In welchem Verhältnis stehen der Digital Markets Act (DMA) und die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)? Der Europäische Datenschutzausschuss (EDSA) und die Europäische Kommission haben dazu gemeinsame Leitlinien erstellt. Diese zeigen auf, wie beide Rechtsakte miteinander interagieren und wie potenzielle Konflikte vermieden werden können.
Von Chatbot bis Scoring: Jede KI im Unternehmen braucht messbare Verantwortung, klare Nachweise und einen belastbaren Prozess. Wer jetzt strukturiert vorgeht, schützt Daten, Markenwert und Innovationsfähigkeit. Startpunkt: Ein zentrales KI-Inventar, verbindliche Workflows und Modellkarten, gesteuert in Ailance KI-Governance.
Ein Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten (VVT/RoPA) kann zu einem handfesten Wirtschaftsfaktor werden – wenn man es richtig nutzt. Wie aus einer gesetzlichen Regulierungsverpflichtung ein messbarer Return on Investment (ROI) entsteht.
Die Europäische Kommission hat Ende September eine öffentliche Konsultation zu Leitlinien und einem Meldeformular für „serious AI incidents“ gemäß der KI-Verordnung eröffnet. Ziel ist es, den Umgang mit schwerwiegenden Vorfällen hochriskanter KI-Systeme zu präzisieren, bevor die Meldepflichten ab August 2026 verbindlich werden.
Wir erleben es täglich: Unternehmen setzen KI zwar punktuell ein, doch niemand hat das große Ganze im Blick. Nur mit einem KI-Inventar, Workflows und belastbaren Dokumentationen kann jedoch eine solide Basis für Entscheidungen geschaffen werden. Erfahren Sie jetzt, warum ein KI-Inventar auch für Ihr Unternehmen unverzichtbar ist.
Der kalifornische Gouverneur Gavin Newsom hat am 29. September 2025 das Gesetz „Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act“ (SB 53) unterzeichnet. Es verpflichtet die großen KI-Unternehmen des Bundesstaates zu neuen Transparenz- und Sicherheitsauflagen. Warum die Signalwirkung von SB 53 weit über Kalifornien hinausreicht.
Ein RoPA ist weit mehr als nur ein lästiges Pflichtdokument. Wenn es richtig umgesetzt wird, wird es zur strategischen Daten- und Prozesslandkarte: Es verschafft Überblick, reduziert Risiken und ermöglicht Effizienzgewinne. Wie Sie es für die Praxis umsetzen.
Spätestens wenn Unternehmen mehrere parallele KI-Projekte umsetzen, ist eine gemeinsame Bewertungsgrundlage unverzichtbar. Andernfalls lassen sich unterschiedliche Fachbereiche, Modelle und Anwendungsarten kaum miteinander vergleichen. Ein zentrales Risikomodell sorgt dafür, dass alle Projekte nach denselben Kriterien bewertet werden.
Modelkarten machen KI nachvollziehbar. Sie dokumentieren Zweck, Datenherkunft, Versionen, Leistungsmetriken und Grenzen von KI-Modellen. Wer sie konsequent anwendet und in Workflows integriert, gewinnt Auditfähigkeit und kann verlässlich skalieren. Nutzen Sie Modellkarten ganz einfach im Zusammenspiel mit Ailance KI-Governance.
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