Teil II: Wie Regulierungsbehörden ihren Weg in die KI-Governance testen
Diese dreiteilige Serie befasst sich mit der KI-Governance in der Banken-QA und Software-Tests. Teil II untersucht, wie Regulierungsbehörden auf KI-Risiken reagieren, warum ihre Ansätze unterschiedlich sind und wie Testfunktionen zum praktischen Durchsetzungsmechanismus für die KI-Governance geworden sind.
Die Ausweitung der Testpflichten
Wenn Teil I dieser speziellen QA-Finanzserie untersucht hat, warum die KI-Governance auf dem QA-Schreibtisch gelandet ist, untersucht Teil II, wie Regulierungsbehörden versuchen, auf diese Realität zu reagieren, und warum ihre Bemühungen zunehmend Tests und Qualitätsengineering ins Zentrum der KI-Überwachung rücken.
Über verschiedene Rechtsordnungen hinweg wird ein Muster deutlich. Regulierungsbehörden verlangen von Banken nicht, die Nutzung von KI vollständig einzustellen. Stattdessen fordern sie von den Unternehmen, nachzuweisen, dass KI-Systeme in der Praxis kontrolliert, testbar und verantwortlich sind. Diese Betonung stellt QA- und Software-Testteams ins Herz der regulatorischen Compliance.
Das EU-KI-Gesetz stellt den ehrgeizigsten Versuch dar, künstliche Intelligenz weltweit zu regulieren. Es führt einen horizontalen, risikobasierten Rahmen ein, der in verschiedenen Sektoren, einschließlich Banken und Versicherungen, Anwendung findet. Hochrisikobeispiele wie die Kreditwürdigkeitsprüfung, Betrugsbekämpfung und Kundenrisikoprofilierung werden als hochriskant klassifiziert.
Hochrisikosysteme müssen Anforderungen an Risikomanagement, Datenverwaltung, menschliche Aufsicht, Robustheit und Nachverfolgbarkeit erfüllen. Für QA-Teams erweitert sich damit der Umfang dessen, was Tests bedeuten.
Tests beschränken sich nicht mehr auf die Überprüfung der funktionalen Korrektheit vor der Veröffentlichung. QA-Teams werden zunehmend erwartet, die Qualität der Trainingsdaten zu validieren, auf Vorurteile und Abweichungen zu testen, die Robustheit unter Grenzfällen zu bewerten und das Verhalten über die Zeit zu überwachen.
Von der Politik zur Praxis
Regulierungsbehörden werden zunehmend bewusst, dass Governance-Rahmen allein nicht ausreichen. Entscheidend ist, ob Governance in realen Systemen funktioniert.
Dieser Wandel zeigt sich in der wachsenden Betonung von Lebenszyklus-Kontrollen anstelle von einmaliger Validierung. Es wurde gewarnt, dass die schwerwiegendsten KI-Risiken oft nach der Einführung auftreten, da Systeme sich anpassen, mit anderen Modellen interagieren oder neuen Daten ausgesetzt werden.
Für QA-Teams verstärkt dies die Notwendigkeit für kontinuierliche Tests und Überwachung. Statische Testfälle und Prozesse zur Genehmigung vor der Veröffentlichung sind nicht mehr ausreichend, wenn sich das Verhalten von KI im Laufe der Zeit ändern kann.
Der Wechsel zur Live-Testung
In einem Land hat die zuständige Behörde einen ausdrücklich experimentellen Ansatz gewählt. Anstatt vorschreibende KI-Regeln zu erlassen, wurden Initiativen gestartet, um KI-Systeme unter regulatorischer Aufsicht unter realen Bedingungen zu testen.
Ein zentrales Ziel ist es, Unternehmen zu helfen, aus dem sogenannten „POC-Paralyse“ herauszukommen. Durch Live-Tests soll Innovatoren geholfen werden, sicher über „perpetuelle Pilotprojekte“ hinauszukommen. Regulierungsbehörden sind deutlich, dass sie Systeme und nicht nur Modelle testen.
Diese Definition stimmt eng mit der Denkweise der QA-Teams überein. Es wird auch eine regulatorische Erwartung reflektiert, dass Governance-Artefakte auf beobachtbarem Verhalten basieren müssen.
Pragmatische Governance
Andernorts verfolgen Regulierungsbehörden unterschiedliche, aber komplementäre Ansätze. Ein Land hat sich als führend in der pragmatischen KI-Governance positioniert, indem es Menschzentriertheit, Transparenz und Erklärbarkeit betont und gleichzeitig starre, vorschreibende Regeln vermeidet.
Die Prinzipien, die die Testmethoden beeinflussen, sind, dass KI-Systeme erklärbar, transparent und fair sein sollten. Für QA-Teams verstärkt dieser Ansatz die Vorstellung, dass Governance untrennbar mit ingenieurtechnischer Disziplin verbunden ist.
Mit zunehmender regulatorischer Überprüfung wandert die Verantwortung nach oben. Die Vorstände werden tiefer in die KI-Überwachung einbezogen, wobei der Schwerpunkt auf Metriken, Berichterstattung und Gewährleistung liegt.
In diesem Kontext wird deutlich, dass Organisationen die Verantwortung für ihre KI-Systeme nicht auslagern können. Verantwortung liegt bei der Organisation, die sie übernommen hat. Diese Prinzipien haben erhebliche Auswirkungen auf QA.
Warum QA zur Durchsetzungsinstanz wird
Über verschiedene Rechtsordnungen hinweg wird eine Schlussfolgerung deutlich: Regulierungsbehörden fordern nicht von QA-Teams, Anwälte zu werden. Sie bitten sie, Governance real zu machen.
Tests sind der Ort, an dem regulatorische Prinzipien wie Robustheit, Fairness, Verantwortung und Resilienz operationalisiert werden. Wenn KI-Systeme nicht sinnvoll getestet oder überwacht werden können, führen sie unabhängig von ihren Leistungsnutzen zu regulatorischen Haftungen.
Dies erklärt, warum Banken erheblich in Testfähigkeiten, synthetische Datenverwaltung, Modellüberwachung und Qualitätsengineering investieren. QA-Teams werden nicht nur gebeten, Tests durchzuführen, sondern auch, Governance nachweisbar zu machen.
Im letzten Teil dieser Serie werden wir untersuchen, warum KI-Governance in QA ein globales Anliegen für internationale Bankengruppen geworden ist und wie große Unternehmen auf diesen Trend reagieren. Zudem analysieren wir, warum globale Gremien und Gesetzgeber KI-Risiken zunehmend als systemisches Problem betrachten, das getestet und nicht nur auf dem Papier verwaltet werden muss.
