Ohne strenge Sicherheitsgovernance könnte KI zu einer Haftung werden
Mit der zunehmenden Datenproduktion spielt KI eine immer größere Rolle bei der Aufnahme und Dekodierung von Informationen. Hersteller integrieren und orchestrieren KI ohne umfassende Aufsicht über alle potenziellen Schwachstellen. Um regulatorische, sicherheitsrelevante und Genauigkeitsrisiken in KI-gestützten Tools effektiv zu mindern, müssen Organisationen in Betracht ziehen, wie sie einen strukturierten, umfassenden Governance-Ansatz umsetzen können.
Im Laufe der letzten 20 Jahre hat sich die Fertigungsindustrie zu einer zunehmend datenintensiven Branche entwickelt, die jährlich 1.812 Petabyte (PB) an Daten erzeugt und damit mehrere andere „Big Data“-Sektoren wie Finanzen, Einzelhandel und Kommunikation übertrifft.
Die Beschleunigung digitaler Systeme und IoT-verbundener Geräte hat den Herstellern eine bessere Sicht auf Operationen, Lieferketten und Produktionszyklen ermöglicht.
Mit dem Anstieg der Datenproduktion spielt KI eine zunehmende Rolle bei der Verarbeitung und Analyse von Informationen, was es Unternehmen ermöglicht, Prozesse zu optimieren und Herausforderungen zu bewältigen, die einst unerreichbar schienen. Laut Deloitte betrachten 93 % der Hersteller KI als entscheidend für den Fortschritt.
Vorteile von KI in der Fertigung
Hersteller nutzen seit langem maschinelles Lernen für die Automatisierung von Fabriken, das Auftragsmanagement und die Produktionsplanung. Fortschrittlichere prädiktive und generative Anwendungen haben sich in die Bereiche Logistik der Lieferkette, Qualitätskontrolle und proaktive Wartung ausgeweitet.
KI-gestützte Tools helfen, Ausfallzeiten zu reduzieren, Defekte zu erkennen und die Nachfrageprognose zu verbessern, was agilere und effizientere Operationen ermöglicht. Bei dem hohen Datenvolumen, das durch Fertigungsökosysteme fließt, ist KI eine leistungsstarke Ergänzung der Werkzeuge von Herstellern, um Muster zu erkennen und auf Herausforderungen in Echtzeit zu reagieren.
Obwohl KI erhebliche Vorteile bieten kann, hat die schnelle Einführung eine Vielzahl neuer Sicherheits- und Compliance-Risiken mit sich gebracht.
Risiken ohne Governance
In einigen Fällen integrieren Hersteller KI, ohne umfassende Aufsicht über alle potenziellen Schwachstellen zu haben, was sie regulatorischen Strafen, Cyberbedrohungen und kostspieligen betrieblichen Störungen aussetzt.
Ohne eine strukturierte Governance kann KI leicht mehr zu einer Haftung als zu einem Vermögenswert werden. Während KI weiterhin die Branche prägt, müssen Hersteller Innovation mit Risikomanagement in Einklang bringen, um die Grundlage für langfristigen Erfolg zu schaffen.
Vier Taktiken für einen proaktiven Ansatz
Um regulatorische, sicherheitsrelevante und Genauigkeitsrisiken in KI-gestützten Tools effektiv zu mindern, sollten Organisationen in Betracht ziehen, wie sie einen strukturierten, umfassenden Governance-Ansatz umsetzen können. Diese Strategien positionieren Hersteller, um ihre KI-Investitionen zu schützen und sie für den Erfolg zu rüsten.
Integriertes Risikomanagement
Hersteller mit KI-gestützten Tools, die mehrere Abteilungen abdecken, benötigen einen vollständigen Überblick über potenzielle Risiken. Ein holistisches Governance-, Risiko- und Compliance-System (GRC) bietet vollständige Aufsicht über den gesamten Betrieb. Eine zentrale Quelle für risikobehaftete Informationen zu KI-Anwendungen ermöglicht konsistentes Risikotracking, Durchsetzung von Richtlinien und standardisierte Kontrollen.
Sorgfältige Dokumentation, einschließlich der Berichterstattung über Datenquellen, Modelltraining und Verbesserungsprozesse, Evaluierungsergebnisse und alle im Laufe der Zeit vorgenommenen Änderungen am KI-System, ist ein wesentlicher Schritt zur Demonstration der regulatorischen Compliance (z. B. GDPR, CCPA) und der internen Verantwortung.
Echtzeit-Compliance-Tracking
Da sich die Vorschriften ständig ändern, ist automatisiertes Compliance-Tracking und -Reporting entscheidend, um Unternehmen vor rechtlichen und finanziellen Konsequenzen zu schützen.
Automatisierte Compliance-Tools können umfassende Berichte zur regulatorischen Einhaltung erstellen und vollständige Sichtbarkeit über den Compliance-Status bieten. Bevor Risiken zu Verstößen werden, informiert das automatisierte Reporting sofort alle Beteiligten, um bessere Entscheidungen zu ermöglichen.
Datenvalidierung
Eine sorgfältige Prüfung ist entscheidend, um Standards für Datenintegrität zu etablieren und Fairness, Vorurteile und regulatorische Compliance aufrechtzuerhalten. Die „Black Boxes“ von KI können durch die Einhaltung bewährter Praktiken für Audits von KI-Modellen transparenter navigiert werden. Ständige Überprüfung und Bestätigung der Verfahren gewährleisten die Zuverlässigkeit von KI und verhindern, dass das Tool zu einer Quelle von Fehlinformationen wird.
Sicherheit priorisieren
Da Hersteller zunehmend auf KI-gestützte Tools angewiesen sind, muss Sicherheit von Anfang an etabliert werden. Die Verarbeitung einer massiven Menge sensibler Daten macht KI-Systeme zu einem Hauptziel für Cyberangriffe, die Algorithmen manipulieren oder wertvolle Informationen extrahieren.
Dies bedeutet, dass Hersteller am besten beraten sind, eine Cybersecurity-first-Kultur bei der Bereitstellung von KI-Tools zu etablieren – die Integrität ihrer Daten hängt davon ab.
Wettbewerbsvorteil durch KI-Risikomanagement
Da die Rolle von KI in der Fertigung weiterhin wächst und sich entwickelt, wachsen auch die Risiken für den Datenschutz und die regulatorische Compliance. Um diese Risiken effektiv zu steuern und zu mindern und das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, sollten Hersteller in Betracht ziehen, proaktiv KI-Governance innerhalb eines zentralisierten GRC-Systems umzusetzen.
Durch die Einbettung angemessener Risikomanagementprotokolle und -verfahren in ihre KI-Strategien sind Hersteller am besten für den langfristigen Erfolg positioniert.
