Neun Schritte zur Erreichung einer KI-Governance
Mit dem rasanten Aufstieg der Künstlichen Intelligenz (KI) in Unternehmen wird die Bedeutung einer effektiven KI-Governance immer deutlicher. Der erfolgreiche Einsatz von KI erfordert nicht nur innovative Technologien, sondern auch die Einhaltung von Integrität, Verantwortlichkeit und Sicherheit in den Datenökosystemen, die diese Modelle unterstützen.
Ein praktischer Rahmen für die KI-Governance
Die folgende praktische neun-Punkte-KI-Governance-Framework wird Organisationen dabei helfen, die Werkzeuge zu identifizieren, die sie von der Theorie zur Ausführung bringen:
1. Entdecken und Klassifizieren
Die Governance beginnt mit dem Wissen über die eigenen Daten. Viele Organisationen können nicht sicher beantworten, wo ihre sensiblen Daten gespeichert sind oder wie viel Daten veraltet oder falsch klassifiziert sind. Eine Daten-Sicherheits-Governance-Plattform sollte in der Lage sein, alle Datenformen autonom zu entdecken und zu klassifizieren.
2. Durchsetzen von Daten-Governance-Richtlinien
Nachdem die Daten klassifiziert sind, bedeutet Governance Kontrolle. Dazu gehören Richtlinien, die regeln, wer Zugang hat und wie Daten intern oder extern geteilt werden. Lösungen mit integrierten Remediation-Workflows helfen dabei, diese Richtlinien durchzusetzen.
3. Überwachen und Prüfen der Datennutzung
Governance ist keine einmalige Aufgabe. Sie erfordert eine kontinuierliche Überwachung der Datenflüsse, Zugriffsverhalten und KI-Nutzungsmuster. Echtzeitansichten der Benutzeraktivität und Risikofaktoren sind entscheidend.
4. Verantwortung und Rollen festlegen
KI-Governance ist funktionsübergreifend. Teams sollten in der Lage sein, Verantwortung über ein zentralisiertes Datenrisiko-Dashboard zu operationalisieren, das verschiedene Stakeholder einbezieht, um Richtlinien weiterzuentwickeln.
5. Implementierung von Datenschutzmaßnahmen (DLP)
Die Klassifizierung von Daten verbessert die DLP-Systeme einer Organisation erheblich. Diese Systeme sollten in der Lage sein, den unbefugten Gebrauch sensibler Daten in KI-Eingaben und -Ausgaben zu erkennen und zu blockieren.
6. Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften
Organisationen müssen oft mehrere sich entwickelnde Vorschriften einhalten. Mit der richtigen Plattform können sie Anforderungen unter HIPAA, PCI, SOX, GDPR und mehr adressieren. Automatisierte Remedation-Funktionen sind hierbei unerlässlich.
7. Integration mit KI-Governance-Tools
Tools wie Microsoft 365 Copilot, SharePoint und Teams sind essenziell, um KI-generierte Inhalte zu scannen und zu klassifizieren. Dies ist wichtig, um Risiken frühzeitig zu identifizieren.
8. Schulung und Weiterbildung von Teams
KI-Governance ist nicht nur eine Plattform, sondern eine Praxis. Schulungen und Einweisungen sind entscheidend für eine konsistente und effektive Governance.
9. Kontinuierliche Verbesserung
Organisationen sollten Partnerschaften mit Anbietern eingehen, die nicht nur Lösungen bereitstellen, sondern auch kontinuierlich in deren Verbesserung investieren.
Fazit
KI ist nicht nur eine weitere IT-Initiative; sie stellt eine neue Betriebsschicht dar. Organisationen müssen sich darauf vorbereiten, KI-Governance in ihren Kernoperationen zu verankern, um den Herausforderungen der digitalen Transformation gewachsen zu sein.
