Die zunehmende Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (AI) in Unternehmen bringt nicht nur zahlreiche Vorteile, sondern auch Herausforderungen mit sich, insbesondere im Hinblick auf AI Governance. Eine durchdachte AI Governance ist essenziell, um ethische, rechtliche und sicherheitsrelevante Aspekte zu berücksichtigen und zu steuern. Hier sind sieben wichtige Tipps, die Ihnen helfen, eine effektive AI Governance in Ihrem Unternehmen zu etablieren.
1. Datenschutz und Sicherheit gewährleisten
Warum es wichtig ist: Der Umgang mit sensiblen Daten erfordert besondere Aufmerksamkeit, um den Datenschutz und die Datensicherheit zu gewährleisten und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Wie Sie es umsetzen:
- Sichere Datenverarbeitung: Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen, um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu schützen.
- Compliance sicherstellen: Achten Sie darauf, dass Ihre AI-Systeme den geltenden Datenschutzgesetzen und -vorschriften entsprechen. Dazu gehört auch die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und des EU AI Acts in der EU.
- Beispiel aus der Praxis: Zum Beispiel in unseren Lösungen setzen wir auf die KI-Angebote innerhalb der Azure Plattform – wie Azure AI Search, Azure Open AI, Azure Document Intelligence usw. Damit ist gewährleistet, dass Ihre Daten nicht nur zu jederzeit in der EU bleiben, sondern während der Verarbeitung quasi nicht mal das Rechenzentrum verlassen.
2. Identifizierung der wichtigsten Stakeholder
Warum es wichtig ist: KI-Governance ist keine reine Sache von IT oder Business, sondern betrifft alle Bereiche des Unternehmens – auch Compliance, Recht, Informationssicherheit und Datenschutz. Es empfiehlt sich die Einrichtung eines krossfunktionalen KI-Kompetenz-Teams.
Wie Sie es umsetzen:
- Interdisziplinäre Teams: Identifizieren Sie Schlüsselpersonen aus verschiedenen Bereichen, um ihre fachliche Expertise zur Bewertung von AI-Initiativen einzubringen. Zu den typischen Funktionen gehören IT-Infrastruktur, Informationssicherheit, Anwendungssicherheit, Risiko, Compliance, Datenschutz, Rechtsabteilung, Data Science, Daten-Governance und das Management von Drittanbietern.
3. Transparenz und Erklärbarkeit in AI-Systemen sicherstellen
Warum es wichtig ist: Transparenz und Erklärbarkeit sind entscheidend, um das Vertrauen in AI-Systeme zu fördern. Mitarbeiter und Stakeholder müssen verstehen können, wie Entscheidungen von AI-Systemen getroffen werden.
Wie Sie es umsetzen:
- Dokumentation und Nachvollziehbarkeit: Sorgen Sie dafür, dass alle Schritte und Entscheidungen innerhalb der AI-Systeme dokumentiert und nachvollziehbar sind.
- Erklärbare Modelle: Verwenden Sie erklärbare AI-Modelle, die es Nutzern ermöglichen, die Entscheidungslogik nachzuvollziehen. Investieren Sie in Tools und Techniken, die Erklärungen für die von der AI getroffenen Entscheidungen bieten.
4. Ethik und Fairness bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz in den Vordergrund stellen
Warum es wichtig ist: AI-Systeme können unbeabsichtigte Verzerrungen und Diskriminierungen verstärken. Eine ethische und faire Nutzung von AI ist unerlässlich, um Ungerechtigkeiten zu vermeiden.
Wie Sie es umsetzen:
- Bias-Erkennung und -Behebung: Implementieren Sie Prozesse zur Identifizierung und Behebung von Biases in Ihren Daten und Modellen.
- Ethische Richtlinien: Entwickeln Sie klare ethische Richtlinien und Standards für den Einsatz von AI in Ihrem Unternehmen. Stellen Sie sicher, dass alle Mitarbeiter diese Richtlinien kennen und einhalten.
5. Bewertung der AI-Anwendungsfälle im Hinblick auf Unternehmensstrategie, Risiko und Kosten
Warum es wichtig ist: Das Verständnis und die Priorisierung der AI-Anwendungsfälle in Bezug auf die Unternehmensstrategie, Risikobereitschaft und Kosten helfen, Ressourcen effizient zu nutzen und Risiken zu minimieren.
Wie Sie es umsetzen:
- Anwendungsfall-Bewertung: Identifizieren Sie die AI-Anwendungsfälle und bewerten Sie sie in Bezug auf die Unternehmensstrategie, Risikobereitschaft und den erforderlichen Aufwand.
- Priorisierung: Ordnen Sie die Anwendungsfälle nach Geschäftspriorität, dem Grad des Risikos, das sie darstellen, und den Kosten. Passen Sie die Sicherheits- und Datenschutzkontrollen entsprechend an.
- Beispiel aus der Praxis: Während eine Lösung für Predictive Maintenance zwar möglicherweise eine sehr hohe Priorität aus der Sicht der Unternehmensstrategie hat, ist sie in der Regel auch ziemlich aufwändig und erfordert eine große Datenmenge, die möglicherweise gar nicht verfügbar ist. Es gibt jedoch auch Anforderungen, die zwar ggf. nur für „interne“ Mitarbeiter gedacht sind und somit möglicherweise eine niedrigere Priorität haben (z.B. ein Chatbot für die Personalabteilung oder die Klassifizierung von Dokumenten), dafür aber mit einem niedrigen Aufwand oder mit Standardsoftware umsetzbar sind.
6. Kontinuierliche Überwachung und Anpassung von AI-Modellen
Warum es wichtig ist: AI-Modelle müssen regelmäßig überwacht und angepasst werden, um sicherzustellen, dass sie weiterhin korrekt und effizient arbeiten.
Wie Sie es umsetzen:
- Performance-Monitoring: Richten Sie Mechanismen zur kontinuierlichen Überwachung der AI-Modelle ein, um ihre Performance und Genauigkeit zu bewerten.
- Feedback-Schleifen: Zum Beispiel in unseren Chat-basierten Lösungen ermöglichen wir dem Anwender, anonymes Feedback zu seinem Chatverlauf zu geben. Außerdem wird ebenfalls anonyme Statistik gesammelt, die es den Verantwortlichen ermöglicht, die Nutzung und die Qualität der Antworten ständig im Blick zu behalten und zu verbessern.
- Modell-Updates: Es wird sowohl an neuen Modellen gearbeitet, die schneller sind oder zum Beispiel größere Datenmengen verarbeiten können, als auch an neuen Technologien, die z.B. in der Lage sind, bestimmte Daten besser zu verstehen (siehe unseren Artikel zu SpreadsheetLLM). Aktualisieren Sie Ihre Modelle regelmäßig auf Basis neuer Daten und Erkenntnisse. Implementieren Sie Feedback-Schleifen, um aus Erfahrungen zu lernen und die Modelle kontinuierlich zu verbessern.
7. Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter für AI
Warum es wichtig ist: Die Akzeptanz und der effektive Einsatz von AI-Systemen hängen maßgeblich vom Wissen und der Sensibilisierung der Mitarbeiter ab.
Wie Sie es umsetzen:
- Schulungsprogramme: Entwickeln Sie umfassende Schulungsprogramme, um Ihre Mitarbeiter im Umgang mit AI-Systemen zu schulen. Dies sollte technische Fähigkeiten sowie Kenntnisse in ethischen und rechtlichen Aspekten umfassen.
- Awareness-Kampagnen: Führen Sie regelmäßige Awareness-Kampagnen durch, um das Bewusstsein für die Bedeutung von AI Governance im gesamten Unternehmen zu schärfen.
8. Festlegung der Leitprinzipien für AI
Warum es wichtig ist: Klare Leitprinzipien helfen, die grundlegenden Anforderungen und Erwartungen sowie die Anwendungsfälle, die ausdrücklich nicht in Betracht gezogen werden, zu formulieren.
Wie Sie es umsetzen:
- Flexible Leitprinzipien: Definieren Sie die Leitprinzipien Ihrer Organisation, um grundlegende Anforderungen und Erwartungen zu artikulieren. Diese sollten flexibel und nicht zu restriktiv sein und Verpflichtungen festhalten, von denen die Organisation nicht abweichen wird. Beispielsweise könnte ein Fokus auf den Schutz der Privatsphäre von Kunden oder die Sicherstellung der menschlichen Überprüfung bei AI-generierten Entscheidungen in bestimmten Anwendungsfällen liegen.
Fazit
Eine effektive AI Governance ist entscheidend für den verantwortungsvollen und erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Durch die Implementierung von Datenschutz, Transparenz, Ethik, kontinuierlicher Überwachung, Schulung der Mitarbeiter, Identifizierung der wichtigsten Stakeholder und Festlegung klarer Leitprinzipien können Unternehmen sicherstellen, dass ihre AI-Systeme nicht nur leistungsfähig, sondern auch vertrauenswürdig und fair sind. Indem Sie diese sieben Tipps befolgen, legen Sie den Grundstein für eine nachhaltige und ethisch vertretbare Nutzung von AI in Ihrem Unternehmen.
Gerne unterstützen wir Sie bei der Erstellung eines AI Governance Konzeptes – sprechen Sie uns gerne an!
