Sicherer Einsatz von generativer KI: Ein praktischer Leitfaden für Compliance-Leiter
Generative KI (GenAI) hat sich schnell von Experimenten in den täglichen Gebrauch vieler Organisationen entwickelt. Über das vergangene Jahr haben Teams den Wandel von explorativen Pilotprojekten hin zu einer Abhängigkeit von diesen Werkzeugen für zentrale Aktivitäten wie Vertragsanalysen, Forschung und Softwareentwicklung vollzogen.
Obwohl diese Fähigkeiten erhebliche Effizienzgewinne bieten, bringen sie auch ein neues und komplexes Set von Compliance-Risiken mit sich. Diese Risiken umfassen autoritative, aber falsche Ausgaben (Halluzinationen); Datenschutz- und Vertraulichkeitsrisiken, die aus „Shadow AI“ entstehen; aufkommende Sicherheitsbedrohungen wie Eingabeverfälschung und unbeabsichtigte Datenleckagen; Bias- und Diskriminierungsrisiken in sensiblen Entscheidungsfindungssituationen; Herausforderungen hinsichtlich der Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit während sich Modelle weiterentwickeln; Fragen des geistigen Eigentums und des Urheberrechts; sowie rasch reifende regulatorische Erwartungen in verschiedenen Jurisdiktionen, insbesondere in der EU.
Ein risikobasierter Betriebsansatz
Eine effektive GenAI-Governance beginnt mit dem Verständnis, wie die Technologie tatsächlich in der Organisation verwendet wird. Anstatt sich nur auf statische Richtlinien zu verlassen, sollten Compliance-Teams ein umfassendes Verzeichnis der GenAI-Anwendungsfälle erstellen und eine Aufsicht einrichten, die dem Risiko jedes Anwendungsfalls angemessen ist.
Das Anwendungsfall-Register
Bevor eine GenAI-Anwendung bereitgestellt wird, sollte sie beim Compliance-Team registriert werden. Diese Registrierung sollte den Geschäftszweck, die beteiligten Datentypen, das spezifische Modell und die verwendete Version sowie den Grad der Abhängigkeit von GenAI dokumentieren. Die Etablierung dieser Basislinie ermöglicht es den Compliance-Funktionen, risikoreichere Anwendungen frühzeitig zu identifizieren und Ressourcen dort zu konzentrieren, wo Aufsicht am kritischsten ist.
Risikostufeneinteilung für skalierbare Aufsicht
Sobald die Anwendungsfallbibliothek erstellt ist, sollten Organisationen eine gestufte Risikoklassifizierung anwenden, um die Governance angemessen zu skalieren:
- Stufe 1 (Niedrig): Interne Ideenfindung oder nicht sensibles Brainstorming. Beispiel: Verwendung von GenAI, um erste Ideen für eine interne Schulungspräsentation zu skizzieren.
- Stufe 2 (Moderat): Interne Forschung oder Prozessunterstützung, bei der GenAI verwendet wird, um die Effizienz zu steigern, mit menschlicher Überprüfung vor der Nutzung. Beispiel: Verwendung von GenAI, um interne Richtlinien zusammenzufassen, wobei ein Mensch das Ergebnis vor der Nutzung überprüft.
- Stufe 3 (Hoch/Beschränkt): Kundenorientierte Ausgaben, Finanzberichterstattung oder hochautomatisierte Entscheidungsunterstützungsprozesse in regulierten Kontexten, die eine dokumentierte menschliche Genehmigung vor der Ausführung erfordern. Beispiel: Verwendung von GenAI zur Unterstützung bei der Erstellung von Kundenkommunikationen mit dokumentierter Überprüfung und Genehmigung durch das Management vor der Veröffentlichung.
Diese risikobasierte Klassifizierung ermöglicht es der Compliance, sich auf wesentliche Risiken zu konzentrieren, anstatt zu versuchen, niedrig riskante KI-Experimentierungen mit demselben Maß an Strenge zu steuern.
Umgang mit „Shadow AI“ und unautorisierter Nutzung
Selbst mit einem formalen Anwendungsfallregister und einem gestuften Risikomodell bleibt Shadow AI eines der herausforderndsten Compliance-Risiken. In den meisten Organisationen wird unautorisierte KI-Nutzung selten durch böswillige Absichten getrieben. Vielmehr entsteht sie, wenn genehmigte Werkzeuge oder Prozesse die geschäftlichen Bedürfnisse nicht erfüllen.
Der Umgang mit Shadow AI erfordert daher mehr als nur ein Verbot. Organisationen sollten einen praktischen, risikobasierten Ansatz verfolgen:
- Implementierung genehmigter, unternehmensgerechter Plattformen: Organisationen sollten sichere, unternehmensgenehmigte GenAI-Plattformen anbieten, die die Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Compliance erfüllen.
- Technische Schutzmaßnahmen implementieren: Sobald genehmigte Plattformen vorhanden sind, sollten Organisationen technische Schutzmaßnahmen implementieren, um die angemessene Nutzung durchzusetzen.
- Klärung der akzeptablen Nutzung: Richtlinien sollten sich darauf konzentrieren, welche Daten verwendet werden können und zu welchen Zwecken, anstatt zu versuchen, jedes verbotene Werkzeug aufzulisten.
- Kontinuierliche Schulung: Verpflichtende, rollenbasierte Schulungen sollten allen Mitarbeitern angeboten werden, um sicherzustellen, dass sie die Risiken von GenAI und akzeptable Praktiken im Umgang mit Daten verstehen.
Umgang mit Richtlinienverletzungen
Während Schutzmaßnahmen und Schulungen entscheidend sind, um Shadow AI zu reduzieren, ist kein Kontrollrahmen vollständig ohne klare und konsequent durchgesetzte Konsequenzen für Richtlinienverletzungen. Bei Verstößen gegen die KI-Nutzungsrichtlinien sollten die Reaktionen dem Risikoniveau angemessen sein.
Niedrigriskante Verstöße können oft durch gezielte Schulungen und klarere Richtlinien angegangen werden. Wiederholte oder hochriskante Verstöße sollten formale Untersuchungen, Eskalationen und disziplinarische Maßnahmen nach den bestehenden Datenschutz- und Informationssicherheitsrichtlinien nach sich ziehen.
Balance zwischen Führungsdruck und Compliance
Eine nachhaltige GenAI-Governance hängt von der Ausrichtung an den Prioritäten und Zeitplänen der Unternehmensführung ab. In vielen Organisationen gibt es starken Druck von der Unternehmensführung, KI schnell bereitzustellen, um mit den Mitbewerbern Schritt zu halten. In solchen Umgebungen wird Compliance manchmal als Flaschenhals wahrgenommen.
Die Lösung besteht jedoch nicht darin, diesen Druck zu widerstehen, sondern frühzeitig zu engagieren und die Einführung so zu gestalten, dass sowohl Geschwindigkeit als auch Kontrolle unterstützt werden.
Compliance-Leiter können schnellere und sicherere KI-Einführungen ermöglichen, indem sie:
- Klare Richtlinien für niedrig riskante Anwendungsfälle erstellen, damit Teams schnell handeln können, wo potenzielle Auswirkungen minimal sind.
- Niedrigriskante KI-Anwendungsfälle vorab genehmigen, damit Teams nicht für jede Initiative von Grund auf neu beginnen müssen.
- KI-spezifische Compliance-Prüfungen in bestehende Arbeitsabläufe einbetten, anstatt sie spät im Produktfreigabeprozess einzuführen.
Schaffung von Schutzmaßnahmen ohne klare Regulierung
Trotz wachsender Aufmerksamkeit von Regulierungsbehörden und politischen Entscheidungsträgern fehlt es in vielen Ländern an einem umfassenden regulatorischen Rahmen für künstliche Intelligenz. Organisationen müssen daher eine Kombination aus exekutiven Richtlinien, branchenspezifischen Regeln, aufkommenden staatlichen Gesetzen und freiwilligen Rahmenwerken navigieren.
In diesem Umfeld ist es nicht praktikabel, auf präskriptive Regulierung zu warten. Stattdessen sollten Organisationen interne Schutzmaßnahmen festlegen, die auf bestehenden Compliance-Rahmenwerken basieren.
Compliance in die KI-Governance integrieren
Zuletzt sollte Compliance frühzeitig und kontinuierlich während des gesamten Lebenszyklus von KI-gestützten Initiativen eingebettet werden. Dies umfasst die Teilnahme an der Anwendungsfallgestaltung, Datenauswahl, Anbieterbewertung und Bereitstellungsentscheidungen.
Die Governance von GenAI hat sich von Experimenten zu einem Bereich entwickelt, der formelle Compliance-Überwachung erfordert. Regulierungsbehörden, Prüfer, Kunden und Vorstandsgremien erwarten zunehmend, dass Organisationen Kontrolle, Transparenz und ethische Disziplin demonstrieren, die mit anderen kritischen Prozessen übereinstimmen.
