Das KI-Risiko hat sich verändert. Unternehmen verwalten nicht mehr nur von Data-Science-Teams entwickelte und gesteuerte Machine-Learning-Modelle. Sie setzen generative KI-Anwendungen, Copiloten und abfrageerweiternde Systeme ein …
Die Governance von KI hat sich über Ethikerklärungen und Modelldokumentationen hinaus entwickelt. Organisationen setzen heute generative KI-Anwendungen, Copiloten, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Drittanbietermodelle, autonome Workflows und KI-Agenten ein, die …
Künstliche Intelligenz (KI) wird rasant in Unternehmensanwendungen, Geschäftsprozesse, Datenplattformen und Arbeitsabläufe von Mitarbeitern integriert. Generative KI-Assistenten, Copiloten, Modelle des maschinellen Lernens und autonome Agenten können …
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitsweise von Unternehmen. Von generativen KI-Assistenten und unternehmensweiten Copiloten bis hin zu prädiktiven Analysen und autonomen Agenten – KI hilft Unternehmen, die Produktivität zu steigern, Innovationen zu beschleunigen und vieles mehr.
Unternehmen setzen KI-Agenten, Copiloten, Assistenten, autonome Arbeitsabläufe und KI-gestützte Anwendungen in rasantem Tempo in ihren Unternehmensumgebungen ein. Viele Unternehmen verfügen über KI-Governance-Richtlinien. Weitaus weniger können diese Richtlinien jedoch auch nachweisen.
Die Einführung von KI schreitet in allen Unternehmensbereichen rasant voran. Organisationen setzen KI-Agenten, Copiloten, Assistenten, autonome Arbeitsabläufe und KI-gestützte Anwendungen ein, um Arbeit zu automatisieren, Informationen abzurufen und …
Verursacht ein KI-System Schaden, liegt die Haftung in der Regel bei der Organisation, die es eingesetzt hat – doch das ist nur der Anfang. Entwickler, Dateneigentümer und Drittanbieter von Plattformen tragen alle Verantwortung …
KI-Agenten fragen nicht um Erlaubnis. Sie führen Aufgaben aus, fragen Datenbanken ab, rufen Dateien ab und übermitteln Daten an andere Agenten in einer Geschwindigkeit und einem Umfang, die kein menschlicher Prüfprozess bewältigen kann…
Diskussionen über die Steuerung von KI konzentrieren sich oft auf Modelle. Wie genau sind sie? Sind sie voreingenommen? Können sie Entscheidungen erklären? Diese Fragen sind wichtig. Doch viele der größten Diskussionen über die Steuerung von KI …
Agentische KI-Governance unterscheidet sich in vier grundlegenden Punkten von traditioneller KI-Governance: autonome Entscheidungsüberwachung, Systemzugriffskontrolle, Workflow-Überwachung und Datenverlustrisiko. Traditionelle Governance war …