KI-Governance kann dazu führen, dass sie sich nicht nur mit KI beschäftigen, weil es gerade Trend ist, sondern tatsächlich, sondern diesen Einsatz mit der Unternehmensstrategie ausrichten.

Dadurch kann ein Wettbewerbsvorteil entstehen, da eine effektive KI-Governance es Unternehmen ermögliche, KI-Technologien sicher und effizient zu nutzen.

Neue Entwicklungen erfordern eine flexible KI-Governance

Die schnelle Entwicklung im KI-Bereich stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen. Insbesondere General Purpose AI und Foundation Models wie ChatGPT haben die Spielregeln verändert.

Mit General Purpose AI ist viel Unsicherheit entstanden, aber es geht eben einher auch mit vielen neuen Möglichkeiten.

Um mit dem schnellen Tempo Schritt zu halten, empfiehlt es sich, einen proaktiven und agilen Ansatz zu folgen. (Wenn Sie nur reagieren, schauen Sie ständig in den Rückspiegel...)

Ein "Technologieradar" kann auch helfen, um frühzeitig neue Entwicklungen zu erkennen und sich darauf vorzubereiten.

Der KI Risk Manager

Für die praktische Umsetzung von KI-Governance ist ein interdisziplinärer Ansatz nötig. Unternehmen brauchen Führungskräfte, Data Scientists und KI-Entwickler, Fachexperten aus den Anwendungsbereichen, Ethik- und Compliance- Experten sowie Vertretungen der Mitarbeiter.

Eine neue Rolle in diesem Gefüge ist der "KI Risk Manager". Zu dessen Aufgaben gehören die Identifikation und Bewertung von KI-spezifischen Risiken, die Entwicklung von Richtlinien zur Risiko- Minimierung sowie die Überwachung ethischer und rechtlicher Standards.

Drei Governance- Mechanismen

Es gibt drei Arten von Governance- Mechanismen:

strukturelle,
prozedurale
und relationale.

Strukturelle Maßnahmen betreffen die Aufbauorganisation, etwa die Definition neuer Rollen oder die Definition klarer Verantwortlichkeiten.

Prozedurale Mechanismen zielen auf die Ablauforganisation, beispielsweise standardisierte Prozesse zur Prüfung von Daten oder von Machine-Learning- Modellen.

Relationale Mechanismen fokussieren auf die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen allen Beteiligten.

Erst wenn alle drei Dinge zusammenkommen, hat man ein Zusammenspiel, das es einem Unternehmen ermöglicht, Daten, Modelle und KI-Systeme effektiv und effizient zu steuern und zu kontrollieren.

Best Practices und Zukunftstrends

Als Best Practices für KI-Governance empfiehlt es sich:

Die Etablierung eines interdisziplinären Governance-Teams.
Die Entwicklung einer klaren, wertorientierten KI-Strategie.
Das Setzen verantwortungsvoller Richtlinien.
Die regelmäßige Evaluation von KI-Projekten.
Die Förderung von Mitarbeiterkompetenzen.
Eine transparente Kommunikation.

Ich erwartet eine stärkere Verankerung von KI-Governance in Unternehmen. Auch der Einsatz von KI-Governance wird an Bedeutung gewinnen.

KI-Governance ist für Unternehmen aller Größen relevant. Frühzeitig die richtige Skalierung zu finden, um die KI-Governance umsetzen zu können und Risiken zu minimieren — das ist heute eine zentrale Herausforderung.

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Drei Governance-Mechanismen

KI-Governance umfasst Strukturen und Prozesse, die darauf abzielen, den Einsatz von KI-Technologien und KI-Anwendungen in Unternehmen und Organisationen zu steuern und zu kontrollieren.

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Der KI Risk Manager

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KI & Rechtswesen

(•) KI im Rechtwesen

(•) KI-Governance: ein Überblick

(•) Warum, wozu KI-Governance?

(•) Drei Governance-Mechanismen

(•) Beispiele für KI-Governance