AI Policy (KI-Richtlinie)

Eine AI Policy (KI-Richtlinie) ist ein verbindliches Regelwerk innerhalb einer Organisation, das festlegt, wie Künstliche Intelligenz eingesetzt werden darf – inklusive erlaubter Tools, Umgang mit Daten, Qualitätsanforderungen, Verantwortlichkeiten, Freigabeprozessen und Sicherheitsmaßnahmen. Sie sorgt dafür, dass KI-Anwendungen produktiv, rechtskonform und kontrollierbar genutzt werden.

Was bedeutet „AI Policy“ konkret?

„AI Policy“ bezeichnet interne Leitlinien, die Mitarbeitenden Orientierung geben: Welche KI-Tools (z. B. ChatGPT oder andere Large Language Model (LLM)-Anwendungen) sind erlaubt? Welche Daten dürfen eingegeben werden? Wie werden Ergebnisse geprüft? Und wer haftet bzw. entscheidet bei kritischen Fällen? Eine gute KI-Richtlinie ist praxisnah, leicht auffindbar und wird regelmäßig aktualisiert.

Wie funktioniert eine KI-Richtlinie in der Praxis?

• Scope definieren: Für welche Teams, Systeme und Use Cases gilt die Policy (z. B. Marketing, Support, Entwicklung, Automatisierung (Automation))?
• Tool-Regeln festlegen: Freigegebene Anbieter/Modelle, Accounts, Logging, ggf. Self-Hosting (z. B. über OpenAI API oder Alternativen).
• Datenklassifizierung: Was ist öffentlich, intern, vertraulich, personenbezogen? Klare Verbote/Erlaubnisse (z. B. keine Kundendaten ohne Freigabe).
• Qualität & Kontrolle: Pflicht zur Quellenprüfung, Umgang mit Halluzinationen (Hallucinations), Review-Prozesse, ggf. Human-in-the-Loop (HITL).
• Sicherheit: Schutz vor Prompt Injection, Geheimnis- und Schlüsselmanagement (z. B. Secrets Management (Schlüsselverwaltung)), Zugriffsrechte.
• Compliance: Anforderungen aus Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI, ggf. EU AI Act sowie interne Freigaben.
• Monitoring & Lernen: Incident-Prozess, Audit-Trails, regelmäßige Updates (Teil von AI Governance).

Warum ist eine AI Policy wichtig?

KI erhöht Geschwindigkeit und Automatisierungsgrad, bringt aber neue Risiken: Datenabfluss, falsche Entscheidungen durch ungeprüfte Outputs, Urheberrechts- oder Datenschutzverstöße, Schatten-IT durch nicht freigegebene Tools. Eine AI Policy reduziert diese Risiken, schafft klare Verantwortlichkeiten und beschleunigt gleichzeitig die Einführung, weil Teams wissen, was erlaubt ist und wie sie sicher vorgehen.

Beispiele: Was regelt eine AI Policy typischerweise?

• Erlaubte Use Cases: z. B. Textentwürfe, Zusammenfassungen, interne Recherche – aber keine automatisierte Rechtsberatung ohne Freigabe.
• Datenregeln: Keine personenbezogenen Daten in öffentliche Modelle; Nutzung von Redaction-Prozessen (z. B. PII Redaction (PII-Schwärzung)).
• Automationsregeln: Für Workflows mit n8n: welche Systeme angebunden werden dürfen, welche Datenfelder gesperrt sind, wer Deployments freigibt.
• Output-Nutzung: Kennzeichnung KI-generierter Inhalte, Pflicht zur fachlichen Prüfung bei Kundenkommunikation.
• Rollen & Verantwortung: Owner pro KI-Anwendung, Eskalationswege, Freigabe durch Security/Legal bei sensiblen Projekten.

Was kostet eine AI Policy?

Die „Kosten“ sind meist Zeit- und Organisationsaufwand: Workshops (IT, Legal, Datenschutz, Fachbereiche), Dokumentation, Schulungen und ggf. technische Maßnahmen (z. B. DLP/Logging). Kleine Unternehmen starten oft mit einer schlanken Policy (einige Seiten) und erweitern sie, sobald KI produktionskritisch wird oder mehr Daten/Automationen betroffen sind.