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KI-Governance
Wir begleiten Unternehmen und Behörden beim Aufbau eines tragfähigen AI Governance Frameworks - technisch, organisatorisch und regulatorisch fundiert.
Was bedeutet KI-Governance?
Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz steigen die Anforderungen an Verantwortungsbewusstsein, Transparenz und Nachvollziehbarkeit. Organisationen müssen sicherstellen, dass KI-Systeme ethisch vertretbar, sicher, rechtskonform und kontrollierbar sind. Der EU AI Act, branchenspezifische Leitplanken sowie internationale Standards wie ISO/IEC 42001 erfordern neue Governance-Strukturen – sowohl auf Management- als auch auf Prozessebene.
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re:think unterstützt Organisationen dabei, die Anforderungen aus dem Einsatz von KI strukturiert, ressourcenschonend und praxistauglich umzusetzen.Aktuelle Herausforderungen für Organisationen
Der Einsatz von KI-Systemen eröffnet Organisationen erhebliche Potenziale zur Effizienzsteigerung, Automatisierung und Innovation. Gleichzeitig erfordert er ein hohes Maß an Steuerung und Kontrolle, um Risiken wirksam zu adressieren und regulatorische Anforderungen einzuhalten. Neben technischen Fragestellungen gewinnen rechtliche, ethische und organisatorische Aspekte zunehmend an Bedeutung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Systeme nachvollziehbar, sicher und regelkonform betrieben werden – und dies gegenüber Aufsichtsbehörden, Partnern und der Öffentlichkeit belegen können.
z. B. EU AI Act mit neuen Pflichten für Dokumentation, Governance und Monitoring.
Reputations- und Haftungrisiken durch fehlerhafte oder nicht nachvollziehbare Ergebnisse.
Fehlende Verantwortlichkeiten entlang des KI-Lebenszyklus.
Anwendungsszenarien
KI-Governance zeigt ihre Wirkung erst, wenn sie im Alltag der Organisation verankert wird. Wir setzen deshalb auf konkrete, praxisnahe Anwendungsbeispiele, die den Nutzen schnell sichtbar machen und den Weg zu einer umfassenden Governance ebnen. Jedes dieser Szenarien kann einzeln gestartet oder in eine langfristige Roadmap integriert werden.
Durchführung einer fokussierten Risikobewertung und Erstellung einer priorisierten Roadmap für sichere und skalierbare GenAI-Nutzung
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Schnittstellen zu anderen Managementsystemen
Verbindung zu Informationssicherheit (ISMS)
Informationssicherheit bildet die technische und organisatorische Basis jedes KI-Systems. Beide Disziplinen verfolgen gemeinsame Ziele: den Schutz von Daten, die Integrität von Prozessen und die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen.
Damit entsteht ein ganzheitliches Sicherheits- und Governance-System, das den Anforderungen aus NIS-2, dem EU AI Act und branchenspezifischen Regularien gleichermaßen gerecht wird.
Verbindung zu Business Continuity Management (BCM)
Da viele Geschäftsprozesse zunehmend von KI-gestützten Anwendungen abhängen, wird ihre Betriebskontinuität Teil der Resilienzplanung.
- Kritische KI-Systeme werden in der Business Impact Analysis (BIA) berücksichtigt.
- Wiederanlaufstrategien müssen auch Datenmodelle, Trainingsumgebungen und Schnittstellen erfassen.
- Notfall- und Wiederherstellungspläne werden um KI-spezifische Szenarien ergänzt – etwa fehlerhafte Modellentscheidungen oder regulatorisch bedingte Systemabschaltungen.
Ein abgestimmtes Zusammenspiel von AIMS, ISMS und BCM sichert nicht nur die Compliance, sondern auch die langfristige Verfügbarkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-gestützten Prozessen.
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re:think unterstützt Organisationen dabei, die Anforderungen aus dem Einsatz von KI strukturiert, ressourcenschonend und praxistauglich umzusetzen.Unser FAQ zu KI-Governance
KI-Governance beschreibt den organisatorischen Rahmen, mit dem Unternehmen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz strukturiert steuern. In der Praxis geht es darum, Transparenz über eingesetzte KI-Systeme (inkl. Shadow AI) zu schaffen, Risiken systematisch zu bewerten und klare Verantwortlichkeiten sowie Kontrollmechanismen zu etablieren – im Einklang mit regulatorischen Anforderungen und den eigenen Geschäftszielen.
Eine frühzeitige Etablierung von KI-Governance schafft die Grundlage für einen strukturierten und skalierbaren KI-Einsatz. Ohne klare Rahmenbedingungen entstehen häufig nachträgliche Anpassungen, redundante Lösungen und erhöhte Sicherheits- sowie Compliance-Risiken.
Durch den frühzeitigen Aufbau von Governance-Strukturen können Organisationen KI-Anwendungen effizienter einführen, regulatorische Anforderungen von Beginn an berücksichtigen und sich stärker auf den eigentlichen Mehrwert der Use Cases konzentrieren – anstatt bestehende Strukturen im Nachgang aufwendig anpassen zu müssen.
Mit dem EU AI Act entstehen risikobasierte Anforderungen an Organisationen, die KI-Systeme entwickeln oder einsetzen. Insbesondere bei sogenannten „High-Risk-Systemen“ sind strukturierte Governance-, Risiko- und Überwachungsprozesse erforderlich.
Ein AI-Managementsystem (AIMS) nach ISO/IEC 42001 bietet hierfür einen etablierten Rahmen, um diese Anforderungen systematisch umzusetzen und nachweisfähig zu machen.
Eine etablierte KI-Governance schafft Transparenz, reduziert regulatorische und operative Risiken und stärkt das Vertrauen von Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden.
Gleichzeitig ermöglicht sie es, KI-Anwendungen skalierbar und effizient einzusetzen, da klare Strukturen und Prozesse spätere Nacharbeiten und „Flickenteppiche“ vermeiden.
Die Umsetzung erfolgt typischerweise in mehreren Schritten:
Zunächst wird Transparenz über bestehende und geplante KI-Anwendungen geschaffen, anschließend werden Risiken bewertet und Governance-Strukturen definiert. Darauf aufbauend werden Rollen, Prozesse und Kontrollen etabliert und in bestehende Managementsysteme (z. B. ISMS) integriert.
Die ISO/IEC 42001 dient dabei als methodische Grundlage, ergänzt durch regulatorische Leitlinien (z. B. EU AI Act) und sektorale Anforderungen.
Unsere weiteren Dienstleistungen
