Öffentliche Sektor KI-Governance
Die Beschleunigung von KI ohne Sicherheitsvorkehrungen
In sowohl öffentlichen als auch privaten Sektoren nehmen Organisationen künstliche Intelligenz (KI) in bemerkenswerter Geschwindigkeit an. Führungskräfte betrachten KI als transformativ, da sie die Produktivität steigert und Erkenntnisse aus zuvor in Unternehmenssystemen vergrabenen Informationen freisetzt. Werkzeuge wie Microsoft 365 Copilot werden schnell implementiert, während Organisationen versuchen, frühe Vorteile zu sichern.
Die KI-Adoption schreitet schnell voran, jedoch hat die Daten-Governance nicht Schritt gehalten. Diese wachsende Kluft wird zu einem der unmittelbarsten und folgenschwersten Risiken für Organisationen heute.
Das versteckte Risiko der KI-Governance
Traditionelle Unternehmensinhaltsysteme basieren auf jahrzehntelanger Governance-Disziplin. Sie erzwingen Berechtigungsstrukturen, Klassifizierungspolitiken, Aufbewahrungsregeln und Prüfpfade. Wenn jedoch Daten in eine KI-Umgebung übergeben werden, verschwindet ein großer Teil des Governance-Kontexts. KI-Systeme nehmen oft Dokumente auf und „lernen“ daraus, ohne die Zugriffssteuerungen zu bewahren, die sie geschützt haben.
Diese Diskrepanz schafft Szenarien, in denen KI-Tools sensible oder regulierte Materialien Benutzern anzeigen, die nie autorisiert waren, sie zu sehen. Noch herausfordernder ist, dass, sobald eine KI Muster aus einem Dokument eingebettet hat, sie diese Informationen möglicherweise weiterhin verwendet, lange nachdem die zugrunde liegende Datei gelöscht oder eingeschränkt wurde.
Das Kostenproblem mit KI-Datenverbrauch
KI-Modelle verarbeiten alles, was ihnen gegeben wird, unabhängig von der geschäftlichen Relevanz. Wenn KI-Systeme Zugang zu vollständigen historischen Archiven oder einer Vielzahl von Inhaltsrepositories in einer Organisation erhalten, steigen die erforderlichen Verarbeitungsressourcen erheblich. Dies führt oft zu erheblichen, ungeplanten Betriebskosten.
Eine wachsende Anzahl von Organisationen stellt fest, dass die Kosten für KI nicht hauptsächlich auf der Nutzung basieren; sie hängen vom Datenvolumen ab. Je mehr das Modell aufnehmen darf, desto teurer wird es, gewartet, abgefragt und aktualisiert zu werden.
Die Notwendigkeit einer fortlaufenden Inhaltszirkulation
Ein wichtiger Einblick aus fortschrittlichen KI-Kostenmodellen ist, dass Relevanz nicht statisch ist. Der Wert von Inhalten ändert sich im Laufe der Zeit, und so sollte auch ihre Zugänglichkeit für KI-Systeme. Nicht alle Informationen verdienen es, kontinuierlich für KI-Modelle verfügbar zu bleiben. Wenn sich die geschäftlichen Prioritäten ändern, kann älteres Material an operativem Wert verlieren, während neuer Inhalt unerlässlich wird.
Durch die kontinuierliche Überprüfung, welche Inhalte für KI verfügbar gemacht werden, das Hinzufügen neuer wertvoller Informationen und das Entfernen veralteter oder wertloser Materialien können Organisationen ihre KI-Wissensbasis aktuell halten und gleichzeitig die fortlaufenden Rechenkosten kontrollieren. Dieser dynamische Ansatz stellt sicher, dass die KI mit den bedeutendsten Inhalten arbeitet, ohne durch irrelevante Daten belastet zu werden.
Die fragmentierte Unternehmensinhaltslandschaft
Die Herausforderungen von KI werden durch die fragmentierte Natur der Unternehmensinformationen verstärkt. Organisationen speichern Inhalte typischerweise in einer Vielzahl von Systemen, darunter veraltete ECM-Plattformen, Cloud-Repositories, Projektarbeitsbereiche, kollaborative Laufwerke und Abteilungsarchive. Innerhalb dieser Silos fallen Inhalte in drei Hauptkategorien:
- Statische Dokumente, einschließlich Archiv- oder gescannter Materialien, die sich selten ändern.
- Dynamische Dokumente, die Projektdateien und Dokumente umfassen, die sich entwickeln, während Teams zusammenarbeiten.
- Kontrollierte Dokumente, einschließlich Compliance-Aufzeichnungen und Materialien, die strenger Aufsicht bedürfen.
Jeder dieser Inhaltstypen hat unterschiedliche Governance-Erwartungen, und KI-Tools sind nicht dafür ausgelegt, diese Unterschiede ohne Hilfe zu navigieren. Wenn KI alle Inhalte einheitlich behandelt, entstehen schnell Risiken und Ineffizienzen.
Die Lösung: Eine regulierte Zwischenebene
Der beste Ansatz, den viele Experten empfehlen, besteht darin, eine regulierte, kosteneffiziente Zwischenebene zwischen Unternehmenssystemen und den KI-Plattformen, die deren Informationen konsumieren, zu schaffen. Diese Zwischenebene stellt sicher, dass KI nur die richtigen Informationen unter den richtigen Bedingungen erhält und immer mit der Quell-Governance erhalten bleibt.
Diese Zwischenebene ermöglicht es, statische Archive durch intelligente und zugängliche Informationen zu transformieren, ohne bestehende Systeme zu ersetzen oder zu konsolidieren, was teuer und störend wäre.
Ein Governance-zentrisches Modell für Compliance und Erkenntnisse
Dieses Governance-zentrierte Architekturmodell stellt sicher, dass jede KI-Antwort auf ihre autorisierte Quelle zurückverfolgt werden kann. In regulierten Branchen ist diese Nachverfolgbarkeit entscheidend. Organisationen gewinnen Vertrauen, dass KI innerhalb derselben Compliance-Grenzen operiert, die seit langem ihre Unternehmensinhalte regeln.
Wie sich die geschäftlichen Bedürfnisse entwickeln, stellt die Zwischenebene sicher, dass der KI-Zugang mit ihnen zusammenwächst, indem veraltete Inhalte entfernt, neues Material hinzugefügt und der Grundsatz aufrechterhalten wird, dass KI nur das sehen sollte, was relevant, autorisiert und wertvoll ist.
Die Zukunft des Unternehmenswissens ist geregelt und dynamisch
KI gestaltet, wie Organisationen arbeiten, aber ohne starke Governance und Kostenkontrolle wachsen die Risiken ebenso schnell wie die Chancen. Die Fähigkeit, dynamisch zu steuern, auf welche Inhalte KI zugreifen kann, wird zu einem der kritischsten Hebel in der KI-Strategie eines Unternehmens.
Die Organisationen, die erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die die schnelle KI-Adoption mit ebenso schneller Governance-Evolution kombinieren. Eine regulierte Zwischenebene bietet dieses Fundament, das es der KI ermöglicht, leistungsstarke Erkenntnisse zu liefern und gleichzeitig Sicherheit, Compliance und finanzielle Kontrolle zu bewahren.
Die Zukunft des Unternehmenswissens ist nicht nur KI-fähig. Sie ist geregelt, dynamisch und kontinuierlich optimiert und schöpft sicher, effizient und intelligent Wert aus bestehenden Informationen.
