationen sicherstellen, dass sie auf die damit verbundenen Risiken vorbereitet sind. Die Standardisierung ihres Ansatzes ermöglicht es ihnen, sich besser auf zukünftige KI-Vorschriften einzustellen, Compliance-Risiken zu mindern und verantwortungsbewusst zu innovieren.
