Der Kampf um gute KI-Governance ist real
Viele Organisationen, die KI einsetzen, erkennen die Notwendigkeit von Rahmenbedingungen, doch nur wenige haben herausgefunden, wie man ein reifes Governance-Modell aufbaut.
Laut einer aktuellen Umfrage berichten drei von vier Organisationen, dass sie einen dedizierten KI-Governance-Prozess implementiert haben, doch nur 12 % beschreiben ihre Bemühungen als reif.
Eine Studie von 2026 zeigt, dass sich die Governance-Prozesse für KI noch entwickeln und dass Datenschutzbedenken den Druck auf die Unternehmen erhöhen, weitere Investitionen zu tätigen, um mit der Komplexität von KI-Systemen sowie den Erwartungen von Kunden und Regulierungsbehörden Schritt zu halten.
Die Herausforderungen der Governance
Der Kampf um eine gute Governance ist real, sind sich KI-Experten einig. Die Erkenntnis der IT- und Sicherheitsfachleute, dass sie noch Arbeit vor sich haben, ist jedoch ein positives Zeichen. Es zeigt das Bewusstsein für die Komplexität, mit der diese Unternehmen konfrontiert sind.
Eine der großen Herausforderungen für Organisationen, die KI implementieren, besteht darin, dass die Governance hinter der Einführung zurückbleibt. Viele IT-Leiter müssen Entscheidungen zu Compliance, ethischen Fragen und Transparenz treffen, während die Technologie implementiert wird.
Ein großes Problem ist der Druck auf Geschwindigkeit und schnelle Einführung, um Renditen aus der Technologie zu erzielen. IT-Leiter müssen auch Aspekte wie Datenschutz, Datenweitergabe mit KI-Anbietern und Datenlokalisierung berücksichtigen, während sie KI-Projekte starten.
Die Geschwindigkeit der Einführung
Die Geschwindigkeit der KI-Adoption hat die Governance-Bemühungen kompliziert. Viele Organisationen setzen KI schnell in Bereichen wie Marketing, Automatisierung, Personalisierung und betrieblicher Effizienz ein, doch die Reife der Governance bleibt oft hinter der Skalierung zurück.
Die intransparente Natur vieler KI-Systeme erschwert es, Entscheidungen nachzuvollziehen, Vorurteile zu identifizieren und klare Verantwortlichkeiten festzulegen, wenn etwas schiefgeht.
Die Notwendigkeit effektiver Governance
Effektive KI-Governance erfordert strukturierte Betriebspraktiken, wie die Dokumentation von Modellbeschränkungen, die Durchführung von Bias- und Sicherheitsprüfungen sowie die Etablierung von Überprüfungs- und Aufsichtsabläufen.
Gleichzeitig müssen KI-Führungskräfte den wachsenden Erwartungen an Transparenz, Zustimmung und regulatorische Compliance gerecht werden, was viele Abteilungen innerhalb einer Organisation betrifft.
Diese Anforderungen erstrecken sich über rechtliche, Daten-, Sicherheits-, Marketing- und Produktteams, und der Fortschritt verlangsamt sich oft, wenn die Verantwortung unklar ist oder Initiativen in isolierten Pilotprojekten bleiben.
Die Rolle der Daten-Governance
Bei vielen Organisationen ergibt sich der Kampf um eine bessere KI-Governance aus einem Mangel an guter Daten-Governance. Viele Unternehmen kämpfen noch damit, effektive Daten-Governance zu etablieren.
Die schnell entwickelnden Technologielandschaften und neue Investitionen erschweren die effektive Governance weiter. Um die Komplexität in den Daten und die Fragmentierung der Modelle zu bewältigen, müssen Organisationen stets auf dem Laufenden bleiben, was angesichts der schnellen Entwicklung eine Herausforderung darstellt.
Empfehlungen für die Governance
Es wird empfohlen, funktionsübergreifende Teams zu bilden, um Governance-Probleme anzugehen. CIOs und andere IT-Leiter spielen eine wichtige Rolle bei der Förderung von Auditierbarkeit und Erklärbarkeit in ihren KI-Tools.
Ein Teil der Governance besteht darin, proaktiv zu fragen, was schiefgehen könnte und wie man es mindern kann.
Fazit
Die Schaffung guter Praktiken wird eine kollaborative Anstrengung erfordern, da die KI-Governance mehrere Disziplinen innerhalb einer Organisation umfasst. Es ist wichtig, Führungskräfte einzubeziehen und Governance als eine Kernverantwortung bei der Einführung von KI zu definieren.
Organisationen sollten klare Verantwortlichkeiten und Entscheidungsrechte über den gesamten Lebenszyklus von KI-Produkten hinweg festlegen und Governance-Entscheidungen nicht nur von regulatorischen Anforderungen abhängig machen, sondern auch den menschlichen Einfluss in den Mittelpunkt stellen, um Sicherheit und verantwortungsbewusste Ausführung zu gewährleisten.
