Intelligente Governance für die Zukunft: KI als Treiber des Wandels
In den letzten Jahren hat sich die Art und Weise, wie Organisationen Governance betreiben, erheblich verändert. Die Notwendigkeit eines grundlegenden Umdenkens in der Governance von Daten und KI ist dringender denn je. Trotz der fortschrittlichen Technologien, die bereits im Einsatz sind, sind viele der bestehenden Regelwerke veraltet und nicht für die modernen Anforderungen geeignet.
Die Herausforderungen der traditionellen Governance
Traditionelle Management- und Governance-Modelle sind oft schwerfällig und passen nicht zur Schnelligkeit und Unvorhersehbarkeit von KI. Beispiele für die Versäumnisse dieser Modelle sind:
- Ein Gesundheitsmodell, das auf verzerrten historischen Daten trainiert wurde, benachteiligte bestimmte demografische Gruppen.
- Ein Finanzdienstleistungswerkzeug gewährte Frauen deutlich niedrigere Kreditlimits, obwohl alle anderen Faktoren identisch waren.
- Ein Einstellungssystem, das KI zur Optimierung von Bewerbungen verwendete, schloss hochqualifizierte Kandidaten aufgrund von Vorurteilen in der Datenbasis aus.
- Soziale Medien versuchten, die Inhaltsmoderation zu automatisieren, scheiterten jedoch daran, schädliche Fehlinformationen während globaler Krisen zu stoppen.
- Bildungseinrichtungen setzten Bewertungsalgorithmen hastig ein, die Schüler aus einkommensschwachen Verhältnissen benachteiligten.
Diese Beispiele zeigen, dass die Schaden, der durch unzureichende Governance entsteht, nicht auf das Versagen der KI zurückzuführen ist, sondern auf die Unfähigkeit der Governance, sich anzupassen.
Ein Contingency-Modell: Flexibel und anpassungsfähig
Ein Contingency-Modell akzeptiert, dass Organisationen sich auf unterschiedlichen Reifegraden befinden. Es berücksichtigt, dass Kultur, Risiken und Auswirkungen variieren und dass die Governance an die jeweilige Situation angepasst werden sollte. Dieses Modell ermöglicht es, Kontrollen dort zu priorisieren, wo sie am dringendsten benötigt werden.
Es geht nicht darum, weniger zu tun, sondern darum, das zu tun, was zählt. Dies bedeutet, die Governance mit der Geschäftsstrategie in Einklang zu bringen, die Datenverantwortung zu verankern und sicherzustellen, dass KI-Entscheidungen überwacht, hinterfragt und von vornherein erklärbar sind.
Eine Governance, die sich entwickelt
Governance sollte als lebendes System behandelt werden, das sich mit den fließenden Daten und sich entwickelnden Modellen verändert. Reife Organisationen implementieren bereits Praktiken, die Governance als dynamischen Prozess betrachten, anstatt sie als statisches Projekt zu sehen. Sie führen regelmäßige Bewertungen durch und passen ihre Kontrollen proaktiv an.
Governance im Vorstand: Lücken schließen
Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass KI-Governance ein technisches Problem sei. In Wirklichkeit ist es ein unternehmensweites Problem, das ebenso im Vorstand behandelt werden muss wie finanzielle Risiken oder Markenstrategien. Die Vorstandsmitglieder müssen verstehen, welche Entscheidungen an Maschinen delegiert werden und welche Risiken mit dem Wachstum von Daten einhergehen.
Governance als strategischer Vorteil
In einer Welt, in der Vertrauen zur Währung wird, sollte Governance nicht als Belastung, sondern als Ermöglicher betrachtet werden. Die richtigen Governance-Modelle ermöglichen eine sichere Skalierung von Innovationen. Die Contingency- und Evolutionsmodelle schaffen die notwendige Flexibilität und Voraussicht, die moderne Organisationen benötigen, um erfolgreich zu sein.
