KI-Governance
Der Rahmen aus Richtlinien, Prozessen und Kontrollen, der sicherstellt, dass KI-Systeme sicher, ethisch und regelkonform entwickelt, bereitgestellt und betrieben werden.
Begriffserklärung
KI-Governance umfasst die organisatorischen Strukturen, Richtlinien, Workflows und technischen Kontrollen, die es Organisationen ermöglichen, KI-Systeme verantwortungsvoll zu entwickeln, bereitzustellen und zu betreiben. Im Unterschied zu verwandten Konzepten wie KI-Sicherheit (Forschung zur Vermeidung von KI-Schäden) oder Responsible AI (ethische Leitprinzipien) ist KI-Governance vor allem operativ: Sie legt fest, wer KI-Entscheidungen freigeben darf, welche Dokumentation vorhanden sein muss, wie Aufsicht gewährleistet wird und welche Nachweise für Rechenschaftspflicht erfasst werden.
Der EU AI Act schafft den weltweit ersten umfassenden Rechtsrahmen für künstliche Intelligenz, und Governance steht dabei im Zentrum. Hochrisiko-KI-Systeme müssen robuste Governance durch dokumentierte Risikomanagementsysteme (Artikel 9), Prozesse des Qualitätsmanagements (Artikel 17) und Mechanismen der menschlichen Aufsicht (Artikel 14) nachweisen. Ohne ein kohärentes Governance-Framework lassen sich diese Anforderungen nicht systematisch erfüllen. Die Frist im August 2026 für Hochrisiko-KI-Compliance bedeutet, dass Governance-Strukturen lange vor diesem Zeitpunkt operativ sein müssen und nicht erst reaktiv nach Audit-Feststellungen entworfen werden dürfen.
Wirksame KI-Governance erfordert drei miteinander verzahnte Ebenen. Erstens brauchen Organisationen Richtlinienrahmen, die zulässige Anwendungsfälle, Risikoschwellen und Genehmigungsanforderungen definieren. Zweitens brauchen sie operative Workflows, die diese Regeln im Entscheidungszeitpunkt durchsetzen, etwa über Freigabe-Queues, Eskalationspfade und Override-Verfahren. Drittens braucht es technische Infrastruktur, die Governance als gelebte Praxis beweisbar macht: Audit-Trails, die zeigen, wer was wann und warum genehmigt hat.
Viele Organisationen verfügen bereits über Governance-Frameworks für andere Domänen (Datenschutz, Finanzkontrollen, IT-Sicherheit). KI-Governance bringt jedoch besondere Herausforderungen mit sich: KI-Systeme treffen Entscheidungen in einer Skalierung und Geschwindigkeit, die klassische Review-Prozesse überfordert. Sie verändern sich über die Zeit, wenn Modelle driften oder aktualisiert werden. Und sie agieren häufig als Komponenten in größeren Workflows, wodurch Verantwortlichkeiten schwerer eindeutig zuzuordnen sind.