AI-Governance bietet Rahmenbedingungen für schnellere Innovation
Mit der wachsenden Akzeptanz von generativer KI (GenAI) in verschiedenen Branchen zögern einige Organisationen, insbesondere in unregulierten Sektoren, Governance-Rahmen zu implementieren, aus Angst, dass bürokratische Hürden die Innovation behindern.
Ein Experte argumentiert jedoch, dass klare Grenzen für die Geschwindigkeit von entscheidender Bedeutung sind. In einem kürzlichen Interview wurde festgestellt, dass der Rückgang des Vertrauens der Nutzer in KI-Ausgaben die KI-Initiativen gefährden kann. Die Etablierung von Governance-Richtlinien kann helfen, diese Vertrauenslücke zu schließen.
Missverständnisse über Governance
Häufig wird der Irrglaube geäußert, dass Governance die KI-Initiativen verlangsamt. Tatsächlich sind es gerade die Organisationen, die am schnellsten vorankommen, die bereits eine starke Governance-Position zur KI etabliert haben. Governance kann mit Sicherheitsbarrieren auf Autobahnen verglichen werden: Sie ermöglichen es Fahrzeugen, sicher mit höheren Geschwindigkeiten zu reisen.
Um schneller voranzukommen, ist es wichtig, die Grenzen zu verstehen. Organisationen, die diese Parameter frühzeitig festlegen, beseitigen die Unsicherheit bezüglich der Innovation, da die Teams genau wissen, was erlaubt ist.
Der Einfluss von Schatten-KI
Ein weiterer Treiber für die Notwendigkeit von KI-Governance ist das Phänomen der Schatten-KI, bei dem Mitarbeitende nicht genehmigte KI-Tools verwenden. Studien zeigen, dass viele Fachleute beobachtet haben, wie Mitarbeitende Unternehmensdaten in große Sprachmodelle (LLMs) einpflegen. Dieses Verhalten ist selten böswillig, sondern geschieht oft, weil es an guten internen Werkzeugen mangelt.
Angestellte wenden sich häufig an externe KI-Tools, weil sie keinen reibungslosen Zugang zu internen Alternativen haben. Die Lösung besteht nicht darin, externe Tools zu verbieten, sondern interne Optionen anzubieten, die in die erforderlichen Governance-Protokolle integriert sind.
Erweiterte Diskussionen zur Governance
Obwohl Diskussionen über KI-Governance häufig bei Chief Data Officers (CDOs) beginnen, haben sie mittlerweile auch die Vorstandsetagen erreicht. Dies ist nicht nur auf Sicherheitsrisiken, sondern auch auf die steigenden Kosten unregulierter KI-Experimente zurückzuführen.
Ein Beispiel zeigt, dass ein Geschäftsbereich unerwartete Kosten angehäuft hat. Ein CDO hatte vor zwei Jahren ein KI-Projekt mit hohen Kosten initiiert, ohne klare Nachweise für den Return on Investment. Dies führte dazu, dass die Finanz- und Internen Audit-Teams stärker in die KI-Governance eingebunden wurden.
Plattformansatz für Governance
Einige Unternehmen haben begonnen, eigene LLMs aus verschiedenen Gründen zu entwickeln, möchten jedoch möglicherweise die Kontrolle über den Lebenszyklus des KI-Modells haben. Experten raten jedoch davon ab, da die rasante technologische Entwicklung oft dazu führt, dass interne Projekte obsolet werden, bevor sie abgeschlossen sind.
Stattdessen wird ein Plattformansatz empfohlen, bei dem die Governance-Anforderungen in die Infrastruktur integriert sind. Dies ermöglicht es Unternehmen, die neuesten Modelle zu nutzen und gleichzeitig konform zu bleiben.
Der Wert einer solchen Plattform liegt darin, dass sie die neueste Technologie integriert, sodass Teams die besten Tools nutzen können, ohne etwas zu bauen, das in kurzer Zeit veraltet sein könnte.
Fazit
Die globale Investition in KI wird bis 2026 voraussichtlich 2,52 Billionen US-Dollar erreichen. Die Ausgaben für KI-Plattformen im Bereich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen werden ebenfalls steigen. KI-Adoption wird maßgeblich von der Bereitschaft der menschlichen Ressourcen und der organisatorischen Prozesse geprägt, nicht nur von finanziellen Investitionen.
Organisationen mit größerer Erfahrung und Selbstwahrnehmung priorisieren zunehmend bewährte Ergebnisse über spekulatives Potenzial.
