Überblick — Praxisleitfaden und Unternehmen richtig einordnen.
Klare Dokumentation von KI-Modellen und Prompts im Unternehmen
Für Unternehmen ist es essenziell, ein Modell- und Prompt-Register zu führen, um die Einhaltung von rechtlichen Vorgaben sicherzustellen und die Transparenz im Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu gewährleisten. Dies gewinnt vor allem im DACH-Raum an Bedeutung, wo Datenschutzrichtlinien und Compliance-Vorschriften zunehmend strengere Anforderungen stellen.
Warum ein Modell- und Prompt-Register führen?
Ein gut geführtes Register unterstützt Unternehmen dabei, den Überblick über eingesetzte KI-Modelle und deren Anwendungszwecke zu behalten. Damit werden nicht nur regulatorische Anforderungen erfüllt, sondern auch interne Prozesse verbessert. Vor allem im Kontext der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) ist eine lückenlose Dokumentation entscheidend, um etwaige Anfragen von Aufsichtsbehörden schnell und präzise beantworten zu können.
Bewährte Praktiken aus dem KMU-Alltag
Viele KMU setzen auf einfache, aber effektive Lösungen wie Tabellenkalkulationen oder spezialisierte Software, um ihre Registers zu verwalten. Ein kleines Handelsunternehmen könnte beispielsweise ein Excel-Dokument verwenden, in dem der Anwendungszweck jedes Modells, die verwendeten Trainingsdaten und der Standort der Server festgehalten wird. Solche Dokumente helfen, mögliche Verstösse frühzeitig zu identifizieren und zu vermeiden.
Typische Fehler und deren Korrektur
Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Aktualisierung des Registers. Modelle und Prompts entwickeln sich oft weiter, und ohne regelmässige Updates kann das Register schnell überholt sein. Korrektur: Setzen Sie einen festen Plan, wann das Register überprüft und aktualisiert wird, zum Beispiel monatlich.
Ein weiterer Fehler besteht darin, dass die Verantwortlichkeiten im Unternehmen nicht klar definiert sind. Korrektur: Benennen Sie klare Zuständigkeiten für die Pflege des Registers, und schulen Sie Mitarbeitende regelmässig in den entsprechenden Prozessen.
Schritte zur Implementierung eines Modell- und Prompt-Registers
Ist-Analyse (Tag 1-5): Bewerten Sie Ihre aktuellen KI-Modelle und Prompts sowie bestehende Dokumentationspraktiken.
Planung (Tag 6-10): Erstellen Sie ein Konzept für Ihr Register, inklusive Struktur und Format.
Implementierung (Tag 11-20): Richten Sie das Register in der gewählten Form (z.B. Excel, spezielle Software) ein und beginnen Sie mit der Eingabe der relevanten Informationen.
Schulung (Tag 21-25): Schulen Sie die zuständigen Mitarbeitenden bezüglich der Pflege und Bedeutung des Registers.
Erste Überprüfung (Tag 26-30): Führen Sie eine erste interne Überprüfung des Registers durch, um dessen Vollständigkeit und Korrektheit zu gewährleisten.
Damit Unternehmen die Vorteile von KI vollständig ausschöpfen können, ist eine strukturierte Herangehensweise an die Dokumentation der Modelle und Prompts unerlässlich. Bewährte Praktiken und Fehlervermeidung stärken die Compliance und tragen wesentlich zum Erfolg Ihrer KI-Initiativen bei.
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