Nicht nur Hochrisiko-KI: Warum alle KI-Anwendungen Governance brauchen

Alle KI-Anwendungen benötigen ausreichend Governance.
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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.

Für jede im Unternehmen eingesetzte KI sollten klare Verantwortlichkeiten, nachvollziehbare Nachweise und feste Abläufe festgelegt werden. Wer frühzeitig für Ordnung sorgt, schützt Daten, Markenwert und Innovationskraft. Der erste Schritt hierfür ist ein zentrales KI-Inventar, verbindliche Workflows und Modellkarten – für alle KI-Anwendungen, die im Unternehmen genutzt werden.

KI-Anwendungen brauchen Kontrolle

Häufig beginnen KI-Tools als kleine Helfer im Arbeitsalltag, die Prozesse effizienter gestalten sollen. Ein Team testet beispielsweise ein LLM, um Meeting-Notizen zu kürzen. Das spart Zeit, bis wenige Wochen später vertrauliche Passagen außerhalb des Unternehmens auftauchen. Niemand wollte einen Schaden anrichten. Und trotzdem ist ein Sicherheitsvorfall entstanden.

Solche Szenarien zeigen, wie schnell operative Helfer zu Compliance-Risiken werden können. Besonders, wenn sie ohne dokumentierte Freigabe genutzt werden. Schon kleine Anwendungen und vermeintlich hilfreiche Tools können wesentliche Unternehmensbereiche beeinflussen:

  • Daten: Vertrauliche Informationen können unbeabsichtigt nach außen gelangen.
  • Entscheidungen: Ein automatisiertes Scoring kann Bewerber ungerecht bewerten.
  • Haftung: Fehlerhafte Ergebnisse können rechtliche Folgen haben.
  • Reputation: Schon ein kleiner Vorfall kann das Vertrauen von Kunden und Partnern beschädigen.


Das Problem liegt in der Regel nicht in der Technologie selbst, sondern im fehlenden Rahmen. Wer nutzt das Tool? Welche Daten werden verarbeitet? Gibt es eine Freigabe? Solange diese Fragen nicht beantwortet sind, bleiben die Risiken unsichtbar, bis es zum Ernstfall kommt.

Die Konsequenz: Nicht nur große Hochrisiko-KI braucht Kontrolle. Auch kleine Alltags-Tools müssen in einem Inventar mit klaren Verantwortlichkeiten und einem Freigabeprozess erfasst werden.

Unser Praxis-Tipp: Verknüpfen Sie jede KI-Anwendung mit Ihrem Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten (RoPA). So erkennen Sie sofort, ob personenbezogene Daten genutzt werden und ob eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) nötig ist.

Regulatorische Pflichten für alle KI-Klassen

Die KI-Verordnung unterscheidet verschiedene Risikoklassen:

  • Inakzeptables Risiko
  • Hohes Risiko
  • Begrenztes Risiko
  • Minimales bzw. kein Risiko


Besonders Hochrisiko-Systeme unterliegen strengen Auflagen. Doch auch bei scheinbar harmlosen Anwendungen gelten verbindliche Pflichten: Transparenz über Zweck und Einsatz, nachvollziehbare Dokumentation sowie Nachweise zu Daten, Risiken und Verantwortlichkeiten.

Diese Anforderungen gelten für alle KI-Klassen und sorgen dafür, dass jede KI im Unternehmen prüf- und auditierbar bleibt. Auch generative KI fällt darunter, etwa mit Offenlegungspflichten bei der automatisierten Inhaltserstellung (Art. 52 EU KI-VO).

Wer diese Vorgaben ignoriert, riskiert empfindliche Strafen von bis zu 35 Millionen Euro oder 7 % des weltweiten Umsatzes. Führungsteams müssen jederzeit belegen können, mit welchem Zweck, mit welchen Daten und unter welchen Kontrollen KI-Systeme betrieben werden.

Es reicht also nicht, eine Richtlinie zu haben. Es braucht konkrete Nachweise, die zeigen: Welches Modell wird eingesetzt? Auf welchen Daten basiert es? Welche Grenzen sind bekannt? Wer trägt die Verantwortung?

Modellkarten sind das zentrale Werkzeug dafür, denn sie dokumentieren Zweck, Datenquellen, Versionen, Leistungswerte, bekannte Risiken und Verantwortliche. So lassen sich Fragen von Aufsicht, Revision oder Management sofort beantworten.

Lese-Tipp: Modellkarten – darum sind sie für die KI-Dokumentation so wichtig 

Was die Geschäftsleitung jetzt aufsetzen sollte

Für Vorstände und Geschäftsleitungen geht es jetzt darum, Governance nicht als Kontrollinstrument, sondern als Führungsaufgabe zu verstehen. Diese vier Schritte helfen, KI strukturiert, nachvollziehbar und zukunftssicher zu steuern:

1️. Zentrales KI-Inventar
Erfassen Sie alle Use Cases systematisch mit Angaben zu Zweck, Daten, Betreibern und Verantwortlichen. Das schafft Transparenz und bildet die Grundlage für Governance. So lässt sich in Ailance dieses Inventar nahtlos ins IT-Asset-Management integrieren.

2️. Risikobewertung mit Datenschutz-Trigger
Bewertungen von KI-Anwendungen sollten nach einem einheitlichen Schema erfolgen: Welche Risiken bestehen für Datenqualität, Fairness, Sicherheit und Compliance? Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, wird automatisch eine Datenschutz-Folgenabschätzung gestartet. So entstehen dokumentierte Nachweise, die Audits standhalten.

3️. Modellkarten und Dokumentation
Jede KI-Anwendung benötigt einen Steckbrief. Modellkarten erfassen, welche Daten und Verfahren genutzt werden, welche Version aktiv ist, welche Grenzen bestehen und wer verantwortlich ist. Dadurch werden nicht nur Nachweise geschaffen, sondern auch Transparenz für Fachbereiche und Management hergestellt.

4️. Freigaben, Monitoring, Re-Audits
Die rollenbasierten Workflows binden die Bereiche Datenschutz, IT, Legal und die Fachbereiche ein. Jede Freigabe wird im System mit Zeitstempel und Verantwortlichem dokumentiert. Dashboards zeigen den Status und erinnern an Re-Audits. So wird aus Governance kein Einmalprojekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess.

Marktumfeld für KI-Anwendungen: Jetzt handeln

Der Markt für Responsible AI wächst rasant. Analysten erwarten bis 2028 ein Investitions-Volumen von über 600 Milliarden USD (IDC Studie „IDC’s Worldwide AI and Generative AI Spending“). Das Wachstum ähnelt der Dynamik vor Einführung der DSGVO, ist jedoch globaler und dringlicher.

Unternehmen sehen sich mit einer doppelten Herausforderung konfrontiert: Einerseits müssen sie regulatorische Vorgaben wie die EU-KI-Verordnung umsetzen, andererseits müssen sie das Vertrauen von Kunden, Investoren und Partnern gewinnen.

Wer jetzt in Governance investiert, profitiert also doppelt: Die Risiken sinken und die Organisation kann mit nachweisbarer Verantwortung auftreten. Governance wird so vom Pflichtprogramm zum Wettbewerbsvorteil.

Link-Tipp: Steuern Sie mit Ailance KI-Governance alle KI-Projekte zentral, revisionssicher und gesetzeskonform

Warum Ailance für alle KI-Anwendungen der passende Hebel ist

Die entscheidende Frage lautet: Können wir verantworten, was unsere KI-Anwendungen tun – und können wir dies auch belegen?

Ein Inventar, Modellkarten, risikobasierte Arbeitsabläufe und wiederholte Audits bilden das Rückgrat verantwortungsvoller KI. Wer heute damit beginnt, reduziert seine Haftung, stärkt seine Innovationskraft und steigert den messbaren ROI seiner KI-Initiativen.

Ailance setzt genau hier an:

  • Operationalisierung: Regeln werden zu Workflows. Das bedeutet zum Beispiel: ohne vollständige Angaben erfolgt keine Freigabe.
  • Automatisierung: Die Datenschutz-Folgenabschätzung startet automatisch, wenn personenbezogene Daten betroffen sind.
  • Management-Sicht: Dashboards zeigen in Echtzeit Inventar, Risiken, Freigaben und Engpässe.
  • Skalierbarkeit: Ailance kann an jede Unternehmensgröße angepasst werden, vom lokalen Platzhirsch bis zum weltweit agierenden Großkonzern. Mit den passenden Schnittstellen fügt sich Ailance in den Unternehmensverbund ein.


Das Ergebnis: Prozesse laufen klarer, Audits werden schneller durchgeführt und Projekte können sicherer umgesetzt werden. Zudem gewinnt das Management einen messbaren ROI durch reduzierte Haftung, geringeren Prüfaufwand und beschleunigte Rollouts.

Fragen Sie jetzt die Demo an und erleben Sie, wie Ailance alle KI-Anwendungen sicher und nachvollziehbar steuert.

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.

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