Was ist KI-Governance?
KI-Governance zielt darauf ab, die Rahmenbedingungen, Richtlinien und Praktiken für den verantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen zu schaffen. Es geht nicht nur um die technischen Sicherheitsvorkehrungen: KI-Governance umfasst Aufsichts-, Rechenschafts- und Transparenzmechanismen, um sicherzustellen, dass KI-Systeme mit den Werten Ihres Unternehmens übereinstimmen und die Erwartungen der Stakeholder erfüllen.
Effektive KI-Governance hilft bei der Bewältigung potenzieller Risiken im Zusammenhang mit KI-Technologien (z. B. Datenmissbrauch und Modellverzerrung) und unterstützt gleichzeitig ein breiteres organisatorisches Risikomanagement. KI-Governance ist Ihr Weg, um KI-Systeme verantwortungsvoll zu betreiben und Menschenrechte und regulatorische Anforderungen zu respektieren.
In diesem Leitfaden erläutern wir, warum KI-Governance für Unternehmen so wichtig geworden ist, heben die wichtigsten Prinzipien und Vorschriften hervor, die diesen Bereich prägen, und bieten umsetzbare Schritte zum Aufbau eines eigenen Governance-Frameworks. Wir werden auch die besonderen Herausforderungen bei der Steuerung von KI in der Cloud untersuchen und wie KI-SPM kann die Governance für moderne Unternehmen vereinfachen.
State of AI in the Cloud [2025]
AI governance is critical, but staying informed about the latest AI security trends is equally important. Wiz’s State of AI Security Report 2025 explores how organizations are balancing governance, innovation, and security in the cloud.
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Warum ist KI-Governance so wichtig geworden?
Die Risiken und die Komplexität von KI-Systemen sowie steigende regulatorische und ethische Anforderungen machen KI-Governance nicht verhandelbar.
Hier sind einige wichtige Gründe für den dringenden Bedarf an KI-Governance:
1. KI-Lösungen werden in größerem Maßstab eingesetzt und erreichen ein breiteres Publikum.
Vom Gesundheitswesen und der Bildung bis hin zum Finanzwesen und Einzelhandel setzen Unternehmen jeder Größe auf KI, um Prozesse zu automatisieren und intelligentere Entscheidungen zu treffen. Mit dem zunehmenden Einsatz von KI steigt auch das Risiko von Missbrauch, Voreingenommenheit oder unfairen Ergebnissen.
2. KI-Systeme werden immer komplexer und riskanter.
Moderne KI-Systeme können autonom arbeiten und kritische Entscheidungen treffen, die zu unvorhersehbaren Ergebnissen führen können. Probleme wie Modelldrift oder unbeabsichtigte Verzerrungen können erhebliche Risiken mit sich bringen: Zum Beispiel könnte ein Empfehlungsalgorithmus damit beginnen, gefährdeten Nutzern ungesunde Inhalte wie extreme Diäten zu pushen, oder ein selbstfahrendes Auto könnte eine Ampel falsch interpretieren und einen Unfall verursachen. In extremen Fällen kann auch betrügerisches KI-Verhalten auftauchen, wie z. B. Chatbots, die schädliche Ratschläge geben.
3. Der regulatorische Druck nimmt zu.
Weltweit führen Regierungen und Aufsichtsbehörden neue Regeln ein, um die Rechte der Verbraucher zu schützen und die ethische Nutzung von KI zu fördern. Unternehmen müssen diesen Anforderungen einen Schritt voraus sein, da die Nichteinhaltung mehr als nur hohe Geldstrafen nach sich zieht – sie kann Ihrem Ruf schaden und auch das Vertrauen untergraben.
4. Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI im Einklang mit ihren Werten und ethischen Verpflichtungen steht.
Letzten Endes geht es bei Governance nicht nur darum, Risiken zu vermeiden. Es geht darum, sicherzustellen, dass die Nutzung von KI den Werten Ihres Unternehmens entspricht. Indem Sie ethische Überlegungen in Ihre KI-Praktiken einbetten, können Sie die Menschenrechte respektieren, gesellschaftliche Erwartungen erfüllen und das Markenvertrauen stärken.
Das Fazit? Da die Rolle der KI in Wirtschaft und Gesellschaft weiter zunimmt, stellt ein starker KI-Governance-Rahmen sicher, dass KI Ihrem Unternehmen hilft und nicht schadet.
Schlüsselprinzipien der KI-Governance
Inspiriert von globalen Standards wie dem KI-Prinzipien der OECDdienen fünf Kernprinzipien als Roadmap für eine verantwortungsvolle KI-Governance:
| Core principle | What it involves |
|---|---|
| Accountability and ownership | Clearly defining who’s responsible for AI systems across their lifecycle to reduce the likelihood of oversight or mismanagement |
| Transparency and explainability | Making AI decisions understandable; transparency builds trust and keeps you compliant with regulations |
| Fairness and privacy | Mitigating biases in your AI models and prioritizing privacy protections |
| Security and safety | Protecting AI systems against security vulnerabilities to make sure operations run reliably under expected conditions |
| Sustainable and inclusive development | Aiming to create responsible AI systems that are both environmentally conscious and beneficial to everyone |
Da diese Prinzipien für die Regulierungsbehörden zu Maßstäben werden, ist ihre Übernahme nicht nur eine Best Practice, sondern eine Notwendigkeit. Werfen wir als Nächstes einen genaueren Blick auf einige wichtige Punkte zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Navigieren in der regulatorischen Landschaft für KI-Governance
KI-Governance-Vorschriften entwickeln sich schnell weiter, und die Einhaltung der Vorschriften ist keine leichte Aufgabe. Im Folgenden finden Sie einige regulatorische Rahmenbedingungen, die sich weltweit weiterentwickeln:
EU-KI-Rechtsakt und DSGVO: Der EU-KI-Rechtsakt verfolgt einen risikobasierten Ansatz, der KI-Systeme nach Risikostufen kategorisiert und strenge Compliance-Maßnahmen für Anwendungen mit hohem Risiko, wie z. B. die biometrische Erkennung, einführt. In der Zwischenzeit schreibt die DSGVO einen strengen Datenschutz für KI-Systeme vor, die mit personenbezogenen Daten wie Gesundheitsakten oder Kundenprofilen umgehen.
NIST-KI-Risikomanagement-Framework: Dieses in den USA ansässige Framework konzentriert sich auf das Management von KI-Risiken mit Sicherheit, Transparenz und Fairness. Es bietet eine strukturierte Möglichkeit, KI zu bewerten'Auswirkungen auf Sicherheit und Verzerrung, die für Unternehmen, die KI-Systeme für kritische Sektoren wie das Gesundheitswesen oder das Finanzwesen entwickeln, von entscheidender Bedeutung sind.
ISO/IEC-Normen: Standards wie ISO 42001 bieten strukturierte Methoden für das anwendungs- und branchenübergreifende Management von KI-Risiken. Diese Frameworks helfen Unternehmen, konsistente Risikomanagementstrategien zu entwickeln, die globalen Standards entsprechen und eine sicherere KI-Integration gewährleisten.
Kanadische Richtlinie über die automatisierte Entscheidungsfindung: Diese Richtlinie konzentriert sich auf den ethischen Einsatz von KI bei der Entscheidungsfindung im öffentlichen Sektor in Kanada. Es stellt sicher, dass KI-Systeme transparent, fair und rechenschaftspflichtig sind, wobei besonderes Augenmerk auf das Risikomanagement im Zusammenhang mit algorithmischen Entscheidungen gelegt wird.
Die USA Blaupause für eine KI-Bill of Rights: Dieses Rahmenwerk umreißt fünf Prinzipien für die ethische Entwicklung und den Einsatz von KI in den USA, darunter Schutz vor Voreingenommenheit, Datenschutz, algorithmische Transparenz und das Recht der Nutzer, automatisierte Entscheidungen abzulehnen oder anzufechten.
Chinas ethische Normen für KI: Chinas Richtlinien betonen, wie wichtig es ist, KI-Systeme an ethischen Normen, nationaler Sicherheit und Fairness auszurichten. Der Schwerpunkt liegt auf der Förderung einer menschenzentrierten, sozial verantwortlichen KI bei gleichzeitiger Bekämpfung von Risiken wie Voreingenommenheit und Missbrauch.
Der UK AI Standards Hub: Das Vereinigte Königreich entwickelt einen flexiblen Rahmen zur Regulierung von KI durch Zusammenarbeit mit der Industrie, wobei Innovation, Rechenschaftspflicht und regionsspezifische ethische Standards im Vordergrund stehen. Dieser Ansatz ergänzt globale Rahmenwerke wie die KI-Prinzipien der OECD.
Wenn Sie in mehreren Regionen oder Branchen tätig sind, müssen Sie genau auf sektorspezifische Regeln achten, z. B. für autonome Fahrzeuge oder KI-Tools im Finanzbereich. Und da die KI-Vorschriften weltweit immer einheitlicher werden, sollten Sie bedenken, dass Agilität der Schlüssel sein wird, um neuen Anforderungen immer einen Schritt voraus zu sein.
So implementieren Sie KI-Governance – Wesentliche Schritte
Möchten Sie Innovation und Verantwortung in Einklang bringen? Gehen Sie folgendermaßen vor:
Bewerten Sie Ihre aktuelle KI-Haltung.
Beginnen Sie mit der Evaluierung KI-Risiken, Lücken bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und ethische Herausforderungen. Auf diese Weise erhalten Sie eine Grundlage für die Verbesserung Ihrer Governancepraktiken. Verwenden Sie die Ergebnisse, um den Fortschritt im Laufe der Zeit zu verfolgen, einschließlich Modellleistung, Fairnessindikatoren und Einhaltung des Datenschutzes. Profi-Tipp: Stellen Sie sicher, dass sich Ihre Bewertung auf messbare Metriken konzentriert, um ein einfaches Benchmarking zu ermöglichen.Definieren Sie klare Rollen und Verantwortlichkeiten.
Schaffen Sie Verantwortlichkeit für Sicherheits-, Compliance-, Data-Science- und GRC-Teams. Zum Beispiel sollte das Compliance-Team für die Überwachung gesetzlicher Vorschriften verantwortlich sein, während das Data-Science-Team sich mit Fairness und Verzerrung in Modellen befassen sollte.Entwickeln Sie eine risikobasierte Governance-Strategie.
Priorisieren Sie Risiken basierend auf ihrem Schweregrad und ihren potenziellen Auswirkungen. Beginnen Sie mit der Erstellung von Richtlinien für den gesamten KI-Lebenszyklus: von der Datenerfassung über die Modellentwicklung bis hin zur Überwachung nach der Bereitstellung. Stellen Sie sicher, dass Sie Audits auf Erklärbarkeit, Transparenz und Fairness festlegen, um regulatorische und ethische Standards zu erfüllen. Wenn Sie z.B.'setzen Sie KI bei der Einstellung von KI ein, legen Sie Richtlinien für Transparenz bei der Entscheidungsfindung fest und stellen Sie sicher, dass Ihre Modelle regelmäßig auf Vorurteile aufgrund von Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit getestet werden.Implementieren Sie verantwortungsvolle KI-Prozesse.
Verwenden Sie automatisierte Tools für kontinuierliche Überwachung, Echtzeitwarnungen und Compliance-Audits. Tools wie Fiddler-KI oder TensorFlow-Fairness-Indikatoren kann dazu beitragen, die Leistung und Fairness des Modells in Echtzeit zu überwachen, während Plattformen wie NannyML (Englisch) und WarumLabore Bieten Sie eine kontinuierliche Modellüberwachung, Auditierung und Anomalieerkennung. Informieren Sie Ihre Teams über Governance-Richtlinien, Risiken und ihre Rolle bei der Gewährleistung einer verantwortungsvollen KI-Nutzung.Iterieren und verbessern.
Governance ist nicht etwas, das man einmal macht und dann von der Liste abhakt. Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Praktiken, passen Sie sich an neue Risiken und Vorschriften an und nutzen Sie die gewonnenen Erkenntnisse, um Richtlinien zu verfeinern, die Automatisierung zu verbessern und die Zusammenarbeit zwischen Teams für langfristigen Erfolg zu verbessern. Verfeinern Sie beispielsweise nach einem Bias-Detection-Audit Ihre Trainingsdaten oder passen Sie Modellparameter an, um die Fairness zu verbessern.
Denken Sie daran, dass eine starke Unterstützung der Führungskräfte von entscheidender Bedeutung ist. Mit der Unterstützung der Geschäftsleitung erhalten Ihre Governancebemühungen die Ressourcen und die Aufmerksamkeit, die sie für den Erfolg benötigen.
Besondere Überlegungen zur KI-Governance in der Cloud
Im Gegensatz zu lokalen Umgebungen ist die Cloud-Infrastruktur dynamisch, verteilt und oft mandantenfähig, was besondere Governance-Herausforderungen mit sich bringt. Die Berücksichtigung dieser Überlegungen stellt sicher, dass KI-Systeme in der Cloud sicher, skalierbar und verantwortungsbewusst verwaltet werden und gleichzeitig das volle Potenzial der Cloud-Infrastruktur ausschöpfen.
1. Verteiltes Datenmanagement
Warum es wichtig ist: Cloud-Umgebungen speichern und verarbeiten Daten über mehrere geografische Standorte hinweg, oft automatisch. Dies erhöht die Komplexität bei der Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO oder Datenlokalisierungsgesetzen.
Umsetzbarer Tipp:Werkzeug Geo-Fencing und Kontrollen der Datenresidenz, um sicherzustellen, dass sensible Daten in konformen Regionen bleiben. Verwenden Sie Tools von Cloud-Anbietern wie AWS Macie oder Azure Purview, um die Datenresidenz zu verwalten und vertrauliche Daten zu klassifizieren.
2. Gemeinsame Infrastruktur und Mandantenfähigkeit
Warum es wichtig ist: In mandantenfähigen Cloud-Umgebungen nutzen mehrere Unternehmen dieselbe zugrunde liegende Infrastruktur, was Risiken wie Datenlecks oder Modellzugriff durch Unbefugte erhöht.
Umsetzbarer Tipp:Gebrauchen Containerisierung und Verschlüsselung für die KI-Bereitstellung zur Isolierung von Workloads. Anwenden Rollenbasierte Zugriffssteuerungen (RBAC) um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer oder Systeme mit sensiblen KI-Assets interagieren können.
3. Cloud-spezifische Bedrohungen
Warum es wichtig ist: Falsch konfigurierte Speicher-Buckets, unsichere APIs und Identitätsausbreitung sind häufige Cloud-Schwachstellen, die sich direkt auf die KI-Governance auswirken, indem sie Modelle und Daten Sicherheitsverletzungen aussetzen.
Umsetzbarer Tipp: Automatisieren Sie Compliance-Prüfungen mit Tools wie Wiz, Google Cloud Security Command Center oder AWS Config, um Konfigurationen kontinuierlich zu prüfen und Schwachstellen in Echtzeit zu erkennen.
4. Full-Stack-Transparenz in KI-Pipelines
Warum es wichtig ist: KI-Pipelines in Cloud-Umgebungen umfassen mehrere Phasen – von der Datenerfassung und -vorverarbeitung bis hin zum Modelltraining, der Bereitstellung und der Überwachung. Die Gewährleistung einer durchgängigen Transparenz ist unerlässlich, um Engpässe zu identifizieren, Risiken zu mindern und die Compliance über den gesamten Lebenszyklus hinweg aufrechtzuerhalten.
Umsetzbarer Tipp: Verwenden Sie Tools wie Wiz AI-SPM, um eine vollständige Stack-Transparenz zu erreichen, indem Sie:
Zuordnen von Abhängigkeiten: Die KI-Stückliste (AI Bill of Materials, AI-BOM) hilft bei der Nachverfolgung und Dokumentation aller Datenquellen, Modelle und Integrationen von Drittanbietern in Ihrer Pipeline.
Echtzeit-Überwachung: Die kontinuierliche Verfolgung von KI-Workflows erkennt Anomalien, Compliance-Lücken und Schwachstellen in jeder Phase der Pipeline.
Risikopriorisierung: Automatisierte Einblicke heben die kritischsten Probleme hervor, von Verstößen gegen die Datensicherheit bis hin zu Modellabweichungen oder Bedenken hinsichtlich der Fairness.
Vereinfachen Sie die KI-Governance mit Wiz AI-SPM
Genie ist eine Cloud-native Plattform zum Schutz von Anwendungen (CNAPP) Entwickelt, um alles, was Sie in der Cloud erstellen und ausführen, zu sichern, einschließlich Ihrer KI-Systeme.
Besonders Wiz KI-SPM bietet spezialisierte Sicherheit und Governance für Ihr KI-Ökosystem durch...
KI-Sichtbarkeit mit einer KI-Stückliste (AI-BOM): Verwenden Sie eine KI-Stückliste, um einen vollständigen Einblick in Ihr KI-Ökosystem zu erhalten und Risiken und Compliance-Lücken in Daten, Modellen und Abhängigkeiten aufzuzeigen.
Risikobewertung und Priorisierung: Nutzen Sie automatisierte Überwachungs- und Compliance-Tools, um Schwachstellen wie Modellabweichungen und Sicherheitsrisiken zu verfolgen. Diese Tools helfen dabei, Risiken nach Schweregrad zu priorisieren, damit Sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
Analyse von Angriffspfaden und Risikominderung: Identifizieren Sie potenzielle Schwachstellen mit unserer automatisierten Angriffspfadanalyse, die es Ihnen ermöglicht, proaktive Schritte zu unternehmen, um Sicherheitslücken zu schließen und sicherzustellen, dass Ihre KI-Systeme sicher und konform sind.
Mit zentralisierten KI-Sicherheits-Dashboards ermöglicht Wiz AI-SPM funktionsübergreifende Zusammenarbeit, kontinuierliche Überwachung, Echtzeitwarnungen, priorisierte Maßnahmen und schnelle Abhilfemaßnahmen für Ihr Team. Unsere branchenführende Plattform bietet umsetzbare Einblicke in potenzielle Bedrohungen, Compliance-Lücken und die Sicherheitslage und unterstützt eine verantwortungsvolle KI-Governance und proaktive Sicherheit durch Design.
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