Strukturierte Verantwortlichkeiten
Eine funktionierende KI-Governance definiert klare Rollen für die Entwicklung, Beschaffung und den Betrieb von Modellen. Sie legt fest, wer Freigaben für neue Use Cases erteilen darf. Risikobewertungen werden vor der Einführung neuer Systeme systematisch durchgeführt. Dies verhindert den unkontrollierten Wildwuchs von Schatten-KI in den Fachabteilungen. Ein zentrales Gremium überwacht typischerweise die Einhaltung aller Vorgaben.
Ethik und Nachvollziehbarkeit
Entscheidungen, die von Algorithmen getroffen oder vorbereitet werden, müssen erklärbar bleiben. Die Governance gibt Kriterien für die Transparenz und Fairness der Modelle vor. Diskriminierende Tendenzen in den Trainingsdaten müssen aktiv identifiziert und eliminiert werden. Audits prüfen regelmäßig die Modellqualität im laufenden Betrieb. So entsteht Vertrauen bei Mitarbeitern und Kunden.