AI Impact Assessment (AIIA)

Ein AI Impact Assessment (AIIA) ist eine strukturierte Bewertung, die die Auswirkungen, Risiken und geeigneten Schutzmaßnahmen eines KI-Systems über den gesamten Lebenszyklus dokumentiert. Ziel ist es, potenzielle Schäden (z. B. Diskriminierung, Datenschutzverstöße, Sicherheitsrisiken) früh zu erkennen, zu reduzieren und die verantwortungsvolle Nutzung nachvollziehbar zu begründen.

Was bedeutet AI Impact Assessment (AIIA)?

AIIA steht für „AI Impact Assessment“ – auf Deutsch sinngemäß „KI-Folgenabschätzung“. Gemeint ist ein Prüf- und Dokumentationsprozess, der beschreibt, was ein KI-System tut, wen es betrifft, welche Risiken entstehen können und welche Kontrollen (Guardrails, Prozesse, Technik) diese Risiken senken. In der Praxis ist ein AIIA eng mit AI Governance verknüpft und kann – je nach Einsatz – Anforderungen aus dem EU AI Act sowie Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI unterstützen.

Wie funktioniert ein AIIA? (typischer Ablauf)

• 1) System & Zweck beschreiben: Use Case, Nutzergruppen, Entscheidungsrelevanz, Automatisierungsgrad. Beispiel: Ein Support-Chatbot auf Basis von ChatGPT oder einem Large Language Model (LLM).
• 2) Daten & Verarbeitung erfassen: Welche Daten fließen ein (z. B. Kundentickets, interne Dokumente), wo werden sie gespeichert (Stichwort Data Residency), welche Schutzmechanismen gibt es (z. B. PII Redaction).
• 3) Risiken identifizieren: u. a. Bias/Diskriminierung, Fehlerfolgen, Halluzinationen (Hallucinations), Sicherheitsangriffe wie Prompt Injection oder Jailbreak, sowie Compliance-Risiken.
• 4) Risiko bewerten: Eintrittswahrscheinlichkeit × Schadenshöhe, betroffene Stakeholder, „worst case“-Szenarien. Oft ergänzt durch AI Risk Assessment (KI-Risikobewertung).
• 5) Schutzmaßnahmen definieren: Technische Kontrollen (z. B. Guardrails (KI-Leitplanken), Zugriffskontrollen, Logging), Prozesskontrollen (Freigaben, Schulungen), organisatorische Maßnahmen (Rollen, Verantwortlichkeiten).
• 6) Testen, überwachen, nachsteuern: Qualität und Sicherheit mit Evaluation (Eval) & Benchmarking prüfen, im Betrieb via Model Monitoring & Observability (LLMOps) beobachten (Drift, Fehlerraten, Missbrauch), regelmäßige Reviews.

Wofür braucht man ein AIIA? (Nutzen)

Ein AIIA schafft Transparenz und reduziert Risiko, bevor ein System skaliert. Es hilft Teams, Entscheidungen zu begründen (z. B. warum ein Modell, warum ein bestimmter Automationsgrad), Verantwortlichkeiten festzulegen und Nachweise für Audits zu liefern. Gerade bei generativen Systemen wie Generative KI (Generative AI) ist der Nutzen hoch, weil Output-Qualität, Sicherheit und Datenflüsse stark vom Kontext abhängen.

Beispiele aus der Praxis (LLM, RAG, Automation)

• RAG-Chatbot für internes Wissen: Mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) sinkt das Halluzinationsrisiko, wenn Quellen sauber gepflegt sind. Im AIIA wird u. a. festgehalten: Dokumentenfreigaben, Zugriff auf Vektordatenbank (Vector Database), Umgang mit veralteten Policies, sowie Quellenanzeige (z. B. Citations (Quellenangaben) in LLMs).
• Automatisierte Workflows: Bei Automatisierung (Automation) mit n8n bewertet ein AIIA, welche Schritte „hands-off“ laufen dürfen, wo Human-in-the-Loop (HITL) nötig ist und wie Secrets/Keys geschützt werden (z. B. Secrets Management (Schlüsselverwaltung)) – besonders wenn Tools via Function Calling / Tool Use angesprochen werden.
• Customer-Facing Assistent: Fokus auf Datenschutz, Tonalität, Eskalationspfade, Missbrauchsschutz und Monitoring. Häufig gehören Red Teaming (KI-Red-Teaming) und Content-Filter dazu.

Wann ist ein AIIA sinnvoll oder notwendig?

Immer dann, wenn KI Entscheidungen beeinflusst, Menschen potenziell schadet oder sensible Daten verarbeitet – besonders bei skalierter Nutzung, externen Nutzern, regulierten Branchen oder wenn ein System als „hochrisikorelevant“ eingestuft werden könnte. Auch bei Pilotprojekten lohnt sich ein „Light“-AIIA, um spätere Blocker (Compliance, Security, Reputation) früh zu vermeiden.

Was kostet ein AIIA?

Die Kosten hängen stark von Komplexität, Risikoklasse, Datenlage und Reifegrad der Organisation ab. Einflussfaktoren sind u. a. Anzahl der Use Cases, benötigtes Testing (Evals/Red Teaming), Dokumentationsaufwand und Aufbau von Monitoring. Häufig ist ein AIIA günstiger als spätere Nacharbeiten nach einem Incident oder Audit-Fund.