Whitepaper: Wie man eine KI-Governance im Zeitalter der Digitalisierung erfolgreich aufbaut

Mit der fortschreitenden Durchdringung aller Bereiche der Arbeitswelt durch künstliche Intelligenz ist die Technologie aus der Forschung in die Herzen von Unternehmensstrategien getreten. Um die Bereitstellung von KI-Produkten sicher, nachhaltig und vertrauenswürdig zu gestalten sind interne Richtlinien und etablierte Prozesse vonnöten, die ethische Grundsätze, rechtliche Vorschriften und Qualitätsstandards für KI berücksichtigen. Eine KI-Strategie muss sich deshalb mit folgenden Elementen von KI-Governance auseinandersetzen:
Datenqualität & Datenschutz: Sowohl die Qualität als auch die Validität der benutzten Daten für den zu modellierenden Sachverhalt muss garantiert werden. Sensible Daten müssen vor unautorisiertem Zugriff geschützt und angemessen verwendet werden.

Externes & internes Risikopotenzial: KI-Projekte bergen ethische, rechtliche und finanzielle Risiken. Die Ermittlung und Berücksichtigung dieses Risikopotenzials müssen im Entwicklungsprozess verankert werden.
Fairness & Ethik: Historische Vorurteile und Tendenzen in Trainingsdaten müssen ausgemerzt werden, um faire Prognosen zu garantieren.
Verantwortlichkeit & Rechenschaftspflicht: Die Verantwortung über Kontroll- und Steuerungsmechanismen, die die Einhaltung und Prüfung der gesetzten Leitlinien garantieren, müssen klar verteilt und zugewiesen werden.