Thought Leadership
Angesichts der rasanten Fortschritte im Bereich der Artificial Intelligence (AI) gilt es für Unternehmen, die AI-basierte Technologien nutzen, auf die Implementierung angemessener Schutz- und Sicherheitsmaßnahmen zu achten und ein übergreifendes Governance-Framework bereitzustellen.
Denn wird die AI-Governance vernachlässigt, steigt das Risiko von Datenlecks sowie möglichen Betrugsfällen und die Einhaltung von Datenschutzgesetzen kann nicht ausreichend sichergestellt werden.
Eine verantwortungsvolle und transparente AI-Governance
Die AI-Governance soll eine sichere, effektive Entwicklung und Implementierung von AI-Technologien gewährleisten. Dabei wird Transparenz durch umfassende Dokumentation von AI-Systemen sichergestellt. Das rechtliche Framework spielt eine entscheidende Rolle bei der Integration behördlicher AI-Vorschriften in Governance-Modellen. Ziel ist es, die wesentlichen Anforderungen dieser Vorschriften zu verstehen und sicherzustellen, dass Governance-Modelle diese angemessen widerspiegeln. Das schließt Vorschriften von nationalen Behörden ein. Die Überprüfbarkeit wird durch regelmäßige Audits der AI-Systeme gewährleistet, um potenzielle Risiken, systematische Verzerrungen und ethische Probleme frühzeitig zu erkennen und flexibel darauf reagieren zu können.
Ein solider Governance-Plan und die Schulung von AI-Modellen sind ebenfalls wichtige Aspekte für eine verantwortungsvolle Nutzung von Artificial Intelligence. Die Datensicherheit spielt dabei eine entscheidende Rolle, insbesondere um AI-Modelle in einer Umgebung mit präzisen und ethisch korrekten Daten zu trainieren. Diese Praktiken sind auch bei der Auswahl von Large Language Models (LLMs) relevant, besonders wenn diese öffentlich betrieben werden und auf verschiedene Datenquellen zugreifen. Durch die Festlegung bestimmter Geschäftsziele und Einsatzszenarien im Voraus können Unternehmen potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und sicherstellen, dass ihre AI-Modelle kontinuierlich zur Unterstützung der Geschäftsfunktionen beitragen.
In Bezug auf Datenqualität ist qualitativ hochwertiges Datenmanagement unabdingbar. Lückenlose Dokumentation ist entscheidend, um AI-Modelle in Aufbau und Funktionsweise transparent zu gestalten. Die Vernachlässigung der Governance erhöht jedoch diese externen Risiken und birgt potenzielle Gefahren – einschließlich schädlicher Systemangriffe sowie Urheberrechtsverletzungen.
Etablierung der AI-Governance
Die AI-Governance liegt in der Verantwortung aller Mitarbeiter eines Unternehmens. Ein kohärentes und einheitliches Regelwerk trägt zur Einhaltung gesetzlicher Auflagen, der Sicherheit sowie der Übereinstimmung mit den Werten des Unternehmens bei. Eine wirksame Governance erfordert Unterstützung durch die Geschäftsleitung, insbesondere bei der Datenqualität und dem Datenmanagement sowie der kontinuierlichen Optimierung von Sicherheitsaspekten. Letztendlich gibt die Führungsebene das Leitmotiv für die AI-Governance vor und muss für die Zuweisung von Verantwortungsbereichen sorgen. Ein entsprechender Prüfungsausschuss übernimmt dabei die Datenkontrolle.
Zudem kann ein Chief Data Officer (CDO) ernannt werden, der die Umsetzung und Einhaltung der Governance sicherstellt und die Datenqualität hochhält. Einzelne Teams übernehmen die Verantwortung für die Datensicherheit, die Modellierung und die von ihnen verwalteten Aufgaben, um Standardisierung und folglich Skalierbarkeit zu ermöglichen. Ein effektives Governance-Modell gewährleistet eine kontinuierliche Kontrolle und Aktualisierung und sorgt dafür, dass die Systemleistung stets mit den Gesamtzielen der Unternehmen übereinstimmt. Die Nachverfolgung der AI-Leistung ist ein zentraler Aspekt des Risikomanagements und demonstriert Transparenz gegenüber Interessengruppen und Kunden.
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