Wie KI klarer sieht mit Policy as Code
Die Möglichkeit fehlerhafter Ergebnisse hat immer das Potenzial der Verbraucher-KI überschattet. Die falsche Frage an eine kostenlose App auf Ihrem Telefon könnte zu ungenauen Antworten führen. In Unternehmen ist jedoch kein Platz für solche Fehler.
Der Unterschied zwischen Spielzeug und Werkzeugen besteht darin, dass letztere Organisationen dabei helfen, Dinge besser zu erledigen. Richtig konzipierte und implementierte Unternehmens-KI — einschließlich agentischer KI, die autonom eine Reihe von Aufgaben unter menschlicher Aufsicht ausführen kann — kann so konstruiert werden, dass sie ohne Halluzinationen funktioniert. Wenn Menschen operationale Codes, die mit spezifischen Richtlinien und Vorschriften übereinstimmen, direkt in agentische KI einbetten, schaffen sie die Leitplanken, die sicherstellen, dass die Datenanalysen auf Kurs bleiben. Das nennen wir „Policy as Code“.
Was ist Policy as Code?
Policy as Code ist die Praxis, die Regeln, Richtlinien und Compliance-Anforderungen einer Organisation in maschinenlesbaren Code umzuwandeln, damit KI-Systeme diese automatisch befolgen können. Diese bahnbrechende Innovation adressiert direkt das Hauptanliegen von Unternehmen, insbesondere in stark regulierten Branchen, hinsichtlich KI: die Fähigkeit der Organisation, Arbeitsabläufe auszuführen, die regulatorische Compliance erfordern und Vertrauen aufrechterhalten.
Durch die Entwicklung von Code, der unautorisierte Handlungen verhindert, und durch die Festlegung von Leitplanken, innerhalb derer KI operieren kann, hilft Policy as Code Organisationen, konsistente Interpretationen von Richtlinien sicherzustellen und nachvollziehbare, erklärbare Begründungen zu liefern. Menschen überwachen alle Aktivitäten in Bezug auf diese Prozesse. Dies macht Policy as Code besonders wertvoll in stark regulierten Branchen, wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Regierung. Es hilft diesen Branchen, die vollen Vorteile von KI und agentischer KI zu realisieren, indem es das Risiko von Compliance-Fehlern verringert, die den Ruf schädigen und hohe finanzielle Strafen nach sich ziehen können.
Herausforderungen in regulierten Branchen
Alle Branchen benötigen Experten zur Zusammenarbeit bei der Gestaltung, Implementierung und Wartung ihrer KI-gestützten Systeme. Regulierte Branchen stehen jedoch vor zusätzlichen Herausforderungen in Bezug auf Compliance, Governance und Vertrauen. Laut einem Bericht zur Bereitschaft von Unternehmen geben 31 % der Organisationen an, dass regulatorische oder Compliance-Bedenken eine der Hauptbarrieren darstellen, die ihre Fähigkeit einschränken, kürzlich getätigte Technologieinvestitionen zu skalieren.
Policy as Code kann öffentlichen und privaten Einrichtungen helfen, einige der größten Hindernisse für eine bessere Ressourcenzuweisung zu überwinden — Compliance, Governance, Auditierbarkeit und Beobachtbarkeit. Durch die Durchsetzung programmatischer Regeln im großen Maßstab trägt Policy as Code dazu bei, menschliche Fehler zu beseitigen, die zu unangemessenen Berechtigungen für KI führen können, Regeln und Vorschriften inkonsistent zu interpretieren und Ausnahmen von Standardoperationen nicht zu dokumentieren. Policy as Code kann auch dazu beitragen, das Verhalten der KI-Agenten vorhersehbar zu machen, selbst wenn sich die großen Sprachmodelle, auf die die Agenten angewiesen sind, weiterentwickeln, indem sichergestellt wird, dass die Ausführung der agentischen KI konsistent und streng kontrolliert ist.
Implementierung von Policy as Code
Organisationen implementieren Policy as Code typischerweise durch eine Kombination aus deklarativen Richtsprachen und Durchsetzungs-Engines. Das bedeutet, dass sie die entsprechenden Vorschriften und operationalen Regeln in einen Code einfügen, den KI-Agenten lesen und befolgen müssen. Wenn es im Code steht, muss der KI-Agent es ausführen. Und wenn eine Anweisung nicht im Code enthalten ist, kann der KI-Agent sie nicht sehen oder darauf reagieren.
Die Personen, die den Code entwerfen, verlassen sich auf Policy Decision Points (PDPs) und Policy Enforcement Points (PEPs), um Regeln für Policy as Code zu entwickeln, die bestimmen, ob eine Handlung erlaubt sein sollte und ob sie gegen eine Richtlinie verstößt. Das Ergebnis ist, dass ein KI-Agent durch Design nicht außerhalb der Parameter seiner erlaubten Operationen handeln kann. Diese Fähigkeit ermöglicht auch Systembeobachtbarkeit und genaue Aufzeichnungen.
Die Besonderheit dieser Lösung besteht darin, dass die Policy-as-Code-Funktionalität direkt in das Agentic AI Framework integriert ist. Diese Herangehensweise regelt jeden Aspekt des digitalen Workflows — vom ersten Datenabruf bis zur endgültigen Genehmigung. Durch Design überwachen Menschen das System. Sie beobachten und berichten nicht nur. Das Ergebnis ist, dass diese Herangehensweise die Auswirkungen von KI-Halluzinationen beseitigt, eine End-to-End-Überwachung und -Prüfung bietet und eine schnellere Bereitstellung von agentischer KI ermöglicht, ohne Sicherheit, Transparenz oder menschliche Kontrolle zu gefährden.
