Der Stand der KI-Governance: 4 Tipps zur Priorisierung verantwortungsvoller KI
Generative KI entwickelt sich von experimentellem Hype zu praktischer Umsetzung, und die wichtigste Herausforderung für Unternehmen ist nicht mehr, ob sie diese Technologie übernehmen sollen, sondern wie sie dies sicher und effektiv tun können. Eine Umfrage zur KI-Governance im Jahr 2025 hat ergeben, dass trotz starker Begeisterung für KI die Governance-Reife weit zurückbleibt.
Langsame Einführung und Governance
Trotz der öffentlichen Wahrnehmung bleibt die tatsächliche Einführung von generativer KI bescheiden. Nur 30% der befragten Organisationen haben generative KI in der Produktion implementiert, und lediglich 13% verwalten mehrere Implementierungen. Größere Unternehmen sind fünfmal wahrscheinlicher als kleinere Firmen, dies zu tun.
Diese gemessene Geschwindigkeit hat sich jedoch nicht in Sicherheit übersetzt. Nahezu 48% der Organisationen überwachen ihre KI-Systeme nicht auf Genauigkeit, Drift oder Missbrauch – grundlegende Säulen verantwortungsvoller Governance. Unter kleinen Unternehmen sinkt diese Zahl auf alarmierende 9%.
Schnelligkeit über Sicherheit
Das größte Hindernis für eine stärkere KI-Governance ist nicht die technische Komplexität oder regulatorische Unklarheit; es ist der Druck, schnell zu handeln. Fast 45% aller Befragten, und 56% der technischen Führungskräfte, gaben an, dass der Druck zur schnellen Umsetzung das Haupthindernis für eine effektive Governance darstellt.
In vielen Unternehmen wird Governance immer noch als Hemmnis für Innovation wahrgenommen, anstatt als Beschleuniger für eine sichere Implementierung. Das Fehlen einer strukturierten Aufsicht führt oft zu vermeidbaren Fehlern, die Projekte zum Stillstand bringen, das Vertrauen der Stakeholder untergraben und regulatorische Prüfungen anziehen können.
Politik bedeutet nicht Praxis
Obwohl 75% der Unternehmen berichten, über Richtlinien zur KI-Nutzung zu verfügen, haben weniger als 60% festgelegte Governance-Rollen oder definierte Reaktionspläne. Dies zeigt eine klare Diskrepanz zwischen Politik und Praxis. Unter kleinen Firmen ist die Diskrepanz noch größer – nur 36% haben Governance-Verantwortliche und lediglich 41% führen jährliche KI-Schulungen durch.
Diese „Check-the-Box“-Mentalität deutet darauf hin, dass viele Organisationen Governance als Compliance-Formalität behandeln, anstatt sie als wesentlichen Aspekt des Entwicklungsprozesses zu betrachten.
Führungssilos bestehen weiterhin
Die Umfrage zeigt eine wachsende Kluft zwischen technischen Führungskräften und ihren Geschäftskollegen. Ingenieure und KI-Leiter sind fast doppelt so wahrscheinlich, mehrere Anwendungsfälle zu verfolgen und hybride Build-and-Buy-Strategien voranzutreiben. Doch diese gleichen Führungskräfte sehen sich den meisten Governance-Anforderungen gegenüber – oft ohne die Schulung oder Werkzeuge, um die Risiken vollständig zu managen.
Kleine Firmen bergen große Governance-Risiken
Eine der drängendsten Erkenntnisse der Umfrage ist die Governance-Anfälligkeit kleiner Firmen. Diese Organisationen sind erheblich weniger wahrscheinlich, Modelle zu überwachen, Governance-Rollen zu definieren oder sich über neue Vorschriften auf dem Laufenden zu halten. Lediglich 14% berichteten von einer Vertrautheit mit bekannten Standards wie dem NIST AI Risk Management Framework.
In einer Welt, in der selbst kleine Akteure leistungsstarke KI-Systeme implementieren können, stellt dies ein systemisches Risiko dar. Mängel bei der Minderung von Vorurteilen, Datenlecks oder Modellverschlechterungen können sich über das gesamte Ökosystem ausbreiten. Größere Unternehmen müssen eine Führungsrolle bei der Stärkung der Governance-Kapazität ihrer Anbieter, Partner und Affiliates übernehmen.
Vier Strategien zur Priorisierung der KI-Governance
Hier sind vier Strategien, die Unternehmensleiter übernehmen können, um sicherzustellen, dass KI-Governance eine Priorität hat:
1.) Machen Sie KI-Governance zu einer zentralen Führungsinitiative:
KI-Governance sollte ein Thema auf Vorstandsebene sein. Weisen Sie dedizierte Führungskräfte zu, etablieren Sie funktionsübergreifende Verantwortlichkeiten und verknüpfen Sie Governance mit Geschäftsergebnissen.
2.) Integrieren Sie Risikomanagement von Anfang an:
Integrieren Sie Überwachungswerkzeuge für Modellabweichungen, Halluzinationen und Injektionsangriffe direkt in die Bereitstellungspipelines.
3.) Fordern Sie KI-Training:
Investieren Sie in KI-Schulungen für Ihre gesamte Organisation. Stellen Sie sicher, dass die Teams die wichtigsten Rahmenwerke wie NIST AI RMF, ISO 42001 und relevante lokale und branchenspezifische Vorschriften verstehen.
4.) Bereiten Sie sich auf Rückschläge vor:
Entwickeln Sie Notfallpläne, die auf KI-spezifische Risiken zugeschnitten sind – Vorurteile, Missbrauch, Datenexposition und angreifende Angriffe. Die einzige Garantie ist, dass es auf dem Weg zu Fehlern kommen wird. Stellen Sie sicher, dass Sie darauf vorbereitet sind, schnell und effektiv zu reagieren.
Organisationen, die bei der KI-Einführung führend sind, betrachten Governance als Leistungsermöglicher und nicht als Engpass. Sie implementieren Überwachung, Risikobewertung und Vorfallmanagement in die Engineering-Workflows. Sie verwenden automatisierte Überprüfungen, um zu verhindern, dass fehlerhafte Modelle in die Produktion gelangen.
Am wichtigsten ist, dass sie Governance funktionsübergreifend verankern, von Produkt und Engineering bis hin zu IT und Compliance, um sicherzustellen, dass die Verantwortung nicht isoliert ist. Mit klaren Rollen, proaktiven Schulungen und integrierter Beobachtbarkeit reduzieren diese Organisationen Risiken und beschleunigen Innovationen auf eine sichere und nachhaltige Weise.
