Wie man KI in sein Unternehmen integriert, ohne die Compliance zu gefährden
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen verspricht, Prozesse zu beschleunigen, die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und die Effizienz zu erhöhen. Dennoch scheitern die meisten Projekte an den Herausforderungen, die mit der Integration von KI in bestehende, starre Prozesse verbunden sind.
Herausforderung der KI-Integration
Die Cloud Security Alliance (CSA) stellt fest, dass KI-Adoptionsprojekte in der Geschäftswelt und der Fertigung mindestens doppelt so häufig scheitern wie sie erfolgreich sind. Der Hauptgrund hierfür ist, dass Unternehmen versuchen, KI in veraltete, unflexible Prozessstrukturen zu integrieren, die mangelnde Transparenz, Anpassungsfähigkeit und Echtzeit-Datenintegration aufweisen.
Das Modell des dynamischen Prozesslandschaft (DPL)
Ein Lösungsvorschlag der CSA ist das Modell der Dynamic Process Landscape (DPL). Dieses Framework fördert die KI-Einführung, indem es von fragmentierter Automatisierung weg und hin zu strukturierten, compliant und strategisch ausgerichteten Arbeitsabläufen lenkt.
Die Governance-Lücke
Ein häufiges Problem bei Automatisierungsinitiativen ist die fehlende Prozess-Transparenz. Die DPL erfordert, dass Teams ihre Kernarbeitsabläufe verstehen, bevor sie KI einführen. Dazu gehört das Mapping von Abhängigkeiten, die Definition von menschlichen Überwachungsrollen und das Verständnis der Datenflüsse.
Für Chief Information Security Officers (CISOs) sind die Governance-Anforderungen hoch. Eine unsachgemäße Implementierung von KI kann sensible Daten gefährden, Compliance-Regeln verletzen und die operationale Sicherheit untergraben. Das DPL-Framework ist darauf ausgelegt, Erklärbarkeit und Überprüfbarkeit in jede KI-Entscheidung einzubetten.
Die drei Wege zur Implementierung
Die CSA skizziert drei strategische Optionen für die Einführung des DPL-Modells:
- Greenfield: Ideal für neue Geschäftseinheiten oder Startups, in denen die DPL von Grund auf ohne Altlasten aufgebaut werden kann.
- Parallel-Sandboxing: DPL wird neben bestehenden Prozessen in einer Schattenumgebung betrieben, was besonders für stark regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen oder die Finanzwirtschaft geeignet ist.
- Event-triggered adoption: DPL wird in gezielten Bereichen implementiert, wenn bereits Veränderungen aufgrund von Compliance-Updates oder Wettbewerbsdruck im Gange sind.
Alle drei Methoden erfordern strenge Kontrollen, einschließlich vordefinierter KPIs und Eskalationswege, bevor KI-Systeme in die Produktion überführt werden.
Die Grundlage zuerst schaffen
Viele Organisationen verfügen nicht über die digitale Reife, die für das Gedeihen von KI erforderlich ist. Dazu gehören zuverlässige Datenpipelines, Prozesssichtbarkeit und die Unterstützung durch die Unternehmensführung. Das Auslassen dieser Grundlagen kann jede KI-Initiative sabotieren.
Wichtigkeit der Compliance
Neue Vorschriften, wie der EU AI Act und die NIS2-Richtlinie, machen Organisationen und deren Führungskräfte zunehmend für die Systeme verantwortlich, die sie einführen. Die CSA betont diesen Trend und weist darauf hin, dass gerade die persönliche Verantwortung des oberen Managements immer wichtiger wird.
Wenn ein KI-System eine Fehlentscheidung trifft, wird nicht der Anbieter diesen Fehler gegenüber den Prüfern erklären, sondern die verantwortliche Führungskraft selbst.
