KI-Governance-Frameworks helfen Unternehmen, künstliche Intelligenz sicher zu skalieren, Vorschriften einzuhalten und die Einführung der neuen Technologie mit den Unternehmenswerten in Einklang zu bringen. Da sich generative Modelle und autonome Agenten immer mehr durchsetzen, sind diese Frameworks für die Risikokontrolle, den Aufbau von Vertrauen und die Rechenschaftslegung gegenüber Aufsichtsbehörden, Kunden und Interessengruppen von entscheidender Bedeutung.
Lassen Sie uns untersuchen, was ein KI-Governance-Framework beinhaltet und welche praktischen Schritte erforderlich sind, um es in komplexen Datenumgebungen zu operationalisieren.
Was ist ein KI-Governance-Framework?
Ein KI-Governance-Framework legt die Regeln fest, nach denen KI-Systeme entwickelt, eingesetzt und überwacht werden. Es stellt sicher, dass diese Systeme ethischen und rechtlichen Anforderungen entsprechen und dass sie vertrauenswürdig, leicht zu erklären und fair sind. Es unterstützt auch die Einhaltung interner Richtlinien wie Datenzugriffsregeln oder Einschränkungen für Agenten, die direkte Änderungen am Produktionscode vornehmen.
Auch wenn jedes Unternehmen und jede Branche einen anderen Ansatz verfolgt, umfassen die meisten Frameworks Risikobewertung, Datenmanagement, Modellprüfungen und Möglichkeiten zur Reduzierung von Verzerrungen. Viele Unternehmen stützen sich bei ihren Frameworks auf externe Normen und Gesetze. Dazu gehören das KI-Gesetz der EU, das die KI-Nutzung nach Risiken sortiert, und das NIST AI Risk Management Framework, das Unternehmen bei der Entwicklung und dem Betrieb vertrauenswürdiger KI-Systeme unterstützt.
Warum verantwortungsvolle KI-Governance in großem Maßstab wichtig ist
Ohne eine starke KI-Governance sind Unternehmen ernsthaften Risiken ausgesetzt, die den Ruf schädigen, gegen Datenschutzgesetze verstoßen und die Modellleistung verringern können. Ein solches Risiko ist das sogenannte „Modelldrift, das auftritt, wenn die Leistung eines LLMs abnimmt, weil die realen Daten nicht mehr mit den historischen Trainingsdaten übereinstimmen. Ein unkontrolliertes Drift kann zu erheblichen geschäftlichen Problemen führen, wenn sich ein Unternehmen auf ein KI-System verlässt, das nicht mehr Echtzeitdaten nutzt. So wurde beispielsweise Air Canada für seinen Chatbot haftbar gemacht, der eine nicht existierende Rückerstattungsrichtlinie für Trauerfälle "halluzinierte". Die Fluggesellschaft wurde zur Zahlung von Schadensersatz verurteilt, weil sie es versäumt hatte, die Genauigkeit des Chatbots zu gewährleisten – ein Risiko, das durch Drift direkt verstärkt wird.
Lücken in der Governance setzen Unternehmen auch der Haftung für den Schutz der Privatsphäre und verzerrten Ergebnissen aus. Ohne ein strukturiertes Governance-Framework gibt es keinen formellen Mechanismus für die Zweckbindung – ein zentraler Grundsatz von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO. So können beispielsweise Modelle mit Daten trainiert werden, die ursprünglich für einen bestimmten Zweck erhoben wurden (z. B. ein Kundendienstprotokoll), aber für einen anderen Zweck verwendet werden (z. B. für das Training eines Verkaufsroboters). Wenn diese Abschrift sensible Gesundheits- oder Finanzdaten enthält, ist ihre Verwendung für Schulungszwecke ohne neue Zustimmung ein Verstoß.
Ebenso können mangelhafte Kontrollen dazu führen, dass verzerrte Eingaben (wie Hassreden) toxisch in die Modelle einfließen, was zu Rufschädigung, Diskriminierungsklagen und Bußgeldern führen kann. Schwache Sicherheitsvorkehrungen können auch zu Betriebsfehlern führen, z. B. wenn autonome Agenten fehlerhaften Code freigeben, der das System zum Absturz bringt, und die öffentliche Besorgnis über die Auswirkungen der KI auf Menschenrechte und Fairness wächst. Im Jahr 2024 wurde beispielsweise die Google-KI Gemini für die Erstellung historisch ungenauer Bilder kritisiert, was in der Öffentlichkeit Besorgnis über die algorithmische Verzerrung auslöste.
Beispiele wie diese zeigen, warum eine transparente Governance unerlässlich und nicht optional ist. Da generative KI und autonome Agenten in der Geschäftswelt immer häufiger zum Einsatz kommen, müssen Unternehmen Echtzeitüberwachung und -kontrollen einsetzen, um Risiken vorzubeugen.
Grundpfeiler eines wirksamen KI-Governance-Frameworks
Ein effektives KI-Governance-Framework basiert auf vier Grundpfeilern, die zusammenwirken, um Risiken zu verwalten und Vertrauen zu erhalten.
Risikomanagement und -kontrollen: Ein Framework für das Management des KI-Risikos ist ein strukturierter, systematischer Ansatz, der Organisationen dabei hilft, die einzigartigen Risiken, die mit dem gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen verbunden sind, zu identifizieren, zu bewerten, zu priorisieren und abzumildern. Dies könnte die Erkennung von Anomalien bei KI mit hohem Risiko beinhalten, die die öffentliche Sicherheit oder den Datenschutz beeinträchtigen könnten, sowie den Einsatz von Tools für die Cyber-Wiederherstellung zur schnellen Wiederherstellung von KI-bedingten Vorfällen mit minimalen Ausfallzeiten und Datenverlusten.
Ethische und verantwortungsvolle Nutzung von KI: KI-Systeme müssen nach ethischen Maßstäben wie Fairness und Transparenz arbeiten, und diese Werte sollten sich in etablierten Richtlinien und technischen Leitlinien widerspiegeln. Ein Ethikrat oder -ausschuss muss den Einsatz von KI überwachen, neue Risiken erkennen und Ratschläge zu Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von KI geben.
Data Governance und Datenqualität: KI-Modelle sind von Natur aus durch die Daten begrenzt, die sie verwenden – schlechte Datenqualität führt direkt zu fehlerhaften Ergebnissen. Data Governance stellt die Tools zur Verfügung, um die Ursachen von Modellfehlern zu identifizieren und zu beheben, bevor sie die Output-Phase erreichen. Dabei werden qualitativ hochwertige, klar gekennzeichnete Daten verwendet, die sowohl beim Training als auch bei der Nutzung den Datenschutz- und Eigentumsregeln entsprechen. Außerdem ist es wichtig, Data Security Posture Management-Tools zu implementieren, um sensible Daten in KI-Workloads zu klassifizieren, zu überwachen und zu schützen.
Lebenszyklus-Überwachung und -Monitoring: Dynamische KI-Systeme verändern sich mit der Weiterentwicklung der von ihnen genutzten Daten. Folglich kann die Überwachung nicht nur eine einmalige Kontrolle sein, sondern muss von der Planung bis zur Stilllegung sämtliche Phasen des Lebenszyklus abdecken. Ein effektives KI-Governance-Framework muss KI-Modelle mithilfe automatischer Warnmeldungen kontinuierlich überprüfen und überwachen, um Probleme wie Modelldrift, Leistungsabfall oder neue Verzerrungen zu erkennen. Es sollte auch wichtige Kennzahlen wie Genauigkeit, False Positives/Negatives und Fairness-Indikatoren verfolgen.
Implementierung von KI-Governance im gesamten Unternehmen
Eine erfolgreiche KI-Governance im Unternehmen beginnt mit einem funktionsübergreifenden Team, das die Bereiche Recht, IT, Sicherheit, Compliance, Data Science und Unternehmensführung umfasst. Diese Gruppe legt die Rollen und Zuständigkeiten fest und sorgt dafür, dass das Framework sowohl in der Theorie (Richtlinien) als auch in der Praxis (Tagesgeschäft) eingehalten wird. Unternehmen sollten ihre KI-Anwendungsfälle auflisten, sie nach Risiko sortieren und sich zunächst auf Anwendungen mit hohem Risiko konzentrieren – insbesondere auf solche, die sensible Daten oder kritische Sicherheitssysteme betreffen.
Damit Governance funktioniert, brauchen Unternehmen mehr als nur Richtlinien – sie brauchen Software, die das Verhalten von Agenten in großem Umfang verwaltet. Eine Plattform wie Rubrik Agent Cloud kann Agenten überwachen, Regeln durchsetzen und schädliche Aktionen in Echtzeit stoppen. Governance sollte in DevOps und MLOps von der Datenerfassung bis zur Modellbereitstellung und -ausmusterung integriert werden, damit Prüfungen und Kontrollen automatisch und nicht erst im Nachhinein erfolgen.
Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von KI
Mehrere Best Practices helfen bei der praktischen Umsetzung von KI-Governance-Grundsätzen.
Schränken Sie den Zugang zu KI-Systemen und Trainingsdaten durch Zugriffsberechtigungen nach dem Least-Privilege-Prinzip und starke Identitätskontrollen ein, damit nur zugelassene Benutzer Änderungen vornehmen können.
Dokumentieren Sie Anwendungsfälle, Modelldesigns, Datenquellen, Bewertungsmethoden und bekannte Einschränkungen, um Transparenz zu gewährleisten.
Nutzen Sie Red-Teaming und gegnerische Tests, um Sicherheitslücken und Verzerrungen in KI-Systemen zu finden.
Aktualisieren Sie die Governance-Protokolle regelmäßig, um mit neuen Vorschriften und Bedrohungen Schritt zu halten.
Sorgen Sie für eine kontinuierliche Schulung von Entwicklern und Stakeholdern in Bezug auf Ethik und Best Practices für KI.
KI-Governance-Frameworks sind für die sichere Skalierung von KI im Unternehmen unerlässlich und ermöglichen es Unternehmen, schnell zu handeln und gleichzeitig Risiken zu verwalten. Durch die Verknüpfung starker Richtlinien und ethischer Standards mit Durchsetzungsplattformen wie Rubrik Agent Cloud und DSPM können Unternehmen KI-Agenten sicher einsetzen.
Um Ihr KI-Governance-Framework zu bewerten, können Sie sich mit den Experten von Rubrik in Verbindung setzen und maßgeschneiderte Strategien und Lösungen für ein verantwortungsvolles KI-Management in großem Maßstab erkunden.