Alle KI-Use-Cases im Blick: Warum ein zentrales KI-Inventar unverzichtbar ist

Oktober 7, 2025

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Artikel von Marcus Belke, KI-Regulierung

Marcus Belke

CEO of 2B Advice GmbH, driving innovation in privacy compliance and risk management and leading the development of Ailance, the next-generation compliance platform.

Wir erleben es täglich: Unternehmen setzen KI zwar punktuell ein, doch niemand hat das große Ganze im Blick. E-Mails mit der Frage „Dürfen wir Tool X nutzen?” ersetzen kein Steuerungsmodell. So wandern Daten in Fremdsysteme, Compliance bleibt reaktiv und das Management trifft Entscheidungen ohne Lagebild. Die KI-Verordnung (EU AI Act) verschärft den Druck zusätzlich. Nur mit einem KI-Inventar, Workflows und belastbaren Dokumentationen kann jedoch eine solide Basis für Entscheidungen geschaffen werden.

Was ist ein KI-Inventar?

Ein KI-Inventar (AI Inventory) ist ein systematisches Verzeichnis aller Anwendungen, Systeme und Projekte innerhalb einer Organisation, in denen Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt wird oder geplant ist.

Damit KI jedoch steuerbar und auditfähig wird, fehlen in vielen Unternehmen heute einige grundlegende Bausteine. Zwar existieren oft erste Tools oder einzelne Richtlinien, doch ein durchgängiger Rahmen ist selten etabliert. Insbesondere Führungskräfte berichten, dass Transparenz, Prozesse und Reporting nicht zusammenlaufen. Genau hier zeigen sich die zentralen Lücken:

Übersicht über alle KI-Aktivitäten
Unternehmen müssen jederzeit wissen: Wer nutzt welche KI, zu welchem Zweck, mit welchen Daten und in welcher Abteilung? Erst diese Basissicht schafft ein gemeinsames Lagebild und verhindert, dass Risiken im Dunkeln bleiben. Fehlt eine solche Übersicht, bleibt jede Risikoarbeit Spekulation. Management und Compliance können dann nur reagieren, statt vorausschauend zu handeln. Ein zentrales KI-Inventar macht Abhängigkeiten sichtbar, deckt Doppelungen auf und zeigt, wo sensible Daten verarbeitet werden. So entsteht eine Grundlage, auf der gezielte Prüfungen, Freigaben und Maßnahmen überhaupt erst möglich werden.
Operative Entlastung
Checklisten allein reichen nicht aus. Ein Konzern kann nicht jeden Use Case einzeln juristisch prüfen. Gerade in globalen Organisationen entstehen schnell Dutzende Projekte parallel. Ohne eine systematische Lösung versinken Fachbereiche und Compliance-Teams in manueller Abstimmung. Deshalb müssen Rollen, Eskalation und Taktung in einem zentralen Workflow definiert sein, damit Entscheidungen nachvollziehbar, vergleichbar und skalierbar getroffen werden können.
Management Reports
Für eine erfolgreiche Unternehmensführung sind neben To-do-Listen auch umfassende Reports erforderlich. Diese zeigen den Status, die Reifegrade, die Freigaben und die Trends in den einzelnen Bereichen auf. Erst durch konsolidierte Kennzahlen können Vorstand und Aufsichtsorgane fundierte Entscheidungen treffen. Solche Reports machen sichtbar, wo Engpässe bestehen, welche Abteilungen Nachholbedarf haben und welche Anwendungsfälle strategisch besonders relevant sind. Ohne dieses Reporting bleibt Governance eine Sammlung von Einzelmaßnahmen statt einer belastbaren Steuerungsgrundlage.

Use Case, Tool, Modell sauber trennen

Bevor es in die konkrete Umsetzung geht, ist es wichtig, die grundlegenden Begriffe klar voneinander abzugrenzen. Nur wenn alle Beteiligten ein gemeinsames Verständnis haben, lässt sich Governance sinnvoll aufbauen und Missverständnisse vermeiden. Denn Governance scheitert oft bereits an den Begriffen.

Ein Use Case beschreibt den konkreten Zweck einer KI-Anwendung und die Wirkung, die sie entfalten soll, beispielsweise eine automatisierte Textanalyse im Marketing oder eine Prognose im Finanzbereich.

Das Tool ist die sichtbare Oberfläche oder Plattform, über die der Anwendungsfall umgesetzt wird, beispielsweise eine App oder ein Dashboard.

Das eigentliche Herzstück ist jedoch das KI-Modell. Es enthält die trainierte Intelligenz, bringt Stärken, Grenzen und Risiken mit sich und entscheidet letztlich über die Qualität der Ergebnisse.

Ein einzelner Use Case kann durchaus mehrere Modelle kombinieren. Erst wenn alle drei Ebenen (Use Case, Tool und Modell) sauber voneinander getrennt dokumentiert und bewertet werden, können nachvollziehbare und belastbare Entscheidungen getroffen werden.

Vom KI-Inventar zur Genehmigung

Der Weg zu verantwortbarer KI ist kein loser Zusammenschluss von Einzelmaßnahmen, sondern folgt einem klar strukturierten Pfad. Dieser beschreibt die Schritte, die jedes Unternehmen systematisch durchlaufen sollte, um Transparenz, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Sicherheit zu erreichen:

Use Case erfassen. Dabei sind Zweck, Datenarten, interne oder externe Wirkung sowie Nutzerqualifikation zu erfassen. Bereits hier entstehen Risikoindikatoren.
Tool und Modell verknüpfen. Modellkarten liefern Informationen zu Eignung, Limits und Versionen. Fehlt eine Modellkarte, werden die Pflichtdaten manuell nachgetragen.
Risikoscoring und Empfehlung. Das System aggregiert die Risikofaktoren der Use Cases, das Modellrisiko und die Cloud-Klassifizierung zu einer Empfehlung für die Entscheidung.
Freigabe mit Auflagen. Die Entscheidung kann genehmigt, abgelehnt oder unter Auflagen genehmigt werden. Jede Entscheidung wird mit Zeitstempel, Name und Bedingungen dokumentiert.
Re-Audit im Takt. Änderungen an Daten, Parametern oder Modellen triggern Teilprüfungen.

Metriken, die das Management sofort versteht

Um aus den erfassten Daten echte Steuerungsfähigkeit zu gewinnen, ist eine aussagekräftige Darstellung erforderlich. So sind zum Beispiel in Ailance KI-Governance folgende Metriken fester Bestandteil der Dashboards und liefern Führungskräften auf einen Blick die entscheidenden Hinweise:

Deployment Maturity by Department. Wo steht welche Abteilung, Pilot bis Produktion.
Use Cases approved by Compliance. Genehmigungsstand mit Auflagen.
Inventory Risk. Konzentration von Risiken, Hotspots.
Status AI Use Cases. Pipeline von Vorschlag bis Retire.
Use Case Risk by Department. Verteilung, damit Ressourcen dort greifen, wo es zählt.
Impact und Frequency of Use. Externe Wirkung und Nutzungstakt als Frühwarnsignal.

Die richtige Visualisierung auf dem Dashboard macht AI Governance nicht nur verständlich, sondern auch im Alltag steuerbar.

Tipp: Mit Ailance KI-Governance alle KI-Projekte zentral, revisionssicher und gesetzeskonform steuern

KI-Inventar in der Praxis umsetzen

Ein Governance-Prozess entfaltet seine Wirkung erst, wenn er nicht nur auf dem Papier existiert, sondern auch in Form klarer, automatisierter Workflows umgesetzt wird. Ein solides KI-Inventar zeichnet sich dadurch aus, dass Pflichtfelder konsequent abgefragt, Eskalationspfade eindeutig definiert und Rollen mit klaren Verantwortlichkeiten hinterlegt werden. So wird sichergestellt, dass keine Entscheidung unvollständig oder ohne die richtige fachliche Prüfung getroffen wird.

In Ailance KI-Governance wird beispielsweise automatisch eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) angestoßen, sobald personenbezogene Daten ins Spiel kommen. Ebenso wichtig ist die Frage nach belastbaren Nachweisen. Dazu zählen detaillierte Audit-Trails, die jeden Schritt dokumentieren, übersichtliche Dashboards mit den wichtigsten Kennzahlen sowie automatisch generierte Berichte oder Präsentationen, die sich direkt für den Vorstand oder den Audit verwenden lassen.

Auf diese Weise entsteht eine Governance, die den Alltag entlastet, regulatorische Anforderungen erfüllt und gleichzeitig das Vertrauen von Management und Auditoren stärkt.

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Marcus Belke ist CEO von 2B Advice sowie Jurist und IT-Experte für Datenschutz und digitale Compliance. Er schreibt regelmäßig über KI-Governance, DSGVO-Compliance und Risikomanagement. Mehr über ihn erfahren Sie auf seiner Autorenprofil-Seite.