AI-Governance: Diese Erfolgsfaktoren sind entscheidend
Generative KI hat sich mittlerweile fest in deutschen Unternehmen etabliert. Viele haben bereits KI-Strategien entwickelt, planen Machbarkeitsstudien oder setzen erste Anwendungsfälle um. Dennoch fehlt es oft an zentralen KI-Governance-Strukturen, die in eine einheitliche Unternehmensstrategie eingebettet sind.
Die Vorteile einer effektiven KI-Governance sind klar: Sie ermöglicht schnelle Entscheidungen und operative Agilität, ohne die Compliance-Anforderungen zu beeinträchtigen. Dies ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Einführung organisatorischer Strukturen oder Einheiten nicht zu unnötiger Bürokratie führt. Viele Unternehmen haben dies bereits erkannt und die Nachfrage nach der Implementierung von KI-Governance nimmt zu.
Verantwortlichkeiten und Prozesse definieren
Die organisatorische Struktur ist das Herzstück der KI-Governance. Sie definiert Verantwortlichkeiten sowie spezifische Rollen und Gremien, wie das KI-Governance-Board, das die ethischen Aspekte im Zusammenhang mit KI im Auge behält. Parallel zur organisatorischen Struktur konzentriert sich die operative Organisation auf die Entwicklung klarer, umsetzbarer Prozesse, die den Lebenszyklus von KI-Systemen leiten – von der Konzeption über die Implementierung bis hin zur Überwachung.
Chief AI Officer (CAIO) einführen
Eine effektive Governance-Struktur umfasst auch die Position des Chief AI Officer (CAIO), die bereits erfolgreich in den USA eingesetzt wird. Seine zentrale Funktion in der Unternehmensführung besteht darin, die strategische Ausrichtung und Umsetzung von KI-Initiativen zu leiten und zu überwachen. CAIOs benötigen ein tiefes Verständnis der technologischen Aspekte sowie die Fähigkeit, die Technologien in die Unternehmensstrategie zu integrieren und deren Wertschöpfungspotenzial zu maximieren.
KI-Anwendungsfälle erfassen
Ein weiterer wichtiger Schritt in der erfolgreichen KI-Governance besteht darin, die KI-Schnittstellen innerhalb des Unternehmens zu identifizieren. Es ist wichtig zu verstehen, welche Abteilungen KI nutzen, wie weit der jeweilige Implementierungsstatus ist und ob einzelne Anwendungsfälle lediglich gesammelt oder tatsächlich umgesetzt werden. Diese Erfassung ermöglicht es, systematisch den Bestand an KI-Systemen zu prüfen, deren Risiken zu bewerten und geeignete Maßnahmen zu ergreifen.
Risikomanagement etablieren
Angesichts der fortschreitenden Digitalisierung und des zunehmenden Einsatzes von KI wird integriertes Risikomanagement immer wichtiger. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Funktionen, um Transparenz über die End-to-End-Prozesse zu gewährleisten. Dies ist entscheidend, um potenzielle Risiken aus dem Einsatz von KI frühzeitig zu erkennen und sie effektiv zu managen. In diesem Zusammenhang spielen die Geschäftsführung und das Management eine zentrale Rolle.
Unterscheidung der KI-Anwendungen
Für eine erfolgreiche KI-Governance sollten Unternehmen zwischen KI-Produkten oder Dienstleistungen, die Kunden angeboten werden, und der internen Nutzung der Technologie unterscheiden, beispielsweise zur Effizienzsteigerung. Beide Anwendungsbereiche erfordern einen spezifischen Ansatz, um die jeweiligen Risiken angemessen zu adressieren und eine effektive KI-Governance sicherzustellen.
EU AI Act im Blick behalten
Der EU AI Act trat Mitte 2024 in Kraft und bildet den entscheidenden Rechtsrahmen für die Nutzung von KI in zahlreichen Unternehmen. Die umfassenden Prüfungsstandards ermöglichen die Bewertung der Wesentlichkeit der eingesetzten KI-Systeme und die Identifizierung von potenziellen Sicherheitslücken. Dies kann das Vertrauen in die Nutzung von KI-Systemen stärken und als zusätzliches regulatorisches Rahmenwerk dienen.
Daten- und BaFin-Standards berücksichtigen
Die BaFin hebt in ihren Publikationen hervor, dass KI-Anwendungen auch regulatorische Herausforderungen mit sich bringen. Unternehmen müssen nachweisen, dass ihre KI-Systeme keine systematischen Verzerrungen oder Diskriminierungen aufweisen. Zudem müssen KI-Systeme robust gegen Angriffe und Manipulationen sein.
Empfehlung: KI-Governance-Rahmenwerk
KI-Governance ist ein wesentlicher Bestandteil für den verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz, insbesondere in regulierten Branchen. Daher ist es ratsam, ein unternehmensspezifisches KI-Governance-Rahmenwerk zu entwickeln, das die verschiedenen Anforderungen der Organisation erfüllt und alle Compliance-Anforderungen einhält.
Unser Ansatz zum Trusted AI Framework bietet eine praktikable Lösung zur Bewältigung der komplexen Herausforderungen der KI-Governance. Es basiert auf zehn grundlegenden Prinzipien: Verantwortlichkeit, Datenintegrität, Erklärbarkeit, Fairness, Datenschutz, Zuverlässigkeit, Betriebssicherheit, Cybersicherheit, Nachhaltigkeit und Transparenz.
