Überblick — Responsible AI & Compliance — Schritt-für-Schritt-Anleitung.
Erfüllung von DACH-relevanten Vorgaben für Responsible AI
Unternehmen in der DACH-Region stehen vor der Herausforderung, spezifische Vorgaben für künstliche Intelligenz (KI) einzuhalten, um rechtlichen und ethischen Anforderungen gerecht zu werden. Die Einhaltung dieser Vorgaben ist wesentlich, um rechtliche Risiken zu minimieren und das Vertrauen der Kunden zu sichern.
Typische Fehler und deren Korrektur
Unklare Verantwortlichkeitsstrukturen: Viele Unternehmen scheitern daran, klare Verantwortlichkeiten für KI-Projekte festzulegen. Es fehlt oft eine eindeutige Zuordnung, wer für die Einhaltung von Compliance-Vorgaben verantwortlich ist. Die Lösung besteht darin, eine zentrale Ansprechperson oder ein Compliance-Team zu bestimmen, das spezifisch für die Überwachung von KI-Projekten zuständig ist. Dieses Team sollte regelmässig geschult werden, um auf dem neuesten Stand der rechtlichen Entwicklungen zu bleiben.
Mangelnde Transparenz der KI-Modelle: Ein weiteres häufiges Problem ist die fehlende Transparenz der eingesetzten KI-Modelle, was die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen erschwert. Dies kann zu Compliance-Verstössen führen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie dem Kreditwesen oder der Personalverwaltung. Unternehmen sollten Strategien zur Verbesserung der Modelltransparenz entwickeln, wie beispielsweise die Implementierung erklärbarer KI-Modelle, welche die Entscheidungsprozesse nachvollziehbar darstellen.
Unzureichende Datenqualität: Der Erfolg einer KI-Anwendung steht und fällt mit der Qualität der einbezogenen Daten. Fehlerhafte oder voreingenommene Daten können zu ungenauen oder diskriminierenden Ergebnissen führen, was wiederum rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen kann. Unternehmen sollten regelmäßige Datenüberprüfungen und Bereinigungsprozesse einführen, um die Integrität und Qualität der verwendeten Daten sicherzustellen.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
Bestandsaufnahme der bestehenden KI-Projekte: Unternehmen sollten zunächst eine umfassende Bestandsaufnahme ihrer aktuellen KI-Projekte durchführen. Dies umfasst die Prüfung der bestehenden Governance-Strukturen, der eingesetzten Modelle und der Datenqualität.
Festlegung von Verantwortlichen: Innerhalb der ersten Woche sollte ein Compliance-Team oder eine verantwortliche Person für die Überwachung der Einhaltung der DACH-relevanten Vorgaben ernannt werden. Dieses Team sollte entsprechende Schulungen erhalten, um sich mit den spezifischen Anforderungen vertraut zu machen.
Transparenz verbessern: In den folgenden zwei Wochen sollte ein Prozess zur Evaluierung der Transparenz aller eingesetzten KI-Modelle eingeführt werden. Hierbei sind spezifische Tools und Technologien zu implementieren, die eine bessere Nachvollziehbarkeit der Modelle ermöglichen.
Verbesserung der Datenqualität: Parallel dazu sollten geeignete Datenmanagement-Tools eingesetzt werden, um die Qualität der Daten zu überprüfen und zu optimieren. Gegebenenfalls müssen Datenquellen bereinigt und Datenlücken geschlossen werden.
Innerhalb eines Monats können diese Massnahmen dazu beitragen, dass Unternehmen in der DACH-Region die relevanten AI-Compliance-Vorgaben besser einhalten und so rechtliche Risiken minimieren. Die proaktive Anpassung an diese Vorgaben stärkt nicht zuletzt auch das Vertrauen der Kunden und Partner.