AI-Governance: Chancen nutzen, Risiken minimieren: Strategien für rechtssichere und effiziente Implementierung von KI

Chancen und Risiken von Künstlicher Intelligenz verstehen

• • Überblick über die Potenziale von KI in Unternehmen und deren praktische Einsatzmöglichkeiten.
  • Identifikation zentraler Risiken wie Sicherheitslücken, diskriminierende Entscheidungen und Datenprobleme.
  • Bedeutung von KI-Governance zur Minimierung von Haftungsrisiken, Reputationsverlusten und technischen Ausfällen.

Wesentliche Risiken und passende Governance-Maßnahmen

• • Reputationsrisiken: Vermeidung von negativen öffentlichen Reaktionen durch transparente und faire KI-Modelle.
  • Sicherheitsrisiken: Schutz vor Cyberangriffen und Missbrauch durch robuste Sicherheitsmaßnahmen.
  • Datenqualität: Sicherstellung von konsistenter, aktueller und vollständiger Datenbasis für zuverlässige KI-Ergebnisse.
  • Operative Risiken: Maßnahmen gegen Systemausfälle, fehlerhafte Modellierung und unvorhersehbare Performance.

Kernprinzipien und Strukturen einer effektiven KI-Governance

• • Festlegung klarer Prinzipien wie Transparenz, Verantwortlichkeit und Effizienz.
  • Aufbau organisatorischer Strukturen mit definierten Rollen, Zuständigkeiten und Prozessen.
  • Integration der Governance in bestehende Unternehmensstrukturen und strategische Ausrichtung.

Strategien und Ansätze für eine erfolgreiche Umsetzung

• • Analyse und Scoping: Bewertung des aktuellen Stands von KI-Initiativen und Identifikation regulatorischer Anforderungen.
  • Rahmenentwicklung: Erstellung eines maßgeschneiderten Governance-Frameworks, das Risiken reduziert und Chancen maximiert.
  • Ressourceneinsatz: Sicherstellung der notwendigen personellen und finanziellen Mittel für die Umsetzung.
  • Monitoring und Anpassung: Etablierung von Prozessen zur kontinuierlichen Überprüfung und Verbesserung der KI-Governance.

• Führungskräfte und Entscheider:innen aus technologiegetriebenen Unternehmen, die KI strategisch einsetzen möchten.
• Verantwortliche für IT, Digitalisierung, Compliance oder Risikomanagement.
• Fachkräfte aus den Bereichen KI-Entwicklung, IT-Sicherheit und Datenmanagement.
• Verantwortliche für Innovation und strategische Geschäftsentwicklung.
• Projektleiter:innen und Berater:innen, die KI-Projekte betreuen.