6 KI-Governance-Tools für Unternehmen

Künstliche Intelligenz hält rasant Einzug in Unternehmensanwendungen, Geschäftsprozesse, Datenplattformen und Arbeitsabläufe der Mitarbeiter.

Generative KI-Assistenten, Copiloten, Modelle des maschinellen Lernens und autonome Agenten können die Produktivität steigern und Innovationen beschleunigen. Sie können aber auch sensible Daten offenlegen, das Zugriffsrisiko erhöhen, zu verzerrten oder ungenauen Ergebnissen führen und neue Compliance-Pflichten schaffen.

Mit zunehmender Verbreitung von KI benötigen Unternehmen mehr als schriftliche Richtlinien und regelmäßige Bewertungen. Sie brauchen technische Kontrollmechanismen, die ihnen helfen, KI-Systeme zu identifizieren, die zugrunde liegenden Daten zu verstehen, Verantwortlichkeiten zuzuweisen, Risiken zu bewerten, Richtlinien durchzusetzen und die KI-Aktivität kontinuierlich zu überwachen.

Genau hier werden KI-Governance-Tools für Unternehmen unerlässlich.

Enterprise-KI-Governance-Plattformen verfolgen unterschiedliche Ansätze. Einige priorisieren Richtlinienmanagement und regulatorische Arbeitsabläufe. Andere konzentrieren sich auf Modellüberwachung, Lebenszyklus-Orchestrierung, Datensicherheit oder Echtzeit-Durchsetzung.

Dieser Leitfaden vergleicht sechs Tools für die KI-Governance in Unternehmen anhand ihrer öffentlich dokumentierten Funktionen, ihrer wichtigsten Stärken und ihrer idealen Anwendungsfälle.

Was sind KI-Governance-Tools?

Tools für die KI-Governance sind Softwareplattformen, die Organisationen dabei helfen, die Entwicklung, den Erwerb, den Einsatz, den Zugriff, die Überwachung und die Außerbetriebnahme von künstlicher Intelligenz zu steuern.

Sie bieten die Transparenz und die Kontrollmöglichkeiten, die für das Management von KI-Risiken über den gesamten Lebenszyklus hinweg erforderlich sind.

Je nach Plattform können die Funktionen Folgendes umfassen:

• KI-gestützte Anlagenerkennung und -inventarisierung
• Schatten-KI-Erkennung
• KI-Risikobewertung und -klassifizierung
• Richtlinienmanagement und -durchsetzung
• Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten
• KI-Identitäts- und Zugriffsverwaltung
• Überwachung der Modellleistung, der Drift und der systematischen Abweichungen
• Zuordnung regulatorischer Kontrollen
• Genehmigungs- und Prüfprozesse
• Laufzeitüberwachung und Schutzmechanismen
• Prüfprotokolle und Compliance-Berichte
• Risikobeseitigung

Enterprise-KI-Governance-Software muss zudem in komplexen Umgebungen funktionieren, die Cloud-Infrastruktur, SaaS-Anwendungen, On-Premise-Systeme, intern entwickelte Modelle, KI-Dienste von Drittanbietern und agentenbasierte Workflows umfassen können.

KI-Governance-Plattformen unterscheiden sich in ihrem Umfang. Einige zentralisieren Inventare, Bewertungen, Richtlinien, Überwachung und Compliance-Dokumentation, während andere KI-Systeme mit den dahinterliegenden Daten, Identitäten, Berechtigungen, Herkunft und Offenlegungsrisiken verbinden.

Warum Unternehmen KI-Governance-Plattformen benötigen

Die Einführung von KI schreitet oft schneller voran als bestehende Sicherheits-, Datenschutz-, Rechts- und Governance-Prozesse.

Mitarbeiter können KI-Anwendungen ohne formelle Genehmigung einführen. Geschäftsbereiche können Copiloten oder Agenten einsetzen, die auf Unternehmensdaten zugreifen. Entwicklungsteams können mehrere Modelle, Datensätze, Vektordatenbanken, APIs und Dienste von Drittanbietern nutzen, ohne eine zentrale Dokumentation zu führen.

Eine KI-gestützte Governance-Plattform hilft Organisationen dabei, eine einheitliche Aufsicht über diese Umgebungen hinweg zu gewährleisten.

Entdecken Sie KI-Systeme und Schatten-KI

Organisationen können KI-Systeme nicht steuern, deren Existenz ihnen nicht bekannt ist.

Unternehmensplattformen sollten Folgendes erkennen und inventarisieren:

• Modelle des maschinellen Lernens
• Große Sprachmodelle
• KI-Agenten und Kopiloten
• KI-gestützte SaaS-Anwendungen
• Eingabeaufforderungen und Vorlagen für Eingabeaufforderungen
• Trainings- und Inferenzdatensätze
• Vektordatenbanken
• KI-Pipelines
• Drittanbieter- und eingebettete KI

Eine aktuelle Bestandsaufnahme hilft Teams dabei, Zuständigkeiten, Geschäftszweck, Einsatzstatus, geltende Richtlinien und potenzielle Risiken zu identifizieren.

Schutz sensibler Daten

Das Risiko von KI ist häufig ein Datenrisiko.

Modelle, Copiloten und Agenten können regulierte, vertrauliche, geschützte oder geschäftskritische Informationen abrufen, verarbeiten, zusammenfassen oder offenlegen. Governance-Tools sollten daher dabei helfen, zu bestimmen, welche Daten der KI zugrunde liegen, woher diese Daten stammen, wer darauf zugreifen kann und ob ihre Verwendung den Richtlinien entspricht.

BigID's KI-Sicherheits- und Governance-Plattform, Beispielsweise werden KI-Assets mit sensiblen Daten, Eigentumsverhältnissen, Herkunft, Identitäten, Berechtigungen und Richtlinienverstößen verknüpft.

Unterstützung der Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen

Organisationen müssen ihre KI-Governance-Programme möglicherweise an Anforderungen und Rahmenwerken wie den folgenden ausrichten:

• Der EU-KI-Act
• NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement
• ISO/IEC 42001
• GDPR
• CCPA und CPRA
• Branchenspezifische Modellrisikoanforderungen

Governance-Plattformen können dabei helfen, Anforderungen auf KI-Systeme abzubilden, Bewertungen zu dokumentieren, Kontrollen zuzuweisen, Beweise zu sichern und revisionssichere Berichte zu erstellen.

Rechenschaftspflicht und Prüfbarkeit verbessern

Jedes KI-System sollte einen identifizierbaren Eigentümer, einen dokumentierten Zweck, eine Risikoklassifizierung, eine Genehmigungshistorie und einen Überwachungsprozess haben.

Dies gewinnt zunehmend an Bedeutung, da KI-Agenten die Fähigkeit erlangen, auf Systeme zuzugreifen, Tools aufzurufen, Arbeitsabläufe auszuführen und Entscheidungen mit weniger direktem menschlichem Eingriff zu treffen.

Vom Sichtbaren zum Kontrollierenden wechseln

Eine Bestandsaufnahme oder ein Dashboard können Risiken aufzeigen, aber Transparenz allein reduziert sie nicht.

Unternehmen sollten nach Funktionen suchen, die es Teams ermöglichen:

• Beschränken Sie den KI-Zugriff auf sensible Daten
• Blockieren Sie riskante Eingabeaufforderungen oder Interaktionen.
• Anwenden Kontrollen nach dem Prinzip der geringsten Privilegien
• Auslösen von richtlinienbasierten Arbeitsabläufen
• Beheben übermäßige Berechtigungen
• Riskante Daten unter Quarantäne stellen, schwärzen, kennzeichnen oder löschen
• Nicht konforme KI-Aktivitäten stoppen oder eskalieren

Arten von KI-Governance-Software

KI-Governance-Plattformen kombinieren oft verschiedene Arten von Funktionen, ihr Hauptaugenmerk liegt jedoch in der Regel auf einer oder mehreren der folgenden Kategorien.

KI-Erkennung und Inventarisierung

Diese Tools erkennen KI-Systeme und pflegen ein zentrales Register von Modellen, Agenten, Anwendungen, Datensätzen, Eigentümern und Anwendungsfällen.

Ein sinnvolles Inventar sollte dynamisch sein und nicht ausschließlich auf manuellen Fragebögen und Aufnahmeformularen basieren.

KI-Risiko- und Compliance-Management

Diese Plattformen helfen Organisationen bei der Bewertung von KI-Systemen, der Klassifizierung von Risiken, der Abbildung regulatorischer Anforderungen, der Zuweisung von Kontrollen und der Dokumentation von Governance-Entscheidungen.

Sie sind besonders nützlich für Rechts-, Datenschutz-, Compliance- und Unternehmensrisikoteams.

Datenzentrierte KI-Governance

Datenzentrierte Plattformen konzentrieren sich auf die Daten, die KI-Systeme nutzen und offenlegen.

Zu den Fähigkeiten gehören unter anderem die Ermittlung sensibler Daten, Klassifizierung, Herkunftsanalyse, Zugriffsinformationen, Datenminimierung, Durchsetzung von Richtlinien und Behebung von Problemen.

Dieser Ansatz ist besonders wichtig, wenn Organisationen kommerzielle KI-Tools, abfragegestützte Generierung, Copiloten und Agenten steuern müssen und nicht nur intern entwickelte Modelle.

Modellüberwachung und verantwortungsvolle KI

Diese Tools bewerten Modelle hinsichtlich Aspekten wie beispielsweise:

• Voreingenommenheit und Fairness
• Drift
• Genauigkeit
• Halluzinationen
• Toxizität
• Erklärbarkeit
• Leistungsverschlechterung

Sie werden häufig von Data-Science-, Modellrisiko-, verantwortungsvollen KI- und Machine-Learning-Operations-Teams eingesetzt.

Lebenszyklus- und Workflow-Governance

Lebenszyklusplattformen koordinieren den gesamten Prozess von der Aufnahme und Bewertung von KI-Systemen über die Genehmigung, Produktionsüberwachung und Überprüfung bis hin zur Außerbetriebnahme.

Sie können Geschäftsinhaber, Entwicklungsteams, Risikoteams, Rechtsabteilungen und Wirtschaftsprüfer über standardisierte Arbeitsabläufe miteinander verbinden.

Laufzeitsteuerung und Leitplanken

Laufzeittools überwachen KI-Interaktionen und setzen Richtlinien durch, während die Systeme in Betrieb sind.

Diese Plattformen können Sofortkontrollen, Antwortfilterung, Bereitstellungsgates, Genehmigungsanforderungen, Not-Aus-Schalter oder die Durchsetzung von Richtlinien in Echtzeit ermöglichen.

Vergleich von KI-Governance-Tools

BigID veröffentlicht diesen Vergleich und ist als eine der bewerteten Plattformen aufgeführt.

6 Tools für die KI-Governance in Unternehmen zur Evaluierung

Die folgenden Plattformen bieten Lösungen für die KI-Governance in Unternehmen aus verschiedenen Perspektiven. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob Ihre Hauptanforderungen Datensicherheit, Compliance-Workflow-Management, Governance des Microsoft-Ökosystems, verantwortungsvolles KI-Testing, Laufzeitüberwachung oder Lebenszyklus-Orchestrierung sind.

Die Plattformen werden zum Vergleich präsentiert und stellen keine allgemeingültige Rangliste dar.

1. BigID

Am besten geeignet für: Unternehmen, die KI auf der Datenebene steuern müssen und dabei KI-Systeme, sensible Daten, Identitäten, Berechtigungen, Richtlinien und Risiken miteinander verbinden müssen.

BigID verfolgt bei der KI-Governance einen datenzentrierten Ansatz.

Anstatt KI-Governance als eine eigenständige Sammlung von Bewertungen und Dokumentationen zu behandeln, verbindet BigID KI-Systeme mit den Unternehmensdaten, die sie nutzen., die Identitäten, die darauf zugreifen, die Berechtigungen, die sie erben, die geltenden Richtlinien und die Risiken, die ein Eingreifen erfordern.

BigID unterstützt Organisationen bei der Erkennung von Modellen, Agenten, Copiloten, Eingabeaufforderungen, Vektordatenbanken, Datensätzen, Pipelines und Schatten-KI. Anschließend ordnet es diese Ressourcen sensiblen Daten, Herkunft, Eigentumsverhältnissen, Zugriffskontexten und Richtlinienverstößen zu.

Dies ist besonders wertvoll, da viele Unternehmen keine eigenen Basismodelle entwickeln. Sie setzen stattdessen auf kommerzielle Anwendungen, Copiloten, abfragegestützte Datengenerierung, Modelle von Drittanbietern und autonome Agenten, die mit vorhandenen Unternehmensdaten interagieren.

Die wichtigsten BigID-Funktionen

• Erkennung von Modellen, Agenten, Copiloten, Eingabeaufforderungen, Datensätzen, Vektorspeichern, Pipelines und KI von Drittanbietern
• Entdeckung von Schatten-KI
• Klassifizierung sensibler, regulierter, vertraulicher, geschützter und toxischer Daten
• KI-Datenherkunft über Training, Optimierung, Abruf, Eingabeaufforderung, Inferenz und nachgelagerte Arbeitsabläufe hinweg
• KI-Identitäts- und Zugriffsverwaltung
• Erkennung übermäßiger Berechtigungen und Überbelichtung
• KI-Risikobewertung basierend auf Datensensibilität, Zugriff, Nutzung, Eigentumsrechten und Richtlinienverstößen
• Durchsetzung von Richtlinien für den Zugriff auf KI-Daten, Abfragen, Antworten und Arbeitsabläufe
• Automatisierte Behebung und Risikominderung
• Auditfähige Nachweise für die Berichterstattung über KI-Compliance und Governance

BigID verwaltet auch KI-Identitäten wie Agenten, Copiloten, autonome Workflows, Servicekonten, APIs und LLM-basierte Anwendungen. Es ordnet diese Identitäten Eigentümerschaft, Berechtigungen, Aktivitäten und die Offenlegung sensibler Daten zu, sodass Unternehmen das Prinzip der minimalen Berechtigungen durchsetzen und Risiken priorisieren können.

Stärken

• Verbindet KI-Governance direkt mit Unternehmensdaten und Zugriffsrisiken
• Kombiniert KI-Governance, KI-Sicherheit, DSPM, Zugriffsverwaltung, Datenschutz, Compliance und Fehlerbehebung
• Unterstützt strukturierte und unstrukturierte Daten in Cloud-, SaaS-, Hybrid- und On-Premises-Umgebungen.
• Behandelt Modelle, Agenten, Identitäten, Datensätze, Eingabeaufforderungen, Pipelines und Schatten-KI
• Geht über die Bewertung hinaus, indem es die Durchsetzung von Richtlinien und die Behebung von Mängeln ermöglicht.

Überlegungen

• Seine umfassenden Funktionen sind besonders wertvoll für Organisationen mit komplexen Datenbeständen und ausgereiften Sicherheits-, Governance- oder Compliance-Anforderungen.
• Unternehmen sollten klare Verantwortliche und Prioritäten für die Umsetzung festlegen, um die volle Leistungsfähigkeit der Plattform auszuschöpfen.

2. OneTrust

Am besten geeignet für: Große Organisationen, die richtlinienbasierte KI-Governance, Datenschutz, Unternehmensrisiken und Compliance-Workflows priorisieren.

OneTrust integriert KI-Governance in eine umfassendere Plattform für Datenschutz, Risikomanagement, Datenmanagement und Compliance.

Die KI-Governance-Funktionen von OneTrust umfassen KI-Erkennung, Register, standardisierte Metadaten, Eigentumsverfolgung, Lebenszyklusstatus, Risikobewertungen, Richtliniendurchsetzung, Überwachung und Dokumentation. OneTrust positioniert sein Register als zentrales System für KI-Anwendungsfälle, Modelle, Agenten und SaaS-Anwendungen mit integrierter KI.

Dadurch eignet es sich gut für Organisationen, die die KI-Governance mit bestehenden Datenschutz-, GRC- und Compliance-Prozessen verknüpfen möchten.

Die wichtigsten OneTrust-Funktionen

• Zentralisierte KI-Erkennung und -Registrierung
• Tracking für KI-Anwendungsfälle, Modelle, Agenten und eingebettete SaaS-KI
• Eigentums-, Metadaten-, Versions- und Bereitstellungsstatusverwaltung
• KI-Risikobewertungen
• Arbeitsabläufe für die Aufnahme und Genehmigung von Governance-Prozessen
• Richtlinienmanagement und -durchsetzung
• Überwachung und automatisierte Dokumentation
• Integration mit Arbeitsabläufen für Datenschutz, Risikomanagement, Datenverwaltung und Compliance

Stärken

• Starke Abstimmung zwischen KI-Governance und umfassenderen Datenschutz- und Risikoprogrammen
• Zentralisierte Governance-Workflows für komplexe Organisationen
• Nützlich zur Koordination von Interessengruppen aus den Bereichen Recht, Compliance, Datenschutz, Risikomanagement und Wirtschaft.
• Die Funktionen der KI-Registry erstrecken sich über Modelle hinaus auf Agenten und eingebettete KI.

Überlegungen

• Organisationen benötigen möglicherweise umfangreiche Workflow-Gestaltung, Konfiguration und die Einbindung von Interessengruppen.
• Die Teams sollten prüfen, ob sie auch umfassendere Datensicherheits-, Zugriffsverwaltungs- oder technische Behebungskapazitäten benötigen.

3. Microsoft-Purview

Am besten geeignet für: Unternehmen investierten massiv in Microsoft 365, Azure, Microsoft Copilot, Copilot Studio und verwandte Microsoft-Sicherheitsdienste.

Microsoft Purview ist eine umfassendere Plattform für Datensicherheit, Governance und Compliance und kein ausschließlich auf KI basierendes Governance-Produkt.

Microsoft Purview bietet Datensicherheits- und Compliance-Kontrollen für Microsoft Copilot, Agenten, KI-Unternehmensanwendungen und unterstützte generative KI-Dienste von Drittanbietern.

Zu den Funktionen gehören Datenklassifizierung, Vertraulichkeitskennzeichnungen, DLP, Auditing, eDiscovery, Lebenszyklusmanagement, Kommunikations-Compliance, Insider-Risikomanagement und Compliance-Bewertung. Microsoft bietet außerdem DSPM-Funktionen zur Identifizierung von KI-Aktivitäten, der Weitergabe sensibler Daten, übermäßiger Weitergabe und riskanter Interaktionen.

Das umfassendere Security Dashboard für KI von Microsoft kann Signale von Defender, Entra und Purview aggregieren, um Einblick in Copilot, Foundry, KI von Drittanbietern, Agenten, Modelle und nicht verwaltete KI-Aktivitäten zu geben.

Die wichtigsten Funktionen von Microsoft Purview

• Datenermittlung und -klassifizierung
• Sensibilitätskennzeichnungen und Verschlüsselung
• DLP für Copilot und unterstützte KI-Interaktionen
• Erkennung sensibler Daten in Eingabeaufforderungen und Antworten
• Bewertungen zur KI-Nutzung und übermäßigen Datenweitergabe
• Prüfung und elektronische Beweissicherung für Copilot-Interaktionen
• Kommunikations- und Insiderrisikoüberwachung
• Aufbewahrung und Kontrollen des Datenlebenszyklus
• Compliance Manager und Überwachung der regulatorischen Kontrollen
• Integration mit Microsoft Defender und Entra-Risikosignalen

Stärken

• Tiefe Integration in Microsoft 365, Copilot, Entra, Defender und Azure
• Starke Datenschutz- und Compliance-Funktionen für Microsoft-Umgebungen
• Vorhandene Vertraulichkeitsbezeichnungen, DLP-Richtlinien, Prüfwerkzeuge und Identitätskontrollen können wiederverwendet werden.
• Unterstützt die Verwaltung von Eingabeaufforderungen, Antworten, Dateien und KI-Interaktionsprotokollen.

Überlegungen

• Die stärkste native Abdeckung der Plattform besteht innerhalb des Microsoft-Ökosystems.
• Erweiterte Steuerungsmöglichkeiten können von bestimmten Lizenzen und mehreren Microsoft-Produkten oder -Modulen abhängen.
• Organisationen mit sehr heterogenen Daten- und KI-Systemen sollten die Abdeckung für jede externe Plattform und jeden Anwendungsfall überprüfen.

4. Ganzheitliche KI

Am besten geeignet für: Unternehmen, die KI-Erkennung, Modell- und Agententests, verantwortungsvolle KI-Bewertungen, Laufzeit-Schutzmechanismen und regulatorische Konformität anstreben.

Holistic AI konzentriert sich auf die Entdeckung, das Testen, die Überwachung und die Steuerung von KI-Systemen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg.

Die Plattform unterstützt KI-Erkennung, Inventarisierung, automatisierte Tests auf Probleme wie Voreingenommenheit und Halluzinationen, Richtlinien als Code, Laufzeit-Schutzmechanismen, Bereitstellungsgates, Genehmigungen, Verfolgung von Verstößen und Durchsetzungsmaßnahmen.

Das Unternehmen legt außerdem Wert auf agentenbasierte KI-Governance, einschließlich Workflow-Mapping, Kontrolle der Werkzeugnutzung, Überwachung der Entscheidungskette und Audit-Trails auf Agentenebene.

Höchste ganzheitliche KI-Fähigkeiten

• Entdeckung von KI-Systemen und Schatten-KI
• Modell-, Agenten- und Workflow-Inventar
• Automatisierte Tests auf Verzerrungen, Sicherheit, Halluzinationen, Toxizität und Drift
• Risikobewertungen und Red Teaming
• Durchsetzung der Laufzeitrichtlinien
• Bereitstellungsgates, Genehmigungen und Not-Aus-Schalter
• Agenten-Workflow und Abhängigkeitszuordnung
• Regulatorische Kartierung und Prüfungsnachweise
• API- und SDK-Integrationen

Stärken

• Kombiniert Tests vor der Bereitstellung mit Produktionsüberwachung und -durchsetzung
• Starker Fokus auf Modellverhalten, verantwortungsvolle KI und agentenbasierte Systeme
• Unterstützt Laufzeit-Schutzmechanismen anstelle von reiner Dokumentation
• Bietet regulatorische Vorlagen für wichtige KI-Governance-Rahmenwerke.

Überlegungen

• Unternehmen sollten beurteilen, inwieweit die Plattform Daten in ihrem gesamten Datenbestand erkennt, klassifiziert, verwaltet und bereinigt.
• Eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit kann erforderlich sein, um Tests, Compliance und Laufzeitkontrollen konsistent umzusetzen.

5. Credo AI

Am besten geeignet für: Unternehmen, die eine speziell entwickelte, verantwortungsvolle KI-Governance-Plattform benötigen, die Modelle, Agenten, Anwendungen, regulatorische Verpflichtungen und Risikobewertungen umfasst.

Credo AI bietet zentralisierte Funktionen für die Erkennung, Registrierung, Bewertung, Überwachung, Einhaltung von Vorschriften und Berichterstattung von KI-Systemen in Unternehmen.

Die Plattform verwaltet ein KI-Register und verknüpft regulatorische Informationen mit dem Geschäftskontext über einen Governance-Wissensgraphen. Sie ist darauf ausgelegt, KI-Agenten, -Modelle, -Anwendungen und -Anbieter von der Erfassung bis zur Laufzeit zu steuern.

Credo AI ist besonders relevant für Teams, die sich auf verantwortungsvolle KI, KI-Risikomanagement, regulatorische Ausrichtung und standardisierte Governance-Praktiken konzentrieren.

Die besten KI-Funktionen von Credo

• KI-Register für Agenten, Modelle, Anwendungen und Anbieter
• Entdeckung von Schatten-KI
• KI-Risikobewertung und -management
• Regulierungs- und Politikinformationen
• Governance-Workflows
• Kontinuierliche Auswertung und Drifterkennung
• Laufzeitüberwachung
• Berichterstattung über Einhaltung und Nachweise
• Einblicke in Wirtschaft und Unternehmensführung

Stärken

• Speziell für die KI-Governance entwickelt
• Umfasst Modelle, Agenten, Anwendungen und Drittanbieter.
• Starke, verantwortungsvolle KI- und Regulierungsanalysefähigkeiten
• Unterstützt kontinuierliche statt ausschließlich punktuelle Steuerung

Überlegungen

• Organisationen sollten festlegen, welche Sicherheits-, Datenverwaltungs-, Zugriffskontroll- und Behebungsfunktionen eine Integration mit anderen Plattformen erfordern.
• Der strukturierte Governance-Ansatz könnte für kleinere oder risikoarme KI-Programme über das hinausgehen, was diese benötigen.

6. ModelOp

Am besten geeignet für: Große Unternehmen mit umfangreichen KI-Portfolios, die ein zentralisiertes Lebenszyklusmanagement, Workflow-Orchestrierung und Governance über diverse KI-Technologien hinweg benötigen.

ModelOp positioniert seine Plattform als Kontrollturm und Datenspeicher für KI in Unternehmen.

Sie unterstützt traditionelles maschinelles Lernen, generative KI, agentenbasierte Systeme, intern entwickelte Modelle und KI von Drittanbietern. Die Plattform standardisiert die Aufnahme, Risikoklassifizierung, Genehmigung, Überwachung, Compliance, Berichterstattung und Außerbetriebnahme von KI-Systemen über deren gesamten Lebenszyklus hinweg.

ModelOp integriert sich zudem in Unternehmenssysteme, um Governance-Prozesse über technische, geschäftliche, Risiko- und Compliance-Teams hinweg zu orchestrieren. Zu den veröffentlichten Funktionen gehören richtlinienbasierte Workflows, die Abbildung regulatorischer Kontrollen, die Überwachung von Abweichungen und Verzerrungen, auditfähige Berichte, die Portfolio-Überwachung und mehr als 50 Integrationen.

Top ModelOp-Fähigkeiten

• Zentralisiertes Bestands- und KI-gestütztes Datenerfassungssystem
• Governance für maschinelles Lernen, generative KI, Agenten und KI von Drittanbietern
• Anwendungsfallerfassung und Lebenszyklus-Orchestrierung
• Richtliniengesteuerte Genehmigungs- und Governance-Workflows
• Risikoklassifizierung und Kontrollzuordnung
• Überwachung von Leistung, Voreingenommenheit, Abweichungen und Richtlinienverstößen
• Prüfungsfertige Dokumentation und Berichterstattung
• Transparenz von Kosten, Risiken, Nutzung und Wert auf Portfolioebene
• Integration mit KI-, IT-, Berichts- und Workflow-Systemen im Unternehmen

Stärken

• Entwickelt für komplexe und heterogene KI-Portfolios in Unternehmen
• Starke Fähigkeiten im Bereich Lebenszyklus-Orchestrierung und System-of-Record
• Unterstützt intern entwickelte und Drittanbieter-KI
• Verbindet Governance-Prozesse über Geschäfts- und Technik-Teams hinweg.

Überlegungen

• Der Lebenszyklus und die Workflow-Tiefe können für Organisationen mit nur einer geringen Anzahl von KI-Systemen einen hohen operativen Aufwand bedeuten.
• Unternehmen sollten prüfen, ob separate datenzentrierte Sicherheits- und Behebungsfunktionen ebenfalls erforderlich sind.

Wie man ein KI-Governance-Tool für Unternehmen auswählt

Die leistungsstärkste Plattform ist nicht unbedingt die mit dem umfangreichsten Funktionsumfang. Sie ist vielmehr diejenige, die am besten zur KI-Landschaft, Datenarchitektur, zum Risikoprofil, zu den regulatorischen Verpflichtungen und zum Betriebsmodell des Unternehmens passt.

Beachten Sie bei der Bewertung von Anbietern die folgenden Kriterien.

1. KI-gestützte Erkennungsabdeckung

Ermitteln, ob die Plattform Folgendes erkennen kann:

• Intern entwickelte Modelle
• KI-Anwendungen von Drittanbietern
• Eingebettete KI in SaaS-Produkten
• Generative KI-Werkzeuge
• Kopiloten und KI-Assistenten
• Autonome Agenten
• Eingabeaufforderungen, Pipelines, Datensätze und Vektorspeicher
• Nicht genehmigte oder Schatten-KI

Fragen Sie, ob die Datenerhebung automatisiert, manuell, integrationsbasiert oder auf Mitarbeiterfragebögen angewiesen ist.

2. Datentransparenz und Datenherkunft

Eine KI-Inventarisierung allein kann nicht aufzeigen, welche sensiblen Informationen ein System verwendet oder offenlegt.

Prüfen Sie, ob das Tool Folgendes leisten kann:

• Entdecken Sie strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten
• Sensible und regulierte Informationen klassifizieren
• Daten Modellen, Agenten, Eingabeaufforderungen und Anwendungen zuordnen
• Verfolgen Sie die Abstammung durch Training, Abruf, Schlussfolgerung und nachgelagerte Nutzung.
• Identifizieren Sie übermäßige Mediennutzung und unangemessenen Zugang

3. KI-gestützte Identitäts- und Zugriffsverwaltung

KI-Agenten und -Anwendungen fungieren zunehmend als Unternehmensidentitäten.

Die Plattform soll Teams dabei helfen, Folgendes zu identifizieren:

• Welche KI-Identitäten existieren
• Wem gehören sie und wer hat sie genehmigt?
• Welche Berechtigungen sie erben
• Auf welche Systeme und Daten sie zugreifen können
• Ob ihr Zugang gegen das Prinzip der minimalen Privilegien verstößt
• Welche Aktionen sie durchführen können

4. Risikobewertung und Priorisierung

Achten Sie auf Risikobewertungen, die mehr als nur statische Fragebögen umfassen.

Hilfreicher Kontext umfasst:

• Auswirkungen auf das Geschäft
• KI-Autonomie
• Datensensibilität
• Zugriffsberechtigungen
• Regulatorische Klassifizierung
• Modellverhalten
• Bekannte Schwachstellen
• Richtlinienverstöße
• Mögliche Auswirkungen auf Einzelpersonen

5. Durchsetzung der Richtlinien und Abhilfemaßnahmen

Fragen Sie, was passiert, nachdem die Plattform ein Problem identifiziert hat.

Kann es:

• Aktivitäten blockieren oder einschränken?
• Prompt- und Reaktionskontrollen anwenden?
• Übermäßige Berechtigungen widerrufen?
• Genehmigungen oder Eskalationen auslösen?
• Daten kennzeichnen, maskieren, unter Quarantäne stellen oder löschen?
• Offene Sanierungsworkflows?
• Beweise dafür sichern, dass das Problem gelöst wurde?

6. Kontinuierliche Überwachung

KI-Systeme, Modelle, Daten, Berechtigungen und Vorschriften ändern sich ständig.

Die ausgewählte Plattform sollte die kontinuierliche Überwachung folgender Punkte unterstützen:

• Neue KI-Ressourcen
• Schatten-KI-Aktivität
• Datenoffenlegung
• Modelldrift
• Verzerrungen und Leistungsänderungen
• Schnelles Reaktionsrisiko
• Änderungen der Zugriffsrechte
• Richtlinienverstöße
• Regulierungslücken

7. Unterstützung bei regulatorischen Angelegenheiten und Audits

Vergewissern Sie sich, dass die Plattform die für Ihre Organisation geltenden Gesetze, Normen und Branchenanforderungen erfüllt.

Es sollte außerdem eine Dokumentation generieren, die die tatsächliche Governance-Aktivität widerspiegelt, anstatt generische Vorlagen zu erstellen, die von den operativen Kontrollen losgelöst sind.

8. Integration und Skalierbarkeit

Die KI-Governance von Unternehmen sollte sich in bestehende Systeme integrieren lassen:

• Cloud- und Datenplattformen
• Werkzeuge für maschinelles Lernen und MLOps
• Identitätsanbieter
• Sicherheitsplattformen
• GRC-Systeme
• Ticketing- und Workflow-Tools
• Business-Intelligence-Plattformen

Die Plattform sollte sich zudem über Geschäftsbereiche, Rechtsordnungen, Clouds, Datenspeicher, KI-Technologien und Drittanbieter hinweg skalieren lassen.

Warum datenbasierte KI-Governance wichtig ist

Die Steuerung von KI endet nicht mit Inventarisierungen, Dokumentationen oder Compliance-Checklisten. Um KI-Risiken in Unternehmen zu reduzieren, benötigen Organisationen Einblick in die Daten, die der KI zugrunde liegen, die Identitäten und Akteure, die darauf zugreifen, die ihnen zugewiesenen Berechtigungen sowie die Richtlinien, die ihre Nutzung regeln.

BigID vereint diese Funktionen in einer einheitlichen KI-Sicherheits- und Governance-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, KI-Assets zu entdecken, sensible Daten zu klassifizieren, KI-Identitäten und -Zugriffe zu verwalten, Risiken zu bewerten, Richtlinien durchzusetzen und die Behebung von Problemen in Cloud-, SaaS-, On-Premises- und Hybridumgebungen zu automatisieren.

Durch die direkte Verknüpfung von KI-Governance mit Unternehmensdaten können Organisationen die Sicherheit stärken, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unterstützen und vertrauenswürdige KI sicher skalieren.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein KI-Governance-Tool?

Ein Tool zur KI-Governance ist eine Softwareplattform, die Organisationen bei der Ermittlung, Bewertung, Steuerung, Überwachung und Dokumentation von Systemen der künstlichen Intelligenz unterstützt. Zu den gängigen Funktionen gehören KI-Inventare, Risikobewertungen, die Durchsetzung von Richtlinien, die Modellüberwachung, Daten-Governance, Zugriffskontrollen, die Zuordnung regulatorischer Vorgaben und die Erstellung von Prüfberichten.

Welche sind die besten KI-Governance-Tools für Unternehmen?

Zu den von großen Organisationen häufig evaluierten Enterprise-AI-Governance-Plattformen gehören BigID, OneTrust, Microsoft Purview, Holistic AI, Credo AI und ModelOp. Jede dieser Plattformen legt den Schwerpunkt auf unterschiedliche Funktionen, wie z. B. Datensicherheit, Datenschutz und Compliance-Workflows, Governance des Microsoft-Ökosystems, Modelltests, verantwortungsvolle KI oder Lebenszyklus-Orchestrierung.

Auf welche Funktionen sollten Unternehmen bei KI-Governance-Software achten?

Unternehmen sollten auf automatisierte KI-Erkennung, Schatten-KI-Aufdeckung, zentralisierte Inventarisierung, Klassifizierung sensibler Daten, Risikobewertungen, KI-Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Durchsetzung von Richtlinien, kontinuierliche Überwachung, Herkunftsnachverfolgung, regulatorische Zuordnung, Prüfnachweise und Abhilfemaßnahmen achten.

Wie unterstützen KI-Governance-Tools die Einhaltung von Vorschriften?

Tools für die KI-Governance unterstützen Organisationen dabei, regulatorische Anforderungen auf KI-Systeme abzubilden, Risiken zu klassifizieren, Kontrollen zuzuweisen, Bewertungen zu dokumentieren, die Einhaltung von Vorschriften zu überwachen, Prüfprotokolle zu erstellen und Nachweise zu generieren. Viele Plattformen unterstützen Rahmenwerke wie den EU-KI-Act, das NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, die DSGVO und branchenspezifische Anforderungen.

Wie verbessern KI-Governance-Tools die KI-Sicherheit?

Tools zur KI-Governance verbessern die Sicherheit, indem sie unkontrollierte KI identifizieren, die Offenlegung sensibler Daten überwachen, Zugriffe kontrollieren, riskante Interaktionen erkennen, Schwachstellen bewerten, Richtlinien durchsetzen und auf Verstöße reagieren. Kontinuierliche Governance hilft Unternehmen, Veränderungen und neu auftretende Risiken früher zu erkennen als regelmäßige Überprüfungen allein.

Worin besteht der Unterschied zwischen KI-Governance und Modell-Governance?

Die Modell-Governance konzentriert sich primär darauf, wie einzelne Modelle entwickelt, validiert, genehmigt, überwacht und außer Betrieb genommen werden. Die KI-Governance ist umfassender. Sie beinhaltet Modelle, Anwendungen, Agenten, Copiloten, Daten, Identitäten, Berechtigungen, Anbieter, Richtlinien, Anwendungsfälle und regulatorische Verpflichtungen.

Warum ist Daten-Governance für KI-Governance wichtig?

Jedes KI-System benötigt Daten für Training, Feinabstimmung, Datenabfrage, Eingabeaufforderungen oder Schlussfolgerungen. Ohne Einblick in diese Daten können Unternehmen Datenschutz-, Sicherheits-, Zugriffs-, Qualitäts- oder Compliance-Risiken nicht präzise bewerten. Data Governance liefert die notwendigen Informationen zu Klassifizierung, Herkunft, Eigentumsverhältnissen und Zugriffskontext, um KI verantwortungsvoll zu steuern.

Können KI-Governance-Tools Schatten-KI aufdecken?

Manche Plattformen können nicht genehmigte KI-Anwendungen, -Modelle, -Agenten, eingebettete KI-Dienste oder Mitarbeiterinteraktionen mit generativer KI identifizieren. Unternehmen sollten prüfen, welche Funktionen die einzelnen Tools bieten, welche Umgebungen sie abdecken und ob die Erkennung kontinuierlich oder manuell erfolgt.

Wie unterstützt BigID die KI-Governance in Unternehmen?

BigID unterstützt Unternehmen bei der Identifizierung von KI-Systemen und Schatten-KI, der Klassifizierung der zugrundeliegenden Daten, der Nachverfolgung von Datenherkunft, der Verwaltung von KI-Identitäten und -Zugriffen, der Bewertung von Sicherheitslücken, der Durchsetzung von Richtlinien, der automatisierten Behebung von Problemen und der Generierung von revisionssicheren Nachweisen. Der datenzentrierte Ansatz von BigID verknüpft KI-Governance direkt mit Datensicherheit, Datenschutz und Compliance im Unternehmen.