Praxis – Unternehmen und Compliance richtig einordnen.
Unternehmen im DACH-Raum, die auf Künstliche Intelligenz (KI) setzen, profitieren von der Einführung eines Modell- und Prompt-Registers durch verbesserten Überblick und Compliance. Diese Praxis erhöht nicht nur die Transparenz, sondern auch die Datensicherheit und Effizienz in der Nutzung von KI-Anwendungen.
Was ist ein Modell- und Prompt-Register?
Ein Modell- und Prompt-Register dient als zentrales Verzeichnis für alle eingesetzten KI-Modelle und deren spezifische Anweisungen (Prompts). In diesem Register werden die Ursprünge der KI-Modelle dokumentiert, ebenso wie die Verwendungszwecke und Anpassungen, die sie unterstützen sollen. Für KMUs bedeutet diese Übersicht, dass sie die Nachverfolgbarkeit ihrer KI-Einsätze gewährleisten und regulatorische Anforderungen erfüllen können.
Vorteile eines Registers
Das Register ermöglicht es Unternehmen, die verschiedenen Versionen ihrer KI-Modelle zu kontrollieren und effektiv zu managen. Durch die Dokumentation von Modellen und Prompts kann deutlich nachgewiesen werden, welche Entscheidungen auf welcher Datengrundlage getroffen wurden. Gerade im Hinblick auf Datenschutzgesetze wie die DSGVO bietet ein solches Register rechtliche Absicherung und fördert die Verantwortlichkeit gegenüber Kunden und Partnern.
Typische Fehler bei der Einführung
Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Festlegung, welche Informationen im Register enthalten sein sollen. Dies kann vermieden werden, indem klare Richtlinien definiert werden, die alle relevanten Details abdecken: dazu gehören Datenherkunft, Trainingsdaten, Versionen und Einsatzszenarien. Ein weiterer typischer Fehler ist die fehlende Aktualisierung des Registers. Eine regelmässige Überprüfung und Anpassung des Registers stellt sicher, dass es jederzeit auf dem neuesten Stand ist. Schliesslich unterschätzen viele KMUs den Aufwand für die Pflege des Registers – hier ist es entscheidend, Verantwortlichkeiten klar zu definieren und regelmässige Schulungen für das zuständige Personal zu organisieren.
Praxisbeispiel aus einem KMU
Ein mittelständisches Unternehmen aus der Branche der Fertigung führte ein Modell- und Prompt-Register ein, um seine KI-gesteuerten Qualitätsprüfungen zu optimieren. Durch die Dokumentation konnten sie nicht nur die Ursachen für Fehler besser nachvollziehen, sondern auch die Effizienz der Prüfungen durch gezielte Anpassungen steigern. Zudem konnte das Unternehmen nachweisen, dass alle Verarbeitungsschritte DSGVO-konform sind, was das Vertrauen der Kunden stärkte.
Handlungsanleitung für die nächsten 14-30 Tage
Tag 1-3: Beginnen Sie mit der Identifizierung aller eingesetzten KI-Modelle und Prompts in Ihrem Unternehmen. Erstellen Sie eine Liste mit den wichtigsten Modellen.
Tag 4-7: Entwickeln Sie eine Struktur für das Register. Definieren Sie genau, welche Informationen erfasst werden sollen (z.B. Modellursprung, Trainingsdaten, Nutzungsszenarien).
Tag 8-10: Weisen Sie Verantwortlichkeiten zu. Bestimmen Sie Personen oder Teams, die für die Pflege und Aktualisierung des Registers verantwortlich sind.
Tag 11-15: Füllen Sie das Register mit den gesammelten Informationen. Konsultieren Sie bei Unsicherheiten rechtliche Berater, um sicherzustellen, dass alle regulatorischen Anforderungen berücksichtigt sind.
Tag 16-20: Implementieren Sie Prozesse zur regelmässigen Überprüfung und Aktualisierung. Stellen Sie sicher, dass das verantwortliche Team geschult ist und die Bedeutung der Aktualität des Registers versteht.
Tag 21-30: Überprüfen Sie das Register auf Vollständigkeit sowie auf die Einhaltung der festgelegten Kriterien. Testen Sie, ob das Register im Alltag praktikabel ist und passen Sie es bei Bedarf an.