AI Governance, Risk & Compliance Platform

Was bedeutet das konkret?

Eine AI-Strategie ist wie ein Fahrplan für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen. Sie beantwortet folgende Fragen:

• Warum setzen wir AI ein? (z.B. Effizienzsteigerung, bessere Kundenbetreuung)
• Wo setzen wir AI ein? (z.B. Chatbots, Datenanalyse, Prozessautomatisierung)
• Wer ist verantwortlich? (z.B. AI-Manager, Datenschutzbeauftragter)
• Wie stellen wir sicher, dass AI sicher und ethisch verwendet wird?

Praktisches Beispiel:

Ein Online-Shop nutzt AI für Produktempfehlungen. Die AI-Strategie legt fest:

• Ziel: Umsatzsteigerung um 15% durch personalisierte Empfehlungen
• Verantwortlich: E-Commerce Manager (Umsetzung) + Datenschutzbeauftragter (Compliance)
• Governance: Monatliche Reviews der AI-Performance, vierteljährliche Datenschutz-Audits

So starten Sie:

1. Workshop organisieren (2-3 Stunden) mit Geschäftsleitung, IT, Datenschutz
2. Template nutzen: "AI-Strategie Template"
3. Dokumentieren Sie:
   • Geschäftsziele (z.B. "Kundenservice-Kosten um 20% senken")
   • AI-Anwendungsfälle (z.B. "Chatbot für FAQ")
   • Rollen & Verantwortlichkeiten (RACI-Matrix)
   • Budget & Ressourcen
   • Risiken & Massnahmen (z.B. "Datenschutz: Anonymisierung implementieren")
4. Freigabe einholen: Management-Approval
5. Kommunizieren: Intranet, Team-Meetings, Schulungen

Was ist das?

Jeder im Unternehmen muss wissen: Wer ist wofür zuständig, wenn es um AI geht? Das verhindert, dass wichtige Aufgaben "durchs Raster fallen".

Typische AI-Rollen:

• AI Manager: Gesamtverantwortung für AI-Strategie & -Governance
• Data Scientist: Entwicklung & Training von AI-Modellen
• AI Ethics Officer: Sicherstellen, dass AI ethisch & fair ist
• Datenschutzbeauftragter: DSGVO-Compliance, Datenschutz-Impact-Assessments
• Business Owner: Definiert Anforderungen & Use Cases

So setzen Sie es um:

1. Rollen identifizieren: Welche Rollen brauchen Sie?
2. Personen zuweisen: Wer übernimmt welche Rolle?
3. RACI-Matrix erstellen: Für alle wichtigen AI-Aufgaben
4. Job Descriptions aktualisieren: AI-Verantwortlichkeiten in Stellenbeschreibungen aufnehmen
5. Kommunizieren: Alle Beteiligten informieren
6. Training: Schulungen für neue Rollen

Was ist das?

Risikobewertung bedeutet: Welche Probleme können mit unseren AI-Systemen auftreten? Wie wahrscheinlich ist das? Wie schlimm wären die Folgen?

Typische AI-Risiken:

• Bias/Diskriminierung: AI benachteiligt bestimmte Gruppen
• Datenschutz: Personendaten werden unrechtmässig verarbeitet
• Sicherheit: AI-System wird gehackt oder manipuliert
• Fehlerhafte Entscheidungen: AI trifft falsche Entscheidungen
• Regulatorische Risiken: Verstoss gegen DSGVO oder EU AI Act

5-Schritte-Prozess:

1. Risiken identifizieren: Was kann schiefgehen?
2. Wahrscheinlichkeit bewerten: Wie wahrscheinlich ist es? (1-5)
3. Auswirkungen bewerten: Wie schlimm wäre es? (1-5)
4. Risiko-Score berechnen: Wahrscheinlichkeit × Auswirkung
5. Massnahmen definieren: Wie reduzieren wir das Risiko?

Was ist das?

AI-Systeme verarbeiten oft sensible Daten. Diese müssen geschützt werden vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch und Datenlecks.

Wichtige Schutzmassnahmen:

• Zugriffskontrolle: Nur autorisierte Personen haben Zugang zu AI-Daten
• Verschlüsselung: Daten werden verschlüsselt gespeichert und übertragen
• Anonymisierung: Personenbezogene Daten werden anonymisiert
• Backup & Recovery: Regelmässige Datensicherung
• Monitoring: Überwachung auf verdächtige Aktivitäten

DSGVO-Compliance für AI:

• Rechtsgrundlage: Warum dürfen wir die Daten verarbeiten?
• Zweckbindung: Daten nur für den angegebenen Zweck nutzen
• Datenminimierung: Nur notwendige Daten sammeln
• Betroffenenrechte: Auskunft, Löschung, Widerspruch ermöglichen
• Privacy by Design: Datenschutz von Anfang an mitdenken

Was ist das?

AI-Performance-Monitoring bedeutet: Wir überwachen kontinuierlich, ob unsere AI-Systeme so funktionieren wie geplant und die gewünschten Ergebnisse liefern.

Wichtige KPIs für AI-Systeme:

• Genauigkeit (Accuracy): Wie oft trifft die AI die richtige Entscheidung?
• Präzision: Von den als positiv klassifizierten Fällen, wie viele sind wirklich positiv?
• Recall: Von allen positiven Fällen, wie viele hat die AI erkannt?
• Response Time: Wie schnell antwortet das AI-System?
• Verfügbarkeit: Wie oft ist das System verfügbar?
• Fairness: Behandelt die AI alle Gruppen gleich?

Praktische Umsetzung:

1. KPIs definieren: Was wollen wir messen?
2. Schwellenwerte festlegen: Ab wann ist eine Abweichung kritisch?
3. Dashboard aufsetzen: Visualisierung der wichtigsten Metriken
4. Alerting konfigurieren: Automatische Benachrichtigung bei Problemen
5. Reporting etablieren: Regelmässige Berichte an Management

Warum ist das wichtig?

AI-Systeme sind nur so gut wie die Menschen, die sie entwickeln und einsetzen. Ohne entsprechende Schulungen können unbewusst Probleme entstehen.

Wichtige Schulungsthemen:

• AI Ethics: Was ist ethisch vertretbar? Was nicht?
• Bias & Fairness: Wie entstehen Vorurteile in AI? Wie vermeiden?
• Datenschutz: DSGVO-konforme AI-Entwicklung
• Transparenz: Wie erkläre ich AI-Entscheidungen?
• Sicherheit: Wie schütze ich AI vor Angriffen?

Praktische Umsetzung:

1. Schulungsplan erstellen: Wer braucht welche Schulung wann?
2. Inhalte entwickeln: E-Learning, Präsenzschulungen, Workshops
3. Externe Experten einbeziehen für spezielle Themen
4. Erfolg messen: Tests, Feedback, Anwendung im Arbeitsalltag
5. Kontinuierlich aktualisieren: Neue Regulations, Technologien

Warum ist Dokumentation wichtig?

Ohne Dokumentation ist es unmöglich zu verstehen, wie ein AI-System funktioniert, welche Daten es verwendet und warum es bestimmte Entscheidungen trifft.

Was muss dokumentiert werden?

• Systemübersicht: Zweck, Funktionsweise, Architektur
• Datenquellen: Herkunft, Qualität, Verarbeitung
• Modell-Details: Algorithmus, Parameter, Training
• Entscheidungslogik: Wie trifft das System Entscheidungen?
• Risikobewertung: Identifizierte Risiken und Massnahmen
• Tests & Validierung: Wie wurde das System getestet?

Best Practices:

• Versionskontrolle: Jede Änderung dokumentieren
• Automatisierung: Code-Kommentare automatisch in Doku übernehmen
• Standardisierung: Einheitliche Templates verwenden
• Regelmässige Updates: Dokumentation aktuell halten
• Zugänglichkeit: Leicht findbar und verständlich

Was ist ein AI-Incident?

Ein Incident ist jeder Vorfall, bei dem ein AI-System nicht wie erwartet funktioniert und dadurch Schäden oder Risiken entstehen können.

Typische AI-Incidents:

• Falsche Entscheidungen: AI trifft offensichtlich falsche Entscheidungen
• Bias-Vorfälle: AI diskriminiert bestimmte Gruppen
• Datenlecks: Sensible Trainingsdaten werden preisgegeben
• System-Ausfälle: AI-System ist nicht verfügbar
• Manipulation: Adversarial Attacks auf das System

Incident Management Prozess:

1. Erkennung: Monitoring erkennt Problem automatisch oder User meldet es
2. Bewertung: Wie kritisch ist der Vorfall?
3. Eskalation: Bei kritischen Vorfällen sofort Management informieren
4. Sofortmassnahmen: System stoppen, Schäden begrenzen
5. Analyse: Root Cause Analysis - was war die Ursache?
6. Behebung: Langfristige Lösung implementieren
7. Lessons Learned: Was lernen wir daraus?

Warum sind Audits wichtig?

Audits helfen dabei herauszufinden: Funktioniert unser AI Management System wirklich? Halten wir uns an unsere eigenen Regeln? Was können wir verbessern?

Arten von Audits:

• Interne Audits: Durchgeführt von eigenen Mitarbeitenden
• Externe Audits: Durchgeführt von unabhängigen Prüfern
• Compliance Audits: Prüfung der Einhaltung von Gesetzen/Standards
• Performance Audits: Prüfung der Leistung und Effizienz
• Security Audits: Prüfung der Sicherheitsmassnahmen

Audit-Prozess:

1. Planung: Audit-Umfang, Termine, Auditoren festlegen
2. Vorbereitung: Dokumente sammeln, Checklisten erstellen
3. Durchführung: Interviews, Dokumentenprüfung, Tests
4. Bewertung: Findings kategorisieren (Critical, Major, Minor)
5. Berichterstattung: Audit-Bericht mit Empfehlungen
6. Follow-up: Umsetzung der Massnahmen verfolgen

Wichtige AI-Regulations:

• EU AI Act: Europäische AI-Regulation (ab 2025)
• DSGVO: Datenschutz-Grundverordnung
• Schweizer DSG: Schweizerisches Datenschutzgesetz
• Sektorspezifische Gesetze: Finma, Swissmedic, etc.

EU AI Act - Risiko-Kategorien:

• Verboten: Social Scoring, Manipulation → Komplettes Verbot
• Hochrisiko: Bewerbungsauswahl, Kreditentscheidungen → Strenge Auflagen
• Begrenzt: Chatbots, Deepfakes → Transparenzpflicht
• Minimal: Spam-Filter, Videospiele → Keine speziellen Auflagen

Compliance-Prozess:

1. Regulatorische Landschaft verstehen: Welche Gesetze gelten?
2. Gap-Analyse: Wo stehen wir? Was fehlt noch?
3. Massnahmenplan: Was müssen wir umsetzen?
4. Implementierung: Schrittweise Umsetzung
5. Dokumentation: Nachweis der Compliance
6. Monitoring: Kontinuierliche Überwachung