Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitsweise von Organisationen. Von generativen KI-Assistenten und unternehmensweiten Copiloten bis hin zu prädiktiven Analysen und autonome Agenten, Künstliche Intelligenz hilft Unternehmen dabei, die Produktivität zu steigern, Innovationen zu beschleunigen und schnellere Entscheidungen zu treffen.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigen auch die Risiken.
Organisationen müssen verstehen, welche Daten KI nutzt, wer Zugriff darauf hat, wie Modelle Entscheidungen treffen und ob KI-Systeme den sich ständig weiterentwickelnden Vorschriften entsprechen. Ohne angemessene Steuerung kann KI sensible Informationen offenlegen, Verzerrungen verursachen, Sicherheitslücken schaffen und regulatorische sowie Reputationsrisiken erhöhen.
Die KI-Governance bietet die Richtlinien, Prozesse und technischen Kontrollen, die erforderlich sind, um diese Risiken zu managen und gleichzeitig Organisationen in die Lage zu versetzen, KI verantwortungsvoll zu skalieren.
Die wirksamsten KI-Governance-Programme gehen über die reine Einhaltung von Vorschriften hinaus. Sie schaffen Transparenz in Daten- und KI-Ökosystemen, stärken die Sicherheit, verbessern die Transparenz und geben Unternehmen das Vertrauen, Innovationen voranzutreiben, ohne das Vertrauen zu gefährden.
Wichtigste Erkenntnisse: Bewährte Verfahren für die KI-Governance
• Die KI-Governance legt die Richtlinien, Kontrollen und Aufsichtsmechanismen fest, die für ein verantwortungsvolles Management von KI über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg erforderlich sind.
• Eine effektive Steuerung beginnt mit Transparenz hinsichtlich KI-Systemen, Modellen, Benutzern und den Daten, die ihnen zugrunde liegen.
• Daten-Governance und KI-Governance arbeiten zusammen, um Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Risiken zu reduzieren.
• Organisationen sollten ihre Governance-Programme an etablierten Rahmenwerken wie dem NIST AI Risk Management Framework (AI RMF), ISO/IEC 42001, dem EU AI Act, der DSGVO und anderen anwendbaren Vorschriften ausrichten.
• Die kontinuierliche Überwachung hilft Organisationen dabei, neue Risiken zu erkennen, die Verantwortlichkeit zu verbessern und die Einhaltung der Vorschriften in sich entwickelnden KI-Umgebungen aufrechtzuerhalten.
Was ist KI-Governance?
KI-Governance ist der Rahmen aus Richtlinien, Prozessen und Technologien, der Organisationen dabei hilft, künstliche Intelligenz verantwortungsvoll zu entwickeln, einzusetzen und zu nutzen.
Ziel ist es, sicherzustellen, dass KI-Systeme während ihres gesamten Lebenszyklus sicher, transparent, konform und auf die Geschäftsziele abgestimmt bleiben.
Ein effektives KI-Governance-Programm hilft Organisationen, kritische Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel:
- Welche KI-Systeme sind derzeit im Einsatz?
- Auf welche Daten greifen diese Systeme zu?
- Wem gehören die einzelnen KI-Anwendungen bzw. -Modelle?
- Wie werden KI-generierte Entscheidungen überwacht?
- Welche Risiken erfordern eine Behebung?
- Welche Bestimmungen gelten?
Da Unternehmen generative KI, große Sprachmodelle (LLMs) und KI-Agenten unternehmensweit einsetzen, ist Governance zu einer geschäftlichen Notwendigkeit und nicht mehr nur eine technische Überlegung geworden.
Warum KI-Governance wichtig ist
Künstliche Intelligenz schafft enorme Chancen, bringt aber auch neue Herausforderungen mit sich, für deren Bewältigung traditionelle Regierungsprogramme nie ausgelegt waren.
Viele Organisationen haben mit Folgendem zu kämpfen:
- Schatten-KI Anträge ohne Genehmigung angenommen
- Sensible Daten werden KI-Tools zugänglich gemacht
- Eingeschränkte Transparenz hinsichtlich der KI-Nutzung
- Uneinheitliche Unternehmensführung in den verschiedenen Geschäftsbereichen
- sich entwickelnde regulatorische Anforderungen
- Neue Sicherheitsbedrohungen für KI-Systeme
Ohne ein strukturiertes Governance-Programm können diese Herausforderungen zu Verstößen gegen Compliance-Vorgaben, Betriebsstörungen, Sicherheitsvorfällen und einem Verlust des Kundenvertrauens führen.
Eine starke KI-Governance hilft Organisationen:
- Reduzierung von KI- und Datensicherheitsrisiken
- Verbesserung der regulatorischen Bereitschaft
- Mehr Transparenz und Rechenschaftspflicht
- Schützen Sie sensible und regulierte Daten
- Vertrauen bei Kunden, Mitarbeitern und Stakeholdern aufbauen
- Beschleunigen Sie die verantwortungsvolle Einführung von KI
Letztendlich ermöglicht die KI-Governance Unternehmen, schneller Innovationen voranzutreiben, da sie verstehen, wo KI existiert, wie sie mit Unternehmensdaten interagiert und wo Risiken Aufmerksamkeit erfordern.
KI-Governance in der Praxis erleben
Erfahren Sie, wie BigID Unternehmen dabei unterstützt, die Daten zu ermitteln, die KI zugrunde liegen, Risiken zu identifizieren und Governance-Kontrollen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg anzuwenden.
Best Practices für die KI-Governance
Erfolgreiche KI-Governance-Programme bringen Innovation und Risikomanagement in Einklang. Obwohl jede Organisation unterschiedliche Anforderungen hat, bieten diese Best Practices eine praktische Grundlage für die Steuerung von KI im großen Maßstab.
Erstellen Sie ein vollständiges Verzeichnis der KI-Systeme
Man kann eine KI, die man nicht sieht, nicht steuern.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI verlieren Unternehmen oft den Überblick über die wachsende Anzahl an Modellen, Anwendungen, KI-Systemen, KI-Agenten und KI-Diensten von Drittanbietern, die im gesamten Unternehmen eingesetzt werden. Mitarbeiter führen mitunter auch nicht genehmigte KI-Tools ein, die außerhalb bestehender Sicherheits- und Governance-Prozesse operieren.
Erstellen eines zentralisiertes KI-Inventar hilft Organisationen zu verstehen:
- Welche KI-Systeme werden eingesetzt?
- Wem gehört welches System?
- Wo KI eingesetzt wird
- Welche Geschäftsprozesse es unterstützt
- Welche Vorschriften gelten
Die Pflege eines genauen KI-Inventars erleichtert zudem die Priorisierung von Risikobewertungen, die Dokumentation von Governance-Entscheidungen und den Nachweis der Einhaltung von Vorschriften bei Audits.
Die Daten, die KI antreiben, steuern
KI-Governance beginnt mit Datengovernance für KI.
Jedes KI-System benötigt Daten für Training, Feinabstimmung, Datenabfrage oder Schlussfolgerungen. Wenn Unternehmen nicht verstehen, auf welche Daten die KI zugreift, können sie Datenschutz-, Sicherheits- oder Compliance-Risiken nicht präzise einschätzen.
Organisationen sollten Folgendes ermitteln:
- Sensible persönliche Informationen
- Regulierte Daten
- Geistiges Eigentum
- Finanzunterlagen
- Kundeninformationen
- Unstrukturierte Dokumente
- Datenherkunft
- Datenbesitz
Umfassende Datenermittlung und -klassifizierung die notwendige Transparenz schaffen, um KI souverän zu steuern und gleichzeitig die unnötige Offenlegung sensibler Informationen zu reduzieren.
Hier stoßen viele Organisationen auf Schwierigkeiten. Unternehmensdaten verteilen sich häufig über Cloud-Umgebungen, SaaS-Anwendungen, strukturierte Datenbanken, Kollaborationsplattformen und unstrukturierte Datenspeicher, was eine manuelle Datenverwaltung nahezu unmöglich macht.
KI-Systeme nach Risiko klassifizieren
Nicht jede KI-Anwendung erfordert das gleiche Maß an Überwachung.
Ein internes Tool zur Zusammenfassung von Besprechungen birgt ein ganz anderes Risikoprofil als ein KI-System, das Kreditgenehmigungen oder medizinische Diagnosen unterstützt.
Organisationen sollten KI-Systeme anhand von Faktoren wie den folgenden klassifizieren:
- Auswirkungen auf das Geschäft
- Offenlegung sensibler Daten
- Regulierungsverpflichtungen
- Entscheidungsautonomie
- Mögliche Auswirkungen auf Einzelpersonen
Risikobasierte Unternehmensführung hilft Organisationen dabei, Ressourcen dort einzusetzen, wo sie am wichtigsten sind.
Zum Beispiel:
KI mit geringerem Risiko
- Protokoll der Sitzung
- Interne Wissenssuche
- Dokumentenzusammenfassung
KI mit moderatem Risiko
- Kundendienstmitarbeiter
- Verkaufsassistenten
- Erstellung von Marketinginhalten
KI mit höherem Risiko
- Einstellungsentscheidungen
- Finanzdienstleistungen
- Anwendungen im Gesundheitswesen
- Betrugserkennung
- Kritische Infrastruktur
Systeme mit höherem Risiko sollten einer strengeren Dokumentation, Prüfung, menschlichen Aufsicht und kontinuierlichen Überwachung unterzogen werden.
Klare Eigentums- und Verantwortlichkeiten festlegen
Die Steuerung von KI erfordert eine Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen.
Sicherheitsteams, Datenschutzbeauftragte, Rechtsberater, Compliance-Teams, Experten für Daten-Governance, KI-Ingenieure und Business-Stakeholder spielen alle eine wichtige Rolle beim verantwortungsvollen Umgang mit KI.
Jedes KI-System sollte klar definierte Zuständigkeiten für Folgendes haben:
- Geschäftsziele
- Risikomanagement
- Sicherheit
- Datenschutz
- Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen
- Leistungsüberwachung
- Reaktion auf Zwischenfälle
Die Zuweisung von Verantwortlichkeiten hilft Organisationen, bei Problemen schneller zu reagieren und schafft Verantwortlichkeit während des gesamten KI-Lebenszyklus.
Governance-Ausschüsse können auch die funktionsübergreifende Aufsicht über wirkungsvolle KI-Initiativen gewährleisten und unternehmensweit einheitliche Richtlinien festlegen.
KI transparent und erklärbar machen
Transparenz schafft Vertrauen.
Mitarbeiter, Kunden, Aufsichtsbehörden und Unternehmensleiter sollten verstehen, wann KI eingesetzt wird, auf welche Informationen sie sich stützt und wie Entscheidungen getroffen werden.
Während einige hochentwickelte KI-Modelle als “Black Boxes” fungieren, können Organisationen die Transparenz dennoch durch Dokumentation, Governance und Aufsicht verbessern.
Zu den bewährten Verfahren gehören:
- Pflege der Dokumentation für KI-Modelle und -Anwendungen
- Aufzeichnung von Trainingsdatenquellen, sofern zutreffend
- Dokumentation der beabsichtigten Anwendungsfälle
- Bekannte Einschränkungen identifizieren
- Protokollierung von KI-Interaktionen
- Aufbewahrung von Prüfprotokollen
- Menschliche Überprüfung von Entscheidungen mit weitreichenden Folgen
Erklärbarkeit wird besonders wichtig, wenn KI Entscheidungen beeinflusst, die Einzelpersonen betreffen, wie z. B. Beschäftigung, Kreditvergabe, Versicherung oder Gesundheitsversorgung.
Organisationen, die Transparenz priorisieren, stärken das Vertrauen ihrer Stakeholder und erleichtern gleichzeitig Audits und die Berichterstattung an die Aufsichtsbehörden erheblich.
Sichere KI-Systeme über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg
Künstliche Intelligenz birgt neue Sicherheitsrisiken, die über die traditionelle Cybersicherheit hinausgehen.
Neben dem Schutz von Infrastruktur und Anwendungen müssen Unternehmen auch die Modelle, Eingabeaufforderungen, Daten und Benutzer sichern, die mit KI interagieren. Da generative KI zunehmend unternehmensweit eingesetzt wird, sollten Governance und Sicherheit Hand in Hand gehen, um Risiken zu minimieren, ohne Innovationen einzuschränken.
Zu den häufigsten Sicherheitsrisiken im Bereich KI gehören:
- Sofortige Injektion und indirekte sofortige Injektion
- Leckage sensibler Daten
- Modellvergiftung
- Modelldiebstahl oder -extraktion
- Übermäßige Benutzerberechtigungen
- Unbefugter Zugriff auf KI-Anwendungen
- KI-generierte Malware oder Phishing-Inhalte
- Fehlkonfigurierte KI-Dienste
Ein effektives KI-Governance-Programm verfolgt einen Security-by-Design-Ansatz und integriert Kontrollmechanismen während des gesamten KI-Lebenszyklus anstatt erst nach der Implementierung.
Organisationen sollten:
- Entdecken und klassifizieren Sie sensible Daten bevor es von der KI verwendet wird
- Beschränken Sie den Zugriff auf sensible Daten mithilfe von Prinzipien des geringsten Privilegs
- KI-Interaktionen kontinuierlich auf anomales Verhalten überwachen
- KI-Anwendungen hinsichtlich Sicherheits- und Datenschutzrisiken bewerten
- Wenden Sie Governance-Richtlinien einheitlich in Cloud-, SaaS- und On-Premises-Umgebungen an.
Denn KI ist nur so vertrauenswürdig wie die Daten, die ihr zugrunde liegen., Sicherung von Unternehmensdaten ist eine der effektivsten Methoden zur Reduzierung des KI-Risikos.
KI kontinuierlich überwachen
Die Steuerung von KI ist eine fortlaufende Disziplin, keine einmalige Angelegenheit.
Modelle entwickeln sich weiter, Daten ändern sich, Regulierungen reifen und neue KI-Anwendungen werden regelmäßig eingeführt. Ohne kontinuierliche Überwachung können Unternehmen schnell den Überblick über ihre KI-Umgebung verlieren.
Die kontinuierliche Überwachung hilft Organisationen dabei, Folgendes zu identifizieren:
- Änderungen der Modellleistung
- Datendrift
- Aufkommende Voreingenommenheit
- Sicherheitsbedrohungen
- Unerlaubte KI-Nutzung
- Offenlegung sensibler Daten
- Richtlinienverstöße
- Compliance-Lücken
Unternehmen sollten auch überwachen, wie Mitarbeiter mit KI-Systemen interagieren. Die rasante Verbreitung öffentlich zugänglicher KI-Tools hat die Zunahme von Schatten-KI verstärkt, bei der Mitarbeiter unautorisierte KI-Anwendungen nutzen, die vertrauliche Geschäftsinformationen oder regulierte Daten offenlegen können.
Die automatisierte Überwachung ermöglicht die frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme und reduziert gleichzeitig den operativen Aufwand für manuelle Überprüfungen.
Messung und Verbesserung der KI-Governance
Die effektivsten KI-Governance-Programme entwickeln sich ständig weiter.
Organisationen sollten messbare Ziele festlegen und regelmäßig überprüfen, ob die Kontrollmechanismen das Risiko verringern und eine verantwortungsvolle Einführung von KI unterstützen.
Zu den wichtigsten Leistungsindikatoren gehören unter anderem:
Governance
- Prozentsatz der im Unternehmensinventar enthaltenen KI-Systeme
- KI-Systeme mit zugeordneten Geschäftsinhabern
- Abschluss der Governance-Überprüfungen
- Richtlinienübernahme in allen Geschäftsbereichen
Datenschutz
- Abdeckung der Ermittlung sensibler Daten
- KI-Systeme, die auf regulierte Daten zugreifen
- Vollständigkeit der Datenherkunft
- Ereignisse unautorisierter Datenzugriffe
Sicherheit
- Sicherheitsvorfälle im Zusammenhang mit KI
- Sofortige Injektionsversuche erkannt
- In der Zwischenzeit wird über die notwendigen Schritte zur Identifizierung und Behebung von KI-Risiken nachgedacht.
- Übermäßige KI-Berechtigungen entfernt
Einhaltung der Vorschriften
- Bewertung von KI-Systemen mit hohem Risiko
- Auditbereitschaft
- Regulierungsbefunde
- Einhaltungsquoten der Richtlinien
Die Überwachung dieser Kennzahlen im Zeitverlauf hilft Organisationen, Governance-Lücken zu erkennen, Abhilfemaßnahmen zu priorisieren und kontinuierliche Verbesserungen nachzuweisen.
Wichtige KI-Governance-Rahmenwerke
Obwohl jede Organisation individuelle Governance-Anforderungen hat, bieten mehrere weithin anerkannte Rahmenwerke praktische Anleitungen für den Aufbau und die Weiterentwicklung von KI-Governance-Programmen.
| Rahmenwerk | Hauptfokus | Warum es wichtig ist | Wichtige Maßnahmen zur Regierungsführung |
|---|---|---|---|
| NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement (KI-RMF) | KI-Risikomanagement | Unterstützt Organisationen bei der Identifizierung, Bewertung, Priorisierung und dem Management von KI-Risiken über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg. | Governance-Richtlinien festlegen, KI-Systeme inventarisieren, Risiken bewerten, Kontrollmechanismen implementieren und die KI während ihres gesamten Lebenszyklus kontinuierlich überwachen. |
| EU-KI-Gesetz | Risikobasierte KI-Regulierung | Legt rechtliche Verpflichtungen für KI-Systeme fest, die auf deren Risikoniveau, Anwendungsfall und Rolle in der KI-Wertschöpfungskette basieren. | Führen Sie ein KI-Inventar, klassifizieren Sie KI-Systeme nach Risiko, dokumentieren Sie risikoreiche KI, implementieren Sie menschliche Aufsicht und erfüllen Sie Transparenzverpflichtungen. |
| ISO/IEC 42001 | KI-Managementsysteme | Bietet einen strukturierten Ansatz für die Zuweisung von Verantwortlichkeiten, das Risikomanagement und die Verbesserung von KI-Governance-Prozessen. | Governance-Rollen definieren, wiederholbare KI-Prozesse etablieren, Risikomanagement integrieren und Governance-Praktiken kontinuierlich verbessern. |
| GDPR | Datenschutz | Regelt, wie Organisationen personenbezogene Daten verarbeiten und schützen, einschließlich personenbezogener Daten, die von KI-Systemen verwendet werden. | Personenbezogene Daten ermitteln und klassifizieren, unnötige Datennutzung minimieren, Verarbeitungstätigkeiten dokumentieren und geeignete Datenschutzmaßnahmen anwenden. |
| CCPA (in der durch den CPRA geänderten Fassung) | Verbraucherrechte | Gewährt kalifornischen Verbrauchern Rechte in Bezug auf ihre persönlichen Daten und erhöht die Rechenschaftspflicht von Unternehmen hinsichtlich deren Verwendung. | Ermöglichung von Verbraucherrechtsanfragen, Verwaltung sensibler personenbezogener Daten, Verbesserung der Transparenz und Stärkung der Governance über die von KI verwendeten Daten. |
Obwohl sich diese Rahmenwerke in ihrem Umfang unterscheiden, weisen sie mehrere gemeinsame Prinzipien auf:
- Rechenschaftspflicht
- Transparenz
- Risikomanagement
- Sicherheit
- Datenschutz
- Menschliche Aufsicht
- Kontinuierliche Überwachung
Anstatt jedes Rahmenwerk als separate Compliance-Übung zu behandeln, sollten Organisationen ein einheitliches Governance-Programm etablieren, das mehrere regulatorische und geschäftliche Anforderungen gleichzeitig unterstützt.
Setzen Sie das NIST AI RMF in die Praxis um
Erfahren Sie, wie Sie KI-Inventare, die Ermittlung sensibler Daten, Risikobewertungen, die Überwachung von Richtlinien und revisionssichere Berichte miteinander verknüpfen können.
Wie man ein KI-Governance-Programm aufbaut
Organisationen gehen oft davon aus, dass KI-Governance eine umfassende Transformation erfordert, bevor sie Mehrwert bietet. Tatsächlich reifen die erfolgreichsten Programme schrittweise, beginnend mit Transparenz und sich im Laufe der Zeit auf Automatisierung ausweitend.
Ein praktischer Ansatz umfasst fünf wichtige Schritte.
1. Erstellen Sie ein KI-Inventar
Identifizieren Sie alle KI-Anwendungen, Modelle, Copiloten, Agenten und KI-Dienste von Drittanbietern, die im gesamten Unternehmen eingesetzt werden.
Das Verständnis dafür, wo KI existiert, ist die Grundlage für eine effektive Regierungsführung.
2. Unternehmensdaten ermitteln und klassifizieren
Identifizieren Sie sensible, regulierte und geschäftskritische Daten in Cloud-, SaaS-, strukturierten und unstrukturierten Umgebungen.
Das Wissen darüber, auf welche Daten KI zugreifen kann, versetzt Unternehmen in die Lage, unnötige Datenlecks zu reduzieren und die Datenschutzmaßnahmen zu stärken.
3. KI-Risiko bewerten
Bewerten Sie jedes KI-System hinsichtlich seines Zwecks, seiner Auswirkungen auf das Geschäft, der Sensibilität der Daten, der regulatorischen Verpflichtungen und seines Sicherheitsstatus.
Dieser risikobasierte Ansatz hilft Organisationen dabei, Governance-Maßnahmen dort zu priorisieren, wo sie die größte Wirkung erzielen.
4. Governance-Kontrollen anwenden
Implementieren Sie Richtlinien und technische Kontrollen, die dem jeweiligen Risikoniveau des KI-Systems angemessen sind.
Dies kann Folgendes umfassen:
- Anforderungen an die menschliche Überprüfung
- Zugriffskontrollen
- Datenmaskierung
- Modelldokumentation
- Audit-Protokollierung
- Laufzeitüberwachung
- Sicherheitstests
5. Kontinuierlich überwachen und verbessern
Die Governance endet nicht mit der Implementierung.
Organisationen sollten den Einsatz von KI regelmäßig überprüfen, aufkommende Risiken im Auge behalten, regulatorische Änderungen bewerten und ihre Governance-Prozesse im Zuge der Weiterentwicklung von KI-Technologien verfeinern.
Kontinuierliche Verbesserung hilft Organisationen dabei, Innovation mit Sicherheit, Compliance und operativer Resilienz in Einklang zu bringen.
Daten-Governance ist die Grundlage für KI-Governance
Jedes KI-System ist auf Daten angewiesen. Ohne Einblick in Unternehmensdaten können Organisationen KI-Risiken nicht vollständig verstehen, Governance-Richtlinien nicht durchsetzen und die Einhaltung von Vorschriften nicht nachweisen.
Deshalb sind Daten-Governance und KI-Governance untrennbar miteinander verbunden.
Organisationen, die wissen, wo sensible Daten gespeichert sind, wer darauf zugreifen kann und wie KI-Systeme mit ihnen interagieren, können bessere Entscheidungen über die Einführung von KI treffen und gleichzeitig Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Risiken reduzieren.
Moderne KI-Governance erfordert von Organisationen Folgendes: Daten, Identitäten, KI-Systeme und Risiken miteinander verknüpfen in eine einheitliche Governance-Strategie, anstatt sie isoliert zu verwalten.
Hier stoßen viele Organisationen auch auf ihre größte Herausforderung. Unternehmensdaten sind oft über Hunderte von Cloud-Diensten, SaaS-Anwendungen, Datenbanken, Kollaborationsplattformen und KI-Tools verteilt, was eine manuelle Datenverwaltung in großem Umfang schwierig macht.
Selbstbewertung der KI-Governance
Ist Ihr KI-Governance-Programm bereit für die Skalierung?
Nutzen Sie diese Fragen, um zu beurteilen, ob Ihre Organisation über die notwendige Transparenz, Verantwortlichkeit und Kontrollmechanismen verfügt, um KI mit Zuversicht zu steuern.
1. Führen Sie ein Inventar der KI-Systeme, -Modelle, -Copiloten und -Agenten?
Andernfalls könnten Schatten-KI und unkontrollierte Anwendungen außerhalb Ihrer Sicherheits-, Datenschutz- und Governance-Prozesse operieren.
2. Können Sie die für KI verfügbaren sensiblen Daten ermitteln und klassifizieren?
Andernfalls fehlt Ihnen möglicherweise der Kontext, der erforderlich ist, um Risiken in Bezug auf Datenschutz, Compliance und Datenoffenlegung zu erkennen.
3. Hat jedes KI-System einen eindeutig zugeordneten Verantwortlichen?
Andernfalls kann die Verantwortlichkeit zusammenbrechen, wenn ein KI-System ungenaue Ergebnisse liefert, Daten offenlegt oder gegen Richtlinien verstößt.
4. Klassifizieren Sie KI-Systeme nach Geschäfts- und regulatorischen Risiken?
Andernfalls könnten risikoarme Werkzeuge und Systeme mit hoher Auswirkung die gleiche Aufsicht erhalten, wodurch kritische Risiken unzureichend kontrolliert würden.
5. Dokumentieren Sie KI-Modelle, beabsichtigte Verwendungszwecke, Einschränkungen und Governance-Entscheidungen?
Andernfalls könnten Ihre Teams Schwierigkeiten haben, die Ergebnisse der KI zu erklären, Audits zu unterstützen oder die Einhaltung der Vorschriften nachzuweisen.
6. Wenden Sie Sicherheits- und Zugriffskontrollen auf KI-Systeme und die von ihnen verwendeten Daten an?
Andernfalls können übermäßiger Zugriff, unzureichende Berechtigungen und die Offenlegung sensibler Daten das KI-bezogene Sicherheitsrisiko erhöhen.
7. Wird bei KI-Anwendungen mit höherem Risiko eine sinnvolle menschliche Aufsicht durchgeführt?
Andernfalls könnten automatisierte Entscheidungen Auswirkungen auf Einzelpersonen oder kritische Abläufe haben, ohne dass ein angemessener Überprüfungs- oder Eskalationsprozess stattfindet.
8. Können Sie die KI-Aktivitäten, die Offenlegung von Daten und Richtlinienverstöße kontinuierlich überwachen?
Andernfalls könnten neu auftretende Risiken zwischen regelmäßigen Bewertungen und manuellen Überprüfungen unentdeckt bleiben.
9. Entspricht Ihr Governance-Programm den geltenden Anforderungen an KI und Datenschutz?
Andernfalls können fragmentierte Compliance-Bemühungen zu uneinheitlichen Kontrollen, doppelter Arbeit und Prüfungslücken führen.
10. Messen Sie die Leistungsfähigkeit der Unternehmensführung und verbessern Sie die Kontrollmechanismen im Laufe der Zeit?
Andernfalls kann Ihr Programm möglicherweise nicht mit neuen KI-Systemen, sich ändernden Daten, sich entwickelnden Bedrohungen und regulatorischen Erwartungen Schritt halten.
Die Reife der KI-Governance beginnt mit Transparenz.
Wenn Sie nicht jede Frage mit Sicherheit beantworten können, konzentrieren Sie sich zunächst darauf, Ihre KI-Systeme zu entdecken, die von ihnen verwendeten Daten zu verstehen, Verantwortlichkeiten zuzuweisen und kontinuierlich Risiken während des gesamten KI-Lebenszyklus zu identifizieren.
Erfahren Sie mehr über KI-Sicherheit und Governance bei BigID.
Wie BigID Organisationen dabei hilft, KI souverän zu steuern
Eine effektive KI-Governance beginnt mit Transparenz.
Organisationen können KI nicht steuern, wenn sie nicht wissen, welche Daten sie verwendet, wo diese Daten gespeichert sind, wer Zugriff darauf hat und wie KI-Systeme mit ihnen interagieren. Mit zunehmender Verbreitung von KI wird es immer schwieriger, diese Transparenz manuell aufrechtzuerhalten.
BigID hilft Unternehmen dabei, die Zusammenhänge zwischen Daten und KI herzustellen, indem es die Transparenz, die Informationen und die Automatisierung bietet, die für die Steuerung von KI in großem Umfang erforderlich sind.
Anstatt die KI-Governance als eigenständige Initiative zu betrachten, unterstützt BigID Unternehmen bei der Verwaltung der Daten, die die KI antreiben, und reduziert gleichzeitig Risiken in Cloud-, SaaS-, strukturierten, unstrukturierten und KI-Umgebungen.
Mit BigID können Organisationen:
Entdecken und klassifizieren Sie sensible Daten
Identifizieren und klassifizieren Sie sensible, regulierte und geschäftskritische Daten. unternehmensweit. Das Verständnis dafür, auf welche Daten KI zugreifen kann, trägt dazu bei, unnötige Offenlegung zu reduzieren und die Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen zu stärken.
Erstellen Sie ein vollständiges KI-Inventar
Erhalten Sie Einblick in KI-Anwendungen, Modelle, Copiloten und KI-Agenten. unternehmensweit, um zu verstehen, wo KI eingesetzt wird und wie sie mit den Unternehmensdaten interagiert.
Reduzierung von KI- und Datenrisiken
Identifizieren Sie offengelegte sensible Daten, übermäßige Zugriffsrechte, Fehlkonfigurationen und andere Risiken, die die Sicherheit und Compliance im Zusammenhang mit KI beeinträchtigen können.
Stärkung von Datenschutz und Compliance
Unterstützung regulatorischer Anforderungen durch Automatisierung von Datenermittlung, Klassifizierung, Richtliniendurchsetzung und Berichterstattung im Rahmen globaler Datenschutz- und KI-Governance-Frameworks.
KI-Sicherheit verbessern
Datenzugriffe überwachen, potenzielle Sicherheitsrisiken identifizieren, und die Kontrolle über die von KI-Systemen verbrauchten und erzeugten Informationen zu stärken.
Unterstützung einer verantwortungsvollen KI-Einführung
Wir statten die Teams für Sicherheit, Datenschutz und Governance mit den nötigen Erkenntnissen aus, um Innovation und Verantwortlichkeit in Einklang zu bringen und gleichzeitig verantwortungsvolle KI im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.
Da sich KI-Ökosysteme stetig weiterentwickeln, benötigen Unternehmen mehr als nur Richtlinien. Sie brauchen kontinuierliche Transparenz über ihre Daten, KI-Systeme und die damit verbundenen Risiken. Durch die Verknüpfung von Datenintelligenz und KI-Governance unterstützt BigID Unternehmen beim Aufbau vertrauenswürdiger KI-Programme, die Innovationen fördern und gleichzeitig Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Risiken reduzieren.
Häufig gestellte Fragen
Was ist KI-Governance?
KI-Governance ist der Rahmen aus Richtlinien, Prozessen und Technologien, der Organisationen dabei unterstützt, KI verantwortungsvoll zu entwickeln, einzusetzen und zu nutzen. Sie verbessert Transparenz, Verantwortlichkeit, Sicherheit und Compliance über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg und reduziert gleichzeitig operative und regulatorische Risiken.
Warum ist KI-Governance wichtig?
KI-Governance hilft Unternehmen, die mit der KI-Einführung verbundenen Risiken zu reduzieren, darunter die Offenlegung sensibler Daten, Sicherheitsbedrohungen, algorithmische Verzerrungen und die Nichteinhaltung regulatorischer Vorgaben. Sie schafft zudem Vertrauen, indem sie den verantwortungsvollen und transparenten Betrieb von KI-Systemen gewährleistet.
Was sind die wichtigsten Grundsätze der KI-Governance?
Obwohl sich die Governance-Rahmenwerke unterscheiden, konzentrieren sich die meisten auf dieselben Kernprinzipien:
- Transparenz
- Rechenschaftspflicht
- Fairness
- Datenschutz
- Sicherheit
- Risikomanagement
- Menschliche Aufsicht
- Kontinuierliche Überwachung
Zusammengenommen helfen diese Prinzipien Organisationen dabei, KI verantwortungsvoll einzusetzen und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften und das Vertrauen der Stakeholder zu wahren.
Worin unterscheidet sich KI-Governance von Daten-Governance?
Data Governance konzentriert sich auf die Verwaltung von Qualität, Sicherheit, Datenschutz und Lebenszyklus von Unternehmensdaten.
Auf dieser Grundlage baut die KI-Governance auf, indem sie regelt, wie KI-Systeme Daten nutzen, wie Modelle entwickelt und eingesetzt werden, wie Entscheidungen überwacht werden und wie KI-bezogene Risiken gemanagt werden.
Eine starke KI-Governance setzt eine starke Daten-Governance voraus, denn Organisationen können KI nicht effektiv steuern, ohne die Daten zu verstehen, die ihr zugrunde liegen.
Welche Vorschriften gelten für die KI-Governance?
Organisationen sollten die Anforderungen an die KI-Governance unter Berücksichtigung ihrer Branche und geografischen Präsenz bewerten.
Gängige Rahmenwerke umfassen:
- NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement (KI-RMF)
- EU-KI-Gesetz
- ISO/IEC 42001
- GDPR
- CCPA, in der durch CPRA geänderten Fassung
Viele Organisationen entwickeln Governance-Programme, die sich gleichzeitig an mehreren Rahmenwerken orientieren, anstatt jedes als separate Initiative zu behandeln.
Was sind die größten Herausforderungen im Bereich der KI-Governance?
Viele Organisationen haben mit Folgendem zu kämpfen:
- Eingeschränkte Transparenz hinsichtlich der KI-Nutzung
- Schatten-KI
- Offenlegung sensibler Daten
- Inkonsistente Governance-Prozesse
- sich entwickelnde Vorschriften
- KI-spezifische Sicherheitsbedrohungen
- Verwaltung der Governance über mehrere Cloud- und SaaS-Umgebungen hinweg
Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine kontinuierliche Transparenz sowohl der Unternehmensdaten als auch der KI-Systeme.
Wie können Organisationen die Effektivität der KI-Governance messen?
Organisationen sollten Kennzahlen festlegen, mit denen sich die Reife der Unternehmensführung, die Risikominderung und die operative Leistungsfähigkeit bewerten lassen.
Gängige KPIs sind:
- KI-Bestandsabdeckung
- Abdeckung der Ermittlung sensibler Daten
- Sicherheitsvorfälle im Zusammenhang mit KI
- Einhaltungsquoten der Richtlinien
- Bewertung von KI-Systemen mit hohem Risiko
- Auditbereitschaft
- Zwischenzeitliche Zeit zur Behebung von KI-Risiken
Die regelmäßige Überprüfung dieser Kennzahlen hilft Organisationen dabei, ihre Governance-Programme kontinuierlich zu verbessern.
Wie unterstützt BigID die KI-Governance?
BigID unterstützt Unternehmen bei der Umsetzung von KI-Governance, indem es Einblick in die Daten bietet, die der KI zugrunde liegen, sowie in die damit verbundenen Risiken.
Organisationen nutzen BigID für Folgendes:
- Entdecken und klassifizieren Sie sensible Daten
- Inventarisierungs-KI-Anwendungen und KI-bezogene Assets
- Reduzierung des KI- und Datenrisikos
- Stärkung von Datenschutz und Compliance
- KI-Sicherheit verbessern
- Die Governance in Daten- und KI-Umgebungen kontinuierlich überwachen
Durch die Verknüpfung von Datenintelligenz mit KI-Governance unterstützt BigID Unternehmen beim Aufbau vertrauenswürdiger KI-Programme, die Innovationen fördern und gleichzeitig Geschäftsrisiken reduzieren.
Entwickeln Sie vertrauenswürdige KI mit BigID
KI-Innovationen basieren auf Vertrauen.
Dieses Vertrauen beginnt mit dem Verständnis Ihrer Daten, der Identifizierung von Risiken und der Etablierung einer Governance, die mit Ihren KI-Initiativen mitwachsen kann.
BigID hilft Unternehmen dabei, die Zusammenhänge zwischen Daten und KI zu erkennen und bietet umfassende Funktionen für Datentransparenz, KI-Risikomanagement, Datenschutz, Sicherheit und Governance, die eine verantwortungsvolle KI-Einführung unterstützen.
Sind Sie bereit, Ihr KI-Governance-Programm zu stärken? Erfahren Sie, wie BigID Unternehmen dabei unterstützt, sensible Daten aufzudecken, KI-Risiken zu reduzieren und KI mit Zuversicht zu steuern.
Autor
