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AI Risk Assessment (KI-Risikobewertung)

Systematische Bewertung von Risiken, Impact und Controls bei KI-Einsatz.

AI Risk Assessment (KI-Risikobewertung) ist die systematische Bewertung von Risiken, potenziellen Auswirkungen (Impact) und geeigneten Schutzmaßnahmen (Controls) beim Einsatz von KI in Prozessen, Produkten oder Automatisierungen. Ziel ist es, Sicherheits-, Datenschutz-, Compliance- und Qualitätsrisiken früh zu erkennen, zu priorisieren und durch technische sowie organisatorische Maßnahmen zu reduzieren.

Was bedeutet AI Risk Assessment (KI-Risikobewertung)?

Der Begriff beschreibt einen strukturierten Prüf- und Entscheidungsprozess: Welche KI wird wofür eingesetzt, welche Schäden könnten entstehen (für Nutzer, Unternehmen, Gesellschaft) und welche Kontrollen sind nötig, um diese Schäden zu verhindern oder zu begrenzen. In der Praxis ist das die Grundlage für verantwortungsvolle KI-Nutzung, Auditierbarkeit und eine belastbare AI Governance.

Wie funktioniert eine KI-Risikobewertung? (typischer Ablauf)

  • 1) Use Case & Kontext definieren: Zweck, Nutzergruppen, betroffene Prozesse, Automatisierungsgrad (z. B. Support-Chatbot, Recruiting-Filter, Kreditentscheidung, Content-Generierung).
  • 2) System & Daten verstehen: Modelltyp (z. B. Large Language Model (LLM), Klassifikator), Datenquellen, Prompt-/Tool-Kette (z. B. RAG (Retrieval-Augmented Generation), Function Calling / Tool Use), Integrationen (z. B. n8n für Automatisierung (Automation)).
  • 3) Risiken identifizieren: u. a. Datenschutz/PII, Informationssicherheit, Bias/Discrimination, IP/Urheberrecht, Modellmissbrauch, Prompt Injection, Datenabfluss, Verfügbarkeit, Fehlentscheidungen durch Halluzinationen (Hallucinations).
  • 4) Impact & Wahrscheinlichkeit bewerten: Schweregrad (finanziell, rechtlich, reputativ, für Betroffene) und Eintrittswahrscheinlichkeit; oft als Risikomatrix oder Score.
  • 5) Controls festlegen: Präventive, detektive und korrektive Maßnahmen (Policies, technische Guardrails, Monitoring, Human-in-the-Loop, Logging).
  • 6) Rest-Risiko & Freigabe: Entscheidung, ob der Use Case live gehen darf, unter welchen Auflagen, und wann re-evaluiert wird (Change-Management).

Welche Risiken werden typischerweise betrachtet?

  • Datenschutz & Compliance: Verarbeitung personenbezogener Daten, Rechtsgrundlage, Datenminimierung, Auftragsverarbeitung; relevant im Kontext Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI.
  • Modellqualität & Verlässlichkeit: Falschaussagen, mangelnde Quellenlage, Overconfidence; besonders kritisch bei Generative KI (Generative AI) und ChatGPT-ähnlichen Anwendungen.
  • Security: Prompt Injection, Datenexfiltration über Tools, unsichere API-Schlüssel, unkontrollierte Agenten-Aktionen bei AI Agents (KI-Agenten).
  • Fairness & Ethik: Verzerrungen in Daten/Outputs, Benachteiligung von Gruppen, fehlende Erklärbarkeit.
  • Operational Risk: Abhängigkeit von Drittanbietern, Kostenexplosion durch Inference, Ausfälle, fehlende Observability.

Beispiele aus der Praxis

Beispiel 1: Kundenservice-Chatbot mit RAG. Risiko: Der Bot gibt falsche Vertragsauskünfte oder verrät interne Informationen. Controls: Wissensbasis über Vektordatenbank (Vector Database) mit Berechtigungen, Zitierpflicht/Quellenanzeige, Antwort-Policies, Output-Filter, Monitoring und Eskalation an Menschen bei Unsicherheit.

Beispiel 2: Automatisierte Rechnungserfassung via Workflow. Risiko: PII-Leak oder fehlerhafte Buchungen durch falsche Extraktion. Controls: Datenmaskierung, Rollenrechte, Validierungsregeln, Vier-Augen-Freigabe, Audit-Logs, Tests und Rollback-Prozesse (anschlussfähig an MLOps).

Warum ist KI-Risikobewertung wichtig?

Sie reduziert Haftungs- und Reputationsrisiken, verbessert die Output-Qualität und schafft Nachvollziehbarkeit gegenüber Stakeholdern. Zudem unterstützt sie die Einordnung von Pflichten aus dem EU AI Act (z. B. je nach Risikoklasse) und sorgt dafür, dass KI nicht „ungeprüft“ in kritische Prozesse rutscht.

Was kostet AI Risk Assessment?

Die Kosten hängen stark von Kritikalität und Komplexität ab: Anzahl Use Cases, Datenarten, Integrationen, notwendige Tests, Dokumentation und laufendes Monitoring. In einfachen Fällen reicht ein kompakter Workshop mit Checkliste und Maßnahmenplan; bei sensiblen oder regulierten Anwendungen kommen tiefergehende Audits, Pen-Tests, Red-Teaming, Modelltests und kontinuierliche Kontrollen hinzu.