Was ist KI-Governance? Wie man Daten, Modelle und KI-Agenten steuert

Die Governance von KI hat sich über Ethikerklärungen und Modelldokumentationen hinaus entwickelt.

Organisationen setzen heute generative KI-Anwendungen, Copiloten, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Modelle von Drittanbietern, autonome Arbeitsabläufe und KI-Agenten ein, die auf Unternehmensdaten zugreifen und anwendungen- und API-übergreifend Aktionen durchführen können.

Das verändert die Frage der Regierungsführung.

Organisationen müssen sich weiterhin fragen, ob KI präzise, fair, transparent und gesetzeskonform ist.

Sie müssen sich auch fragen:

• Welche KI-Systeme gibt es?
• Wem gehören sie?
• Welche Daten verwenden sie?
• Auf welche sensiblen Informationen können sie zugreifen?
• Welche Identitäten und Berechtigungen gewähren ihnen Zugriff?
• Welche Aktionen können sie ausführen?
• Welche Richtlinien und Vorschriften gelten?
• Wie beweist die Organisation, dass die Kontrollmechanismen tatsächlich funktionieren?

Das ist das neue Betriebsmodell für KI-Governance.

Die Governance von KI ist das System aus Richtlinien, Verantwortlichkeiten, Kontrollen, Risikoprozessen und technischen Mechanismen, das Organisationen nutzen, um festzulegen, wie KI Daten nutzen, Entscheidungen treffen, auf Ressourcen zugreifen und Maßnahmen ergreifen kann.

Moderne KI-Governance muss daher KI-Systeme mit den Daten, Identität, Zugriff, Eigentum, Herkunft, Richtlinien, Aktivitäten, Risiken und Geschäftszweck hinter ihnen.

Was ist KI-Governance?

Die Governance von KI ist der Rahmen aus Richtlinien, Prozessen, Kontrollen, Verantwortlichkeiten und Technologien, der zur Steuerung der Entwicklung, des Einsatzes, des Zugriffs, der Überwachung und der Nutzung von Systemen der künstlichen Intelligenz eingesetzt wird.

Ein ausgereiftes KI-Governance-Programm sieht Folgendes vor:

• Welche KI-Systeme die Organisation zulässt
• Welche Geschäftszwecke unterstützen diese Systeme?
• Wem gehört welches KI-System?
• Welche Daten kann KI verwenden?
• Wie Teams KI-Risiken bewerten
• Wer oder was hat Zugriff auf KI-Systeme und sensible Unternehmensdaten?
• Welche Entscheidungen oder Aktionen kann KI durchführen?
• Welche Richtlinien, Standards und Vorschriften gelten
• Wie Teams KI im Laufe der Zeit überwachen
• Wie Organisationen Kontrolle dokumentieren, beheben und nachweisen

Die Governance von KI konzentrierte sich traditionell stark auf Modelle, Fairness, Erklärbarkeit und ethische Nutzung.

Diese Bedenken sind nach wie vor relevant.

Unternehmens-KI operiert heute jedoch über ein viel breiteres Ökosystem, das Modelle, Datensätze, RAG-Systeme, Copiloten, KI-fähige SaaS-Anwendungen und APIs umfassen kann., Eingabeaufforderungen, Vektorspeicher, autonome Agenten, Maschinenidentitäten, und Geschäftsprozesse.

Daher muss die Governance der KI überall dort folgen, wo sie Unternehmensdaten berührt oder geschäftliche Auswirkungen hat.

Warum ist KI-Governance wichtig?

KI kann schnell einen Mehrwert für Unternehmen schaffen.

Es kann auch schnell zu Risiken führen.

Eine generative KI-Anwendung kann durch Abruf sensible Informationen offenlegen.

Ein Copilot kann Daten gemäß den bestehenden Zugriffsberechtigungen anzeigen.

Ein KI-Dienst eines Drittanbieters kann Informationen erhalten, die Mitarbeiter niemals nach außen weitergeben wollten.

Ein KI-Agent kann Informationen abrufen und anschließend APIs aufrufen, Datensätze ändern, Arbeitsabläufe auslösen oder mit anderen Systemen kommunizieren.

Ohne eine entsprechende Steuerung können Organisationen Schwierigkeiten haben, grundlegende Fragen darüber zu beantworten, welche KI existiert, welche Daten sie verwendet, wem sie gehört und welche Kontrollmechanismen gelten.

KI-Governance hilft Organisationen dabei, in Bezug auf diese Fragen Verantwortlichkeit zu schaffen.

Schutz sensibler Daten

KI-Systeme nutzen Unternehmensdaten während des gesamten Trainingsprozesses, der Optimierung, des Abrufs, der Eingabeaufforderung, der Inferenz und der nachgelagerten Arbeitsabläufe.

Governance hilft Organisationen dabei festzustellen, ob diese Informationen Folgendes umfassen:

• Persönliche Daten
• Gesundheitsinformationen
• Finanzunterlagen
• Zugangsdaten und Geheimnisse
• Geistiges Eigentum
• Quellcode
• Vertrauliche Mitteilungen
• Andere regulierte oder geschäftskritische Informationen

Datenermittlung und -klassifizierung den Kontext bereitstellen, der erforderlich ist, um festzustellen, ob eine bestimmte KI-Nutzung ein materielles Risiko darstellt.

Verantwortlichkeit schaffen

Jedes KI-System sollte einen definierten Zweck und einen verantwortlichen Verantwortlichen haben.

Organisationen sollten wissen:

• Wer hat den KI-Anwendungsfall genehmigt?
• Wem gehört das System?
• Wem gehören die zugrundeliegenden Daten?
• Wer genehmigt den Zugriff?
• Wer akzeptiert das Restrisiko?
• Wem gehört die Sanierung?

Ohne klare Zuständigkeiten kann die Unternehmensführung zu einer reinen Ausschusstätigkeit ohne operative Rechenschaftspflicht verkommen.

KI-Risiken verwalten

KI-Governance hilft Teams bei der Identifizierung und dem Management von Risiken wie zum Beispiel:

• Offenlegung sensibler Daten
• Schatten-KI
• Übermäßiger KI-Zugriff
• Voreingenommenheit und unangemessene Entscheidungsfindung
• Daten- oder Modellvergiftung
• Sofortige Injektion
• Nicht autorisierte KI-Aktionen
• Datenschutzverletzungen
• Datenherkunftslücken
• Unklare Abhängigkeiten von Drittanbietern
• Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften

KI-Risikomanagement wird umso nützlicher, je besser Teams jedes Risiko mit konkreten KI-Assets, Daten, Zugriffsrechten, Eigentumsverhältnissen und geschäftlichen Auswirkungen verknüpfen können.

Nachweis der Einhaltung

Gute Regierungsführung sollte Beweise schaffen.

Organisationen müssen zunehmend nachweisen:

• Welche KI-Systeme gibt es?
• Wie Teams KI-Risiken einstufen
• Welche Daten diese Systeme verwenden
• Welche Kontrollen gelten
• Wem gehört welches System?
• Welche Beurteilungen fanden statt?
• Wie Teams KI überwachen
• Welche Probleme haben die Teams identifiziert?
• Welche Abhilfemaßnahmen wurden ergriffen?

Eine KI-Strategie ohne Nachweis ihrer Umsetzung bietet nur begrenzte Sicherheit.

Was genau wird durch KI-Governance geregelt?

Die KI-Governance sollte das gesamte KI-Ökosystem im Unternehmen abdecken und nicht nur ein einzelnes Modellregister.

Der Lebenszyklus der KI-Governance

Die Steuerung von KI sollte so lange fortgesetzt werden, wie das KI-System in Gebrauch bleibt.

Ein praktischer Lebenszyklus umfasst:

1. Entdecken

Identifizieren Sie KI-Modelle, Agenten, Copiloten, Anwendungen, Eingabeaufforderungen, Datensätze, Vektorspeicher, Pipelines, externe KI-Dienste und Schatten-KI.

Organisationen können KI nicht steuern, deren Existenz ihnen nicht bewusst ist.

2. Zweck und Verantwortlichkeiten definieren

Dokumentieren Sie, was jedes KI-System leistet, wer es nutzt, welchen Geschäftsprozess es unterstützt und wer die Verantwortung trägt.

3. Risiko einschätzen

Bewerten Sie Faktoren wie:

• Datensensibilität
• Auswirkungen auf das Geschäft
• Konsequenz der Entscheidung
• KI-Autonomie
• Nutzerpopulation
• Drittanbieterabhängigkeiten
• Zugriff und Berechtigungen
• Regulierungsbereich

4. Datenverwaltung

Ermitteln Sie, welche Daten die KI benötigt, ob diese Daten angemessen sind, woher sie stammen, wem sie gehören und welche Richtlinien gelten.

Dies kann die Bereiche Auffinden, Klassifizierung, Qualität, Herkunft, Minimierung, Aufbewahrung, Zugriff und Datenschutz umfassen.

5. Identität und Zugriff verwalten

Ermitteln Sie, wer oder was Zugriff auf KI-Systeme hat und auf welche Unternehmensressourcen die KI selbst zugreifen kann.

AI Access Governance Dies wird besonders wichtig, wenn Agenten, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten, APIs und delegierte Berechtigungen indirekte Wege zu sensiblen Daten schaffen.

6. Steuerelemente anwenden

Wenden Sie die für den Anwendungsfall geeigneten Steuerelemente an.

Dies kann Folgendes umfassen:

• Zugangsbeschränkungen
• Zustimmung der Menschen
• Datenminimierung
• Richtlinien für schnelle Reaktion
• Nutzungsbeschränkungen
• Aufbewahrungskontrollen
• Testen
• Risikobewertungen
• Handlungsbeschränkungen

7. Kontinuierliche Überwachung

Die KI ändert sich nach dem Start.

Daten ändern sich. Berechtigungen ändern sich. Anwendungen erhalten neue Integrationen. Agenten erhalten neue Tools. Modelle ändern sich. Drittanbieter ändern sich.

Daher bedarf es einer Überwachung der Unternehmensführung und nicht nur einer jährlichen Zertifizierung.

8. Behebung und Dokumentation

Wenn Teams ein Problem mit der Unternehmensführung feststellen, benötigen sie eine nachvollziehbare Reaktion.

Sanierung Dies kann die Einschränkung des Zugriffs, die Behebung von Richtlinienverstößen, die Entfernung ungeeigneter Daten, die Zuweisung von Verantwortlichen, die Dokumentation von Ausnahmen oder die Änderung des KI-Workflows umfassen.

Die KI-Governance sollte dem Risiko des jeweiligen KI-Anwendungsfalls entsprechen.

Nicht jedes KI-System benötigt die gleichen Kontrollmechanismen.

Ein interner Assistent, der genehmigte öffentliche Dokumente zusammenfasst, stellt ein anderes Governance-Problem dar als ein KI-Agent, der auf Kundenfinanzinformationen zugreifen und Produktionsaufzeichnungen ändern kann.

Ein nützliches Modell ist:

Governance-Intensität = Datensensibilität + Entscheidungskonsequenz + Zugriff + KI-Autonomie

Je sensibler die Daten, je folgenreicher die Entscheidung, je umfassender der Zugriff oder je autonomer die KI, desto stärker sollte die Governance werden.

Wie KI-Agenten die KI-Governance verändern

Generative KI zwang Organisationen zu folgenden Fragen:

Was kann KI sehen und generieren?

KI-Agenten werfen eine schwierigere Frage auf:

Was kann KI leisten?

Ein Agent kann:

• Dokumente abrufen
• Datenbanken abfragen
• APIs aufrufen
• Nachrichten senden
• Datensätze aktualisieren
• Tickets erstellen
• Dateien bearbeiten
• Trigger-Workflows
• Administrative Maßnahmen durchführen

Agenten können diese Funktionen über Anwendungen, Benutzerrollen, Dienstkonten, APIs, Maschinenidentitäten, Cloud-Rollen, OAuth-Bereiche oder delegierten Zugriff erhalten.

Das macht agentenbasierte KI-Governance Teilweise eine Herausforderung im Bereich Identitäts- und Zugriffsmanagement.

Organisationen müssen Folgendes wissen:

• Welche Agenten existieren
• Wem gehört welcher Agent?
• Welche Identität der Agent verwendet
• Wie Genehmigungen erteilt wurden
• Welche sensiblen Daten der Agent erreichen kann
• Welche Werkzeuge kann der Agent einsetzen?
• Welche Aktionen es ausführen kann
• Ob diese Berechtigungen mit seinem Zweck übereinstimmen
• Wie sich die Aktivität im Laufe der Zeit verändert

Eine KI-gestützte Bestandsaufnahme allein kann diese Fragen nicht beantworten.

KI-Governance vs. verantwortungsvolle KI

Die Konzepte überschneiden sich, sind aber nicht identisch.

Verantwortungsvolle AI konzentriert sich auf Prinzipien wie Fairness, Sicherheit, Transparenz, Verantwortlichkeit, Datenschutz und menschliche Aufsicht.

KI-Governance legt das Betriebsmodell und die Kontrollmechanismen fest, die diese Grundsätze in die Praxis umsetzen.

Verantwortungsvolle KI fragt:

• Wie sollte vertrauenswürdige KI aussehen?

Die Governance von KI stellt folgende Fragen:

• Wem gehört das System?
• Welche Richtlinien gelten?
• Welche Daten kann es verwenden?
• Welche Zugriffsrechte hat es?
• Wie wird das Risiko eingeschätzt?
• Welche Kontrollmechanismen setzen die Anforderungen durch?
• Wie überwachen und weisen wir die Einhaltung der Vorschriften nach?

In der Praxis benötigen Organisationen beides.

KI-Governance vs. KI-Risikomanagement

Das KI-Risikomanagement identifiziert, bewertet, priorisiert und mindert KI-Risiken.

Die Governance von KI bietet die übergeordnete Verantwortungsstruktur, in der diese Risikoentscheidungen getroffen werden.

Das Risikomanagement fragt:

• Was kann schon schiefgehen?
• Wie wahrscheinlich ist das?
• Welche Auswirkungen könnte das haben?
• Welche Kontrollmaßnahmen verringern das Risiko?

Die Regierungsführung fragt außerdem:

• Wem obliegt die Entscheidung?
• Welche Normen gelten?
• Wer genehmigt das System?
• Wie werden die Teams dies überwachen?
• Welche Beweise belegen die Kontrolle?

Rahmenwerke und Standards für die KI-Governance

Organisationen können etablierte Rahmenwerke und Standards nutzen, um ihre Governance zu strukturieren, anstatt Anforderungen von Grund auf neu zu erstellen.

NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement

Die NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement bietet freiwillige Leitlinien zur Identifizierung und zum Management von KI-Risiken.

Seine Kernfunktionen sind:

• Regieren
• Karte
• Messen
• Verwalten Sie

Das NIST veröffentlichte außerdem ein Generative AI Profile, um auf die mit generativen KI-Systemen verbundenen Risiken einzugehen.

Organisationen sollten das Rahmenwerk als fortlaufenden Prozess und nicht als einmalige Checkliste betrachten. Das NIST passt seine Leitlinien zum KI-Risikomanagement kontinuierlich an die sich verändernden KI-Technologien und damit verbundenen Risiken an.

ISO/IEC 42001

ISO/IEC 42001 legt Anforderungen an ein KI-Managementsystem fest.

Es bietet einen strukturierten Ansatz für Richtlinien, Rollen, Ziele, Risikomanagement, Aufsicht und kontinuierliche Verbesserung im Bereich KI.

Für Organisationen, die bereits mit Managementsystemnormen vertraut sind, kann ISO/IEC 42001 eine nützliche Grundlage für die Formalisierung von Verantwortlichkeiten und Kontrollen im Bereich der KI-Governance bieten.

OECD-KI-Prinzipien

Die OECD-KI-Prinzipien Bereitstellung international anerkannter Grundsätze für vertrauenswürdige KI, einschließlich Menschenrechte, Transparenz, Robustheit, Sicherheit und Verantwortlichkeit.

KI-Governance und der EU-KI-Akte

Die EU-KI-Gesetz schafft rechtliche Anforderungen für KI, die sich im Wesentlichen auf das Systemrisiko und die Rolle in der KI-Wertschöpfungskette stützen.

Das Gesetz trat im August 2024 in Kraft und wird seither schrittweise umgesetzt.

Am 2. August 2026 trat das Gesetz in eine wichtige Umsetzungsphase ein, die weite Teile der Verordnung umfasste, darunter neue Transparenzpflichten und stärkere Durchsetzungsmechanismen.

Das Gesetz unterscheidet zwischen Kategorien wie:

• Verbotene KI-Praktiken
• Hochrisiko-KI-Systeme
• KI-Systeme unterliegen Transparenzverpflichtungen
• Allgemeine KI-Modelle

Organisationen sollten die Vorbereitung auf die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes nicht lediglich als eine Übung zur Modellklassifizierung betrachten.

Möglicherweise benötigen sie Nachweise bezüglich:

• KI-Inventar
• Risikoklassifizierung
• Datenverwaltung
• Dokumentation
• Transparenz
• Menschliche Aufsicht
• Überwachung
• Rechenschaftspflicht

Anwendbarkeit und Umsetzungsfristen können je nach KI-Kategorie und organisatorischer Rolle variieren. Daher sollten Organisationen die spezifischen Bestimmungen, die für ihre KI-Systeme relevant sind, prüfen, anstatt anzunehmen, dass eine einzige Frist für alles gilt.

Was ein KI-Governance-Programm für Unternehmen beinhalten sollte

Ein praxisorientiertes Programm sollte Governance-Prinzipien mit wiederholbaren Abläufen verknüpfen.

KI-Inventar

Führen Sie ein Inventar der Modelle, Agenten, Copiloten, Anwendungen, RAG-Systeme, Datensätze, Prompts, Pipelines, Anbieter und anderer relevanter KI-Ressourcen.

Geschäftszweck

Dokumentieren Sie, warum jedes KI-System existiert und welches Geschäftsergebnis oder welchen Geschäftsprozess es unterstützt.

Eigentum

Benennen Sie verantwortliche geschäftliche und technische Verantwortliche.

Risikoklassifizierung

Klassifizieren Sie Risiken anhand von Faktoren wie Sensibilität, Autonomie, Zugriff, Nutzern, Auswirkungen von Entscheidungen und geltenden Vorschriften.

Datenverwaltung

Die Sensibilität, Herkunft, Qualität, Abstammung, Eigentumsverhältnisse, Aufbewahrungsfristen und Richtlinienanforderungen der von KI verwendeten Daten verstehen.

Identitäts- und Zugriffsmanagement

Verstehen Sie, wer Zugriff auf KI hat und worauf die KI selbst Zugriff hat.

Anwenden geringste Privilegien wo dies angebracht ist.

Durchsetzung der Politik

Wenden Sie Richtlinien auf KI-Assets, Daten, Eingabeaufforderungen, Zugriffe, Nutzung und Arbeitsabläufe an, anstatt sich ausschließlich auf schriftliche Anforderungen zu verlassen.

Überwachung

Bewerten Sie kontinuierlich Veränderungen bei KI-Ressourcen, Datennutzung, Zugriff, Berechtigungen, Eigentumsverhältnissen, Aktivitäten und Risiken.

Beweis

Führen von Aufzeichnungen über Bestände, Bewertungen, Kontrollen, Genehmigungen, Durchsetzung von Richtlinien, Ausnahmen, Überwachung und Abhilfemaßnahmen.

Sanierung

Erstellen Sie Arbeitsabläufe zur Behebung von Governance-Problemen, anstatt diese lediglich zu dokumentieren.

Best Practices für die KI-Governance

Organisationen können die KI-Governance stärken, indem sie einige praktische Prinzipien befolgen.

1. Erst informieren, dann regieren. Identifizieren Sie genehmigte und nicht genehmigte KI im gesamten Unternehmen.
2. Verknüpfen Sie jedes KI-System mit einem Geschäftszweck. Die Steuerung wird einfacher, wenn die Teams wissen, was das System bewirken soll.
3. Eigentumsrechte zuweisen. Jedes KI-System braucht verantwortliche Geschäfts- und Technikverantwortliche.
4. Die Daten hinter der KI verstehen. Entdecken Sie Sensibilität, Herkunft, Qualität, Eigentumsverhältnisse und geltende Richtlinien.
5. Zugriff regeln. Ermitteln, welche menschlichen und nicht-menschlichen Identitäten Zugriff auf KI-Systeme und sensible Daten haben.
6. Die Steuerung erfolgt risikogerecht. Die gleiche Regulierungsauflage sollte nicht auf jeden Anwendungsfall von KI angewendet werden.
7. Kontinuierliche Überwachung. KI-Umgebungen verändern sich zu schnell, als dass jährliche Inventuren allein ausreichen würden.
8. Nachweise erforderlich. Richtlinien, Bewertungen, Genehmigungen, Aktivitäten und Abhilfemaßnahmen sollten eine revisionssichere Dokumentation erstellen.
9. Verknüpfen Sie die Erkenntnisse mit konkreten Maßnahmen. Governance-Probleme sollten zu einer verantwortungsvollen Behebung führen.

Gemeinsame Herausforderungen der KI-Governance

Unvollständige KI-Inventare

Künstliche Intelligenz kann über SaaS-Produkte, Entwicklerumgebungen, externe Tools, APIs und die Akzeptanz durch die Mitarbeiter in Unternehmen Einzug halten.

Manuelle Bestandsaufnahmen können schnell veralten.

Schatten-KI

Mitarbeiter und Teams dürfen KI auch außerhalb genehmigter Governance-Prozesse einsetzen.

Schatten-KI kann Unternehmensdaten ohne angemessene Sicherheits-, Datenschutz- oder Governance-Prüfung offenlegen.

Nicht verbundener Datenkontext

Ein Modellregister kann die Existenz eines KI-Systems aufzeigen, ohne offenzulegen, welche sensiblen Daten es verwendet.

Das hinterlässt eine große Lücke in der Regierungsführung.

Unklare Eigentumsverhältnisse

KI-Projekte involvieren häufig Teams aus den Bereichen Daten, Sicherheit, Datenschutz, Engineering, Recht, Risikomanagement und Business.

Gemeinsame Teilhabe sollte nicht zu gemeinsamer Unklarheit führen.

Übermäßiger KI-Zugriff

KI-Systeme können Berechtigungen über Anwendungen, Benutzer, APIs, Dienstkonten und Maschinenidentitäten erben.

Diese Berechtigungen könnten über den legitimen Geschäftsbedarf hinausgehen.

Point-in-Time-Governance

Eine vor dem Start durchgeführte Governance-Überprüfung kann nicht alle späteren Änderungen an Daten, Integrationen, Berechtigungen, Modellen, Agenten und der geschäftlichen Nutzung berücksichtigen.

Governance ohne Sanierung

Organisationen dokumentieren möglicherweise Befunde, ohne jedoch einen verlässlichen Prozess zu deren Behebung zu schaffen.

Dadurch entstehen Governance-Aktivitäten ohne messbare Risikominderung.

Wie man KI-Governance misst

Die Steuerung von KI erfordert operative Kennzahlen.

Organisationen können Folgendes verfolgen:

• Prozentsatz der inventarisierten KI-Assets
• Prozentsatz mit zugewiesenen Eigentümern
• Prozentsatz derjenigen, die Risikobewertungen abgeschlossen haben
• Prozentsatz mit dokumentierter Datenherkunft
• Anzahl der Erkenntnisse über Schatten-KI
• Anzahl der KI-Systeme, die auf sensible Daten zugreifen
• Anzahl der Feststellungen zu übermäßigem KI-Zugriff
• Richtlinienverstöße nach Schweregrad
• Es ist an der Zeit, die Probleme der KI-Governance zu beheben.
• Prozentsatz der Hochrisiko-KI mit erforderlichen Nachweisen
• Veränderungen des Risikos im Laufe der Zeit

Ziel ist nicht die Maximierung der Regierungsaktivitäten.

Ziel ist es, nachzuweisen, dass die Kontrollmechanismen das Risiko sinnvoller KI-Anwendungen verringern und gleichzeitig eine Ausweitung der genehmigten KI-Nutzung ermöglichen.

Fragen, die jedes KI-Governance-Programm beantworten sollte

Wie BigID die KI-Governance angeht

BigID verfolgt bei der KI-Governance einen datenorientierten Ansatz.

Organisationen können KI nicht effektiv mit einem Modellinventar und einer Richtlinienbibliothek allein steuern.

Sie müssen wissen, welche KI-Systeme existieren, welche sensiblen Daten diese Systeme verwenden, welche Identitäten und Berechtigungen den Zugriff ermöglichen, wie Daten durch KI-Workflows fließen, wem die Systeme gehören, welche Richtlinien gelten und wo Risiken ein Eingreifen erfordern.

BigID unterstützt Organisationen:

• Entdecken Sie KI-Ressourcen: Identifizieren Sie Modelle, Agenten, Copiloten, Anwendungen, Datensätze, Eingabeaufforderungen, Pipelines, Vektorspeicher, KI von Drittanbietern und Schatten-KI.
• KI-Daten entdecken und klassifizieren: Identifizieren Sie sensible, regulierte, vertrauliche, geschützte, persönliche und geschäftskritische Informationen, die von KI genutzt werden oder auf die KI Zugriff hat.
• KI-Inventar und Besitzverhältnisse einrichten: Verknüpfen Sie KI-Assets mit verantwortlichen Eigentümern, dem Geschäftszweck und dem Governance-Kontext.
• Herkunft der Map AI-Daten: Verstehen Sie, wie Daten die Phasen Training, Optimierung, Abruf, Eingabeaufforderung, Inferenz und nachgelagerte Arbeitsabläufe durchlaufen.
• KI-Zugang steuern: Verknüpfen Sie KI-Systeme und Identitäten mit Berechtigungen, Zugriffspfaden, sensiblen Daten und übermäßigem Zugriff.
• KI-Richtlinie anwenden: Richtlinienverstöße in Bezug auf KI-Daten, Zugriffe, Eingabeaufforderungen, Systeme und Arbeitsabläufe identifizieren.
• KI-Risiko einschätzen: Priorisieren Sie KI-Risiken anhand von Datensensibilität, Eigentumsrechten, Zugriff, Herkunft, Richtlinien, Nutzung und Geschäftskontext.
• KI kontinuierlich überwachen: Veränderungen in Bezug auf KI-Assets, Zugriff, Datennutzung, Risiken und Governance-Strukturen verfolgen.
• Laufwerksbereinigung: Verantwortliche zuweisen, Korrekturmaßnahmen koordinieren, Richtlinien durchsetzen, Risiken minimieren und die Lösung dokumentieren.
• Operationalisierung von AI TRiSM: Verbinden Sie Vertrauen, Risiko, Sicherheit, Governance und Compliance im Bereich KI über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg.

BigID hilft Organisationen dabei, von der Dokumentation der KI-Governance zum kontinuierlichen Betrieb über die relevanten Daten, Identitäten, Zugriffe, Richtlinien, Risiken und KI-Systeme hinweg überzugehen.

Häufig gestellte Fragen zur KI-Governance

Was ist KI-Governance?

Die Governance von KI ist das System aus Richtlinien, Verantwortlichkeiten, Kontrollen, Risikoprozessen und Technologien, das Organisationen nutzen, um die Entwicklung, den Einsatz, den Zugriff, die Überwachung und die Nutzung von KI-Systemen zu steuern.

Warum ist KI-Governance wichtig?

AI Governance hilft Organisationen dabei, KI-Risiken zu managen, sensible Daten zu schützen, Verantwortlichkeiten festzulegen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu unterstützen, KI-Systeme zu überwachen und den Nachweis zu erbringen, dass die KI-Kontrollen wie vorgesehen funktionieren.

Was umfasst ein Rahmenwerk zur KI-Governance?

Ein Rahmenwerk für die KI-Governance kann Folgendes umfassen: KI-Inventar, Eigentumsverhältnisse, Risikoklassifizierung, Daten-Governance, Identitäts- und Zugriffskontrollen, Durchsetzung von Richtlinien, Überwachung, menschliche Aufsicht, Compliance-Anforderungen, Nachweise und Abhilfemaßnahmen.

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

Verantwortliche KI beschreibt Prinzipien wie Fairness, Transparenz, Sicherheit, Datenschutz und Rechenschaftspflicht. KI-Governance legt das Betriebsmodell, die Kontrollmechanismen, die Zuständigkeiten, die Richtlinien, die Überwachung und die Nachweise fest, die zur Umsetzung dieser Prinzipien in die Praxis verwendet werden.

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

Das KI-Risikomanagement identifiziert, bewertet, priorisiert und mindert KI-Risiken. Die KI-Governance bietet die umfassendere Verantwortlichkeit, Zuständigkeit, Richtlinien, Kontrollen, Aufsicht und Nachweise, die erforderlich sind, um diese Risiken langfristig zu managen.

Wie verändern KI-Agenten die KI-Governance?

KI-Agenten können sensible Informationen abrufen, APIs aufrufen, mit Anwendungen interagieren, Datensätze ändern und Arbeitsabläufe ausführen. Organisationen müssen daher die Identität, Berechtigungen, Zugriffspfade, die Offenlegung sensibler Daten, verfügbare Aktionen, die Zuständigkeit und die Aktivitäten der Agenten regeln.

Was ist Schatten-KI?

Schatten-KI bezeichnet KI-Modelle, -Tools, -Agenten, -Anwendungen oder -Dienste, die außerhalb genehmigter Governance-Prozesse betrieben werden. Sie kann Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Risiken verursachen, wenn Unternehmensdaten ohne angemessene Transparenz oder Kontrolle in KI-Systeme gelangen.

Welche Regulierungen beeinflussen die KI-Governance?

Die Anforderungen variieren je nach Organisation und Rechtsordnung. Relevante Quellen können das EU-KI-Gesetz, Datenschutzgesetze wie die DSGVO, branchenspezifische Anforderungen sowie Standards oder Rahmenwerke wie NIST AI RMF und ISO/IEC 42001 sein.

Was sind die Best Practices für KI-Governance?

Bewährte Verfahren Dazu gehören die Pflege eines KI-Inventars, die Zuweisung von Zuständigkeiten, die Definition des Geschäftszwecks, die Klassifizierung von Risiken, die Steuerung von KI-Daten und -Zugriffen, die Durchsetzung von Richtlinien, die Anwendung von Kontrollen entsprechend dem Risiko, die kontinuierliche Überwachung, die Aufbewahrung von Nachweisen und die Behebung von Governance-Problemen.

Wie unterstützt BigID die KI-Governance?

BigID hilft Organisationen dabei, KI-Assets und Schatten-KI zu entdecken, sensible KI-Daten zu klassifizieren, Herkunft und Eigentum abzubilden, den KI-Zugriff zu steuern, Richtlinienverstöße zu identifizieren, Risiken zu bewerten, Abhilfemaßnahmen zu koordinieren und Governance-Nachweise über Modelle, Agenten, Copiloten, Prompts, Datensätze, Pipelines und Anwendungen hinweg zu generieren.