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AI Governance

Regeln/Prozesse zur Steuerung von KI in Organisationen.
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AI Governance (KI-Governance) bezeichnet den Rahmen aus Regeln, Rollen, Prozessen und Kontrollen, mit dem Organisationen Künstliche Intelligenz planen, entwickeln, einkaufen, betreiben und überwachen. Ziel ist, KI sicher, rechtskonform, transparent und wirtschaftlich sinnvoll einzusetzen – von ChatGPT-Use-Cases bis zu automatisierten Workflows in Tools wie n8n.

Was bedeutet AI Governance?

„Governance“ heißt übersetzt „Steuerung“ oder „Leitplanken“. AI Governance legt fest, wer Entscheidungen über KI trifft, wie Risiken bewertet werden und welche Standards für Daten, Modelle, Sicherheit, Qualität und Ethik gelten. Sie verbindet damit IT, Datenschutz, Compliance, Fachbereiche und Management in einem gemeinsamen Regelwerk.

Wie funktioniert AI Governance in der Praxis?

AI Governance ist kein einzelnes Dokument, sondern ein wiederholbarer Prozess. Typisch sind folgende Schritte:

  • Use-Case Intake: Ideen werden zentral erfasst (z. B. „Support-Antworten mit LLM“, „Rechnungsprüfung per Automation“).
  • Risikoklassifizierung: Einstufung nach Auswirkungen (z. B. HR, Kredit, Medizin = höheres Risiko als interne Textzusammenfassung).
  • Policy & Standards: Vorgaben zu Daten (PII/DSGVO), Prompting, Modellwahl, Logging, Zugriffen, Vendor-Management.
  • Freigabe & Controls: Prüfungen (Datenschutz-Folgeabschätzung, Security Review, Bias-Checks, Red-Teaming) und formale Freigaben.
  • Betrieb & Monitoring: Überwachung von Qualität, Drift, Halluzinationen, Kosten, Missbrauch, Incident-Handling.
  • Audit & Verbesserung: Regelmäßige Reviews, Learnings aus Vorfällen, Anpassung der Leitplanken.

Warum ist AI Governance wichtig?

Ohne Governance entstehen schnell „Shadow AI“ (unkontrollierte Nutzung), Datenabfluss, Rechtsrisiken und unzuverlässige Ergebnisse. Mit AI Governance lassen sich dagegen zentrale Ziele erreichen: Compliance (z. B. DSGVO, interne Richtlinien, je nach Branche regulatorische Anforderungen), Risikominimierung (Fehlinformationen, Diskriminierung, Sicherheitslücken), Qualität (messbare Performance, klare Verantwortlichkeiten) und Skalierung (Use-Cases werden schneller und wiederholbar ausgerollt).

Beispiele: Was regelt AI Governance konkret?

  • Umgang mit ChatGPT/LLMs: Welche Daten dürfen in Prompts? Wann ist ein Enterprise-Account Pflicht? Welche Inhalte müssen gekennzeichnet werden?
  • Automationen (z. B. n8n): Wer darf Workflows deployen? Wie werden API-Keys gesichert? Welche Logs werden gespeichert?
  • Human-in-the-Loop: In welchen Prozessen muss ein Mensch freigeben (z. B. Kundenkommunikation, Vertragsinhalte, HR-Entscheidungen)?
  • Modell- und Anbieterwahl: Kriterien für Cloud vs. On-Prem, Datenresidenz, Auftragsverarbeitung, SLAs, Kostenkontrolle.
  • Agentische Systeme: Für AI Agents (KI-Agenten) werden zusätzliche Leitplanken definiert (Tool-Zugriffe, Berechtigungen, Limits, sichere Aktionen).

Was kostet AI Governance?

Die Kosten hängen stark von Größe, Risikoprofil und Reifegrad ab. Kleine Teams starten oft mit schlanken Policies, Rollen (z. B. AI Owner) und einem einfachen Freigabeprozess. Größere Organisationen benötigen meist ein AI-Governance-Board, Tooling für Monitoring/Logging, Schulungen sowie regelmäßige Audits. Entscheidend ist: Gute Governance spart langfristig Kosten durch weniger Vorfälle, schnellere Skalierung und klarere Verantwortlichkeiten.

Wann sollte man AI Governance einführen?

Sobald KI produktiv eingesetzt wird oder sensible Daten/entscheidungsrelevante Prozesse betroffen sind. Spätestens wenn mehrere Teams parallel LLMs, Automationen oder agentische Systeme nutzen, ist AI Governance der Hebel, um Geschwindigkeit und Sicherheit gleichzeitig zu erhöhen.