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SERVICES · STRATEGIE BERATUNG

Consulting für Governance der künstlichen Intelligenz

Text folgt

Sprechen Sie mit einem Spezialisten für KI-Governance

Der Einsatz von KI-Lösungen ohne einen klaren Governance-Rahmen vervielfacht das rechtliche, reputationelle und operative Risiko. Bei Baitech definieren wir Richtlinien, Rollen und Kontrollen, um den Einsatz künstlicher Intelligenz gemäß der europäischen KI-Verordnung (AI Act) und der Norm ISO/IEC 42001 zu steuern.

Wir verbinden die KI-Governance mit Ihrer Data Governance, um Verantwortlichkeiten festzulegen, Risiken zu bewerten und sicherzustellen, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz im Unternehmen verantwortungsvoll, kontrolliert und auditierbar ist. Denn ein Modell ist nicht unter Kontrolle, wenn die Daten, die es speisen, nicht gesteuert werden.

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Warum Baitech wählen?

Bei Baitech verstehen wir unsere KI-Governance-Dienstleistungen als eine Weiterentwicklung der Data Governance. Wir kombinieren unsere Erfahrung im Datenmanagement mit technischem Wissen in der Entwicklung von Projekten der künstlichen Intelligenz.

KI-Governance verbunden mit Data Governance

Wir gehen von einer uns bereits bekannten Basis aus: dem Datenmanagement. Wir erweitern die Praktiken für Qualität, Herkunft, Eigentum und Sicherheit der Data Governance auf KI-Modelle, um deren Nachvollziehbarkeit und Kontrolle zu verbessern. Denn wenn Daten nicht gut gesteuert werden, ist es schwieriger, Risiken zu kontrollieren.

AI Act, Risiken, Rollen und auditierbare Kontrollen

Wir übersetzen die Anforderungen der europäischen KI-Verordnung (AI Act) und anderer Vorschriften in konkrete Richtlinien, Verantwortlichkeiten und Kontrollen. Wir behandeln Aspekte wie Risikoklassifizierung, Verzerrungen, Zuverlässigkeit, Transparenz, Erklärbarkeit und menschliche Aufsicht und passen die Maßnahmen an jedes Projekt an.

Governance angepasst an die Technologie, die Ihr Unternehmen bereits nutzt

Wir gestalten den KI-Governance-Rahmen unter Berücksichtigung der bestehenden Architektur und Systeme, die das Unternehmen nutzt, von Cloud-Plattformen bis hin zu hybriden und Legacy-Umgebungen. Wir gehen auch auf die Risiken ein, die mit der Nutzung von KI-Tools Dritter verbunden sind, wie z. B. mögliche Lecks vertraulicher Informationen oder geistigen Eigentums. So passen sich die Kontrollen an die technologische Realität der Organisation an, ohne dass diese ihre Systeme ändern muss.

Ein Team mit Erfahrung in KI- und Data Governance

Das Baitech-Team, das an der KI-Governance arbeitet, ist dasselbe, das die Data-Governance-Projekte entwickelt. Diese Erfahrung ermöglicht es uns, Richtlinien und Vorschriften mit technischeren Aspekten wie Datenqualität und -reife, Metadaten, Herkunft und Sicherheit auf KI-Plattformen zu verbinden. Darüber hinaus verfügen wir über ein von DAMA (International in Data Fundamentals) zertifiziertes Team.

Ein agiler Ansatz, der auf Implementierung und Ergebnisse fokussiert ist

Wir passen den Umfang der KI-Governance-Beratung an die Unternehmensgröße, ihre Ziele und mögliche Risiken an. Wir priorisieren die Lösungen, die jedes Unternehmen benötigt, und verbinden sie mit seinen bestehenden Prozessen, Daten und Systemen, damit die KI-Governance zu realen Maßnahmen und konkreten Ergebnissen führt.

Monitoring und Schulung in Daten und KI

Wir schulen Teams in KI und Daten in kleinen Gruppen, damit sie Technologien verwalten und KI-Governance-Praktiken autonom anwenden können, ihre Abhängigkeit reduzieren und Kontrolle sowie Best Practices aufrechterhalten, während sich ihre technologische Umgebung entwickelt.

aisQ AGENT, eine eigene KI-Governance-Plattform

Bei Baitech haben wir unsere eigene Plattform für personalisierte KI-Agenten, asiQ AGENT, entwickelt, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Unternehmensdaten zu speichern, Berechtigungen zu verwalten und die Nutzung von KI in einer sicheren Umgebung zu verfolgen, wodurch die Arbeit erleichtert und vereinfacht wird.

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Warum scheitert KI-Governance, obwohl KI bereits genutzt wird?

Der Einsatz von Tools der künstlichen Intelligenz bedeutet nicht, dass das Unternehmen seine Risiken unter Kontrolle hat. Viele Organisationen starten KI-Projekte, ohne zu definieren, wer für jedes System verantwortlich ist, welche Risiken der Einsatz birgt oder welche Kontrollen erforderlich sind.

Ohne eine Klassifizierung der Systeme, klare Rollen und eine Governance der Daten, die die Modelle speisen, bleiben Risiken bestehen.

Rechtliche und regulatorische Risiken

Der Einsatz von KI-Systemen ohne angemessene Kontrollmaßnahmen kann das Unternehmen Verstößen gegen die europäische KI-Verordnung (AI Act) und andere aufkommende KI-Vorschriften aussetzen.

Verzerrungen und diskriminierende Entscheidungen

Modelle können Verzerrungen reproduzieren, die zu unfairen Entscheidungen führen und Mitarbeiter oder Kunden benachteiligen.

Mangelnde Transparenz und Erklärbarkeit

Das Unternehmen kann nicht begründen, wie eine Entscheidung getroffen wurde oder welche Faktoren das Ergebnis eines Modells beeinflusst haben.

Unklare Rollen und Verantwortlichkeiten

Es gibt keine definierten Verantwortlichen, die KI-Systeme überwachen, deren Risiken bewerten und überprüfen, ob sie gemäß den Unternehmensrichtlinien verwendet werden.

Mangelnde Nachvollziehbarkeit und Kontrolle in der Produktion

Es gibt keine angemessene Überwachung des Lebenszyklus der Modelle, ihrer Änderungen, ihrer Ergebnisse oder der angewandten Kontrollen.

Ungesteuerte Daten

Informationen sind fragmentiert, ohne klare Verantwortlichkeiten oder weisen Qualitätsprobleme auf. Dies erschwert die Kontrolle der Daten, die KI-Modelle speisen.

Shadow AI und nicht autorisierte Tools

Mitarbeiter nutzen Anwendungen oder KI-Agenten außerhalb der vom Unternehmen kontrollierten Umgebung, mit dem Risiko, vertrauliche Informationen oder geistiges Eigentum preiszugeben.

Richtlinien, die nicht in die Praxis umgesetzt werden

Der AI Act wird ausschließlich als rechtliche oder IT-Frage behandelt, ohne die regulatorischen Anforderungen mit den Prozessen, Teams und Systemen zu verbinden, die KI nutzen.

Was unser Consulting für Governance der künstlichen Intelligenz beinhaltet

Wir entwickeln ein Framework für Risikomanagement und KI-Governance, das auf den AI Act und ISO/IEC 42001 abgestimmt ist und mit Ihrer Data Governance sowie dem realen Modellbetrieb verbunden ist.

  1. Framework AI Act und ISO 42001

    Wir analysieren die anwendbaren Verpflichtungen gemäß dem AI Act und übersetzen sie in konkrete Richtlinien und Kontrollen. Wir nutzen ISO/IEC 42001 als Rahmen zur Strukturierung des KI-Managements, zur Definition von Verantwortlichkeiten und zur Etablierung von Mechanismen zur kontinuierlichen Verbesserung.

  2. Klassifizierung von Systemen und Inventarisierung

    Wir identifizieren eigene und Drittanbieter-KI-Systeme und dokumentieren deren Zweck, Verantwortlichkeiten und Risiken. Wir klassifizieren die Systeme nach ihrem Risikoniveau und analysieren mögliche Nutzungen nicht autorisierter Tools oder Agenten, bekannt als Shadow AI.

  3. Risiken, Verzerrungen, Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit

    Wir identifizieren Risiken im Zusammenhang mit Verzerrungen, Zuverlässigkeit und Transparenz und definieren Maßnahmen zu deren Reduzierung. Wir etablieren Nachvollziehbarkeitsmechanismen, um die Funktionsweise der Systeme und deren Kontrollen zu dokumentieren, einschließlich, falls zutreffend, der Datenherkunft und der Kontrolle der Datenquellen von RAG-Architekturen.

  4. Rollen, Richtlinien und Überwachung

    Wir definieren, wer für die Überwachung der KI verantwortlich ist, legen interne Richtlinien fest und Mechanismen zur kontinuierlichen Überwachung, um deren Einhaltung zu überprüfen. Darüber hinaus können wir den Token-Verbrauch und dessen Kosten für die Organisation analysieren und Möglichkeiten zur Verbesserung der Effizienz beim Einsatz von KI identifizieren.

  5. Datensicherheit und KI-Umgebung

    Wir überprüfen die Sicherheitskontrollen für Daten und KI-Plattformen, einschließlich Authentifizierung, Verschlüsselung, Anmeldeinformationsverwaltung und Isolation. Wir identifizieren auch spezifische Bedrohungen von Modellen, wie Evasion, Poisoning oder Informationsgewinnung, und definieren mögliche Minderungsmaßnahmen.

  6. KI-Ethik

    Wir bewerten die Auswirkungen, die der Einsatz von KI auf Mitarbeiter und Kunden haben kann. Wir identifizieren Risiken im Zusammenhang mit Verzerrungen, Diskriminierung oder mangelnder menschlicher Aufsicht und schlagen Maßnahmen vor, um einen verantwortungsvollen Einsatz mit an jedes Projekt angepassten Kontrollen zu fördern.

Wie wir vom Inventar zur kontinuierlichen Kontrolle arbeiten

Unser Consulting für KI-Governance ist in vier Phasen unterteilt, um von der Identifizierung der Systeme und ihrer Risiken bis zur Implementierung von Kontrollen und der Schulung der Teams alles abzudecken.

  1. 1. Inventarisierung und Klassifizierung

    Wir identifizieren die vom Unternehmen genutzten eigenen und Drittanbieter-KI-Systeme, analysieren deren Zweck und Risikoniveau und bestimmen, welche Verpflichtungen für sie gelten. So schaffen wir eine Basis, um die nächsten Schritte zu priorisieren und eine klare Roadmap festzulegen.

  2. 2. Gap-Analyse

    Wir bewerten die Reife der Data Governance und KI-Governance, um Mängel in Rollen, Richtlinien, Qualität, Sicherheit und Kontrollen zu erkennen. Wenn das Unternehmen noch keinen Data-Governance-Rahmen hat, können wir beide Bereiche parallel bearbeiten.

  3. 3. Governance-Rahmen

    Wir entwerfen einen an die Organisation angepassten Rahmen mit Richtlinien, Verantwortlichkeiten, Risikomanagementmaßnahmen und Verfahren, die auf die Verpflichtungen des AI Act und ISO/IEC 42001 abgestimmt sind, und definieren auch die auditierbaren Nachweise.

  4. 4. Kontrollen, Überwachung und Sensibilisierung

    Wir führen technische und organisatorische Kontrollen durch und überprüfen die Einhaltung der Vorschriften und der implementierten Maßnahmen. Wir erkennen mögliche Risiken, um sie rechtzeitig zu korrigieren, und schulen die Teams, damit sie verstehen, wie sie die Technologie nutzen und Best Practices in ihrer täglichen Arbeit anwenden müssen, um die Vorschriften einzuhalten.

Situationen, die wir mit KI-Governance lösen

KI-Governance hilft Unternehmen, zu kontrollieren, wie sie KI-Systeme nutzen, von der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften über das Risikomanagement bis hin zur Datenqualität.

Einhaltung des AI Act

Von rechtlichen Anforderungen zu konkreten Maßnahmen übergehen, die angewendet und überwacht werden können.

Klassifizierung von Hochrisikosystemen

Klassifizierung von KI-Systemen und Vorbereitung der notwendigen Nachweise für mögliche Inspektionen der AESIA.

KI-Governance mit Data Governance verbinden

Beide Ansätze kombinieren, egal ob das Unternehmen bereits über ein Datenmanagementmodell verfügt oder eines erstellen muss.

Verzerrungen reduzieren und Erklärbarkeit verbessern

Mögliche Verzerrungen in Modellen erkennen und das Verständnis ihrer Ergebnisse erleichtern.

Nutzung von Shadow AI kontrollieren

Nicht autorisierte KI-Tools identifizieren und geistiges Eigentum mit eigenen Cloud-Umgebungen schützen.

KI-Governance in regulierten oder industriellen Umgebungen

Sicherstellen, dass Daten, Metadaten und deren Qualität die notwendigen Anforderungen erfüllen, um KI-Modelle in sensiblen Sektoren zuverlässig einzusetzen.

Messbare Ergebnisse

Mehrere Unternehmen aus verschiedenen Branchen haben sich für Baitech entschieden, um ihre KI-Governance-Projekte zu starten.

In diesem Anwendungsfall hat uns eine Institution beauftragt, die Vorschriften einzuhalten, bevor ein neues System der künstlichen Intelligenz in Betrieb genommen wurde.

Die Herausforderung

Vor der Inbetriebnahme musste die Organisation sicherstellen, dass das neue KI-System die Datenschutzbestimmungen, die europäische KI-Verordnung sowie die nationalen Sicherheits- und Interoperabilitätsschemata einhält.

Unsere Lösung

Baitech erstellte einen Bericht zur Einhaltung der Vorschriften, analysierte normative Rahmenwerke, identifizierte die konkreten Verpflichtungen jeder Norm und lokalisierte die technischen und organisatorischen Nachweise, die diese untermauern.

Technische Ausführung

Es wurde eine Risikoklassifizierung gemäß dem AI Act vorgenommen, Vorschriften und rechtliche Grundlagen bezüglich des Datenschutzes wurden überprüft, Verträge von Drittanbietern und deren Zertifizierungen, wie Microsoft, wurden geprüft, und schließlich wurde die Nachvollziehbarkeit und Kontrolle des Systems bewertet.

Ergebnisse und KPIs

Es wurde eine Roadmap mit sechs konkreten Maßnahmen erstellt.

Ein Bericht bestätigte, dass das System nach Durchführung der sechs vorgeschlagenen Maßnahmen die notwendigen Vorschriften einhält.

Die Institution konnte das KI-System ohne Angst vor rechtlichen Sanktionen wegen Nichteinhaltung einsetzen.

Sprechen Sie mit unserem KI-Governance-Team

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KI-Governance und Data Governance: Wie hängen sie zusammen?

Data Governance und KI-Governance sind miteinander verbunden, reagieren aber auf unterschiedliche Bedürfnisse. Data Governance konzentriert sich darauf, wie die Daten eines Unternehmens verwaltet, geschützt und gepflegt werden, während KI-Governance definiert, wie Daten innerhalb von Systemen der künstlichen Intelligenz entwickelt, genutzt und überwacht werden.

Wenn die Herausforderung in der Qualität, der Nachvollziehbarkeit, der Zuweisung von Verantwortlichkeiten oder den Zugriffsrichtlinien auf Daten liegt, ist der Ausgangspunkt die Data Governance. Wenn die Notwendigkeit besteht, KI-Risiken zu managen, Rollen und Kontrollen für Modelle zu definieren oder die europäische KI-Verordnung (AI Act) einzuhalten, sollte sich das Projekt auf die KI-Governance konzentrieren.

Baitech empfiehlt immer, die KI-Governance in den Data-Governance-Rahmen zu integrieren, um bestehende Richtlinien und Kontrollmechanismen zu nutzen. Obwohl es nicht notwendig ist, eine implementierte Data Governance zu haben, um zu beginnen, können beide Bereiche parallel entwickelt werden, angepasst an die Reife und die Bedürfnisse jeder Organisation.

Häufig gestellte Fragen zum Consulting für KI-Governance

Welche Vorschriften deckt die KI-Governance genau ab?

Die KI-Governance stützt sich hauptsächlich auf die europäische KI-Verordnung (AI Act), die Norm ISO/IEC 42001 und andere Referenzen im Zusammenhang mit Risikomanagement, Sicherheit und Datenschutz in Umgebungen der künstlichen Intelligenz und digitalen Umgebungen.

Worin unterscheiden sich der AI Act und ISO 42001?

Der AI Act ist eine europäische Verordnung, die rechtliche Verpflichtungen für bestimmte Systeme und Anwendungen der künstlichen Intelligenz festlegt. Die ISO/IEC 42001 ist ein internationaler Standard, der definiert, wie ein KI-System implementiert und verbessert wird.

Was änderte sich im August 2026 und was wird auf 2027 verschoben?

Am 2. August 2026 begann die Anwendung des größten Teils des AI Act, einschließlich der Transparenzpflichten für Chatbots, KI-generierte Inhalte und Deepfakes. Die Anwendung auf Hochrisikosysteme des Anhangs III wird bis zum 2. Dezember 2027 und auf Hochrisikosysteme, die in Produkte integriert sind, die durch die Sicherheitsgesetzgebung des Anhangs I reguliert werden, bis zum 2. August 2028 verschoben.

Ist es notwendig, bereits eine Data Governance implementiert zu haben?

Nein. Obwohl es die Arbeit erleichtert, kann ein Unternehmen mit der Definition seiner KI-Governance beginnen, ohne einen Data-Governance-Rahmen implementiert zu haben; beide Bereiche können gleichzeitig entwickelt werden.

Sollte KI-Governance ein eigenständiger Bereich sein oder Teil der Data Governance?

Das hängt von den Daten und Risiken jedes Unternehmens ab. KI-Governance kann in die Data Governance integriert werden, um deren Richtlinien und Kontrollmechanismen zu nutzen, oder als eigenständiger Bereich fungieren.

Wie werden Systeme nach Risikoniveau klassifiziert?

Der AI Act legt vier Risikostufen fest. Das inakzeptable Risiko (verbotene Praktiken), hohe Risiko (Systeme, die Gesundheit und Sicherheit beeinträchtigen können), begrenzte Risiko (mit Transparenzpflichten) und minimale Risiko (ohne zusätzliche spezifische Verpflichtungen aufgrund ihrer Kategorie).

Wie wird die Verzerrung in unseren Modellen auditiert?

Das Audit wird an jede Organisation und jedes Modell angepasst. Wenn eigene Systeme verwendet werden, werden die Daten, mit denen sie trainiert werden, überprüft. Bei der Verwendung von Drittanbieter-Modellen werden Daten, Anweisungen, Ergebnisse und die Nutzung durch das Unternehmen überprüft. Jeder Befund wird zusammen mit der Korrekturmaßnahme dokumentiert und regelmäßig erneut überprüft.

Wer sollte die Überwachungsrollen in meinem Unternehmen übernehmen?

Normalerweise wird ein KI-Komitee innerhalb des Unternehmens gebildet, das für die Genehmigung von Richtlinien und die Entscheidung über Risiken zuständig ist. Darüber hinaus verfügt jedes System über eine geschulte verantwortliche Person, die für dessen Funktion und Nutzung verantwortlich ist.

Wie werden Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit in der Produktion gewährleistet?

Um Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten, muss dokumentiert werden, was jedes System tut, welche Daten es verwendet, wie es seine Ergebnisse generiert und wer für seine Überwachung verantwortlich ist. Es ist auch ratsam, Modellversionen, Änderungen und Vorfälle zu protokollieren.

Wie werden nicht autorisierte Tools (Shadow AI) inventarisiert?

Der erste Schritt ist die Identifizierung, welche KI-Tools von Mitarbeitern verwendet werden. Dazu können interne Umfragen, Zugriffsüberprüfungen und Analysen von Unternehmens-Tools durchgeführt werden. Anschließend werden die Risiken bewertet und Nutzungsregeln für jedes Tool mit autorisierten Alternativen definiert.

Wie werden Modelle und geistiges Eigentum geschützt?

Zum Schutz sensibler Daten muss kontrolliert werden, welche Informationen in die Tools eingegeben werden, wer darauf zugreifen kann und wo die Daten gespeichert werden. Auch die Bedingungen der Anbieter, Berechtigungen, das Geheimnismanagement und die Risiken der Extraktion oder Exposition müssen überprüft werden.

Wie lange dauert die Implementierung eines KI-Governance-Rahmens?

Dies hängt von der Anzahl der KI-Systeme und ihrem Risikoniveau ab, aber die Arbeit wird in Phasen organisiert, sodass Ergebnisse bereits in den ersten Wochen vorliegen. Als Referenz wird ein erster operativer Rahmen in der Regel innerhalb von drei bis sechs Monaten in Betrieb genommen.

Gilt das auch für mich, wenn ich nur KI-Tools von Drittanbietern nutze?

Ja. Die Nutzung von Drittanbieter-Tools entbindet Ihr Unternehmen nicht von den gesetzlichen Verpflichtungen. Deshalb ist es wichtig, die Bedingungen des Anbieters, die geteilten Daten und mögliche Risiken zu überprüfen, auch wenn es sich nicht um ein eigenes Tool handelt.

Worin unterscheidet sich dies von Ihrem Consulting für künstliche Intelligenz oder für Discovery und Adoption?

Die KI-Governance konzentriert sich auf die Definition von Kontrollen für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI. Das Consulting für künstliche Intelligenz befasst sich mit geschäftlichen Anforderungen, die mit maßgeschneiderten KI-Entwicklungen gelöst werden können, und Discovery und Adoption helfen dabei, Chancen zu identifizieren, zu priorisieren und die Implementierung von künstlicher Intelligenz im Unternehmen vorzubereiten.

Bereit, KI mit echter Datenkontrolle zu steuern?

Bereiten Sie Ihr Unternehmen darauf vor, eigene oder Drittanbieter-KI-Tools unter Einhaltung der Vorschriften zu nutzen. Definieren Sie die notwendigen Kontrollen, Verantwortlichkeiten und Sicherheitsmaßnahmen, um Ihre Daten zu schützen und einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen zu gewährleisten.

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