Lange wurde Governance im KI-Kontext als notwendiges Übel betrachtet. Heute zeigt sich jedoch ein anderes Bild: Verantwortungsvolle KI wird zunehmend zum strategischen Erfolgsfaktor. Unternehmen, die
KI-Modelle sind austauschbar, ihre Auswirkungen jedoch nicht. Ob ein System ein geringes oder hohes Risiko verursacht, hängt nicht von der Technologie, sondern vom Einsatzzweck ab.
Viele Risiken entstehen nicht in der Cloud, sondern im Inventar. ITAsMa zeigt, wo Systeme laufen, welche Daten sie verarbeiten und wann sie zuletzt geprüft wurden.
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
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
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
Während die Nutzung von KI in Unternehmen rasant zunimmt, hinkt die Entwicklung von Strukturen für verantwortungsvolle KI und deren Steuerung hinterher. Mehrere aktuelle Studien zeigen
Ob für Texte, Code oder Übersetzungen: KI-Tools sind im Arbeitsalltag längst angekommen. Doch viele KI-Tools werden eingesetzt, ohne dass die zuständigen Bereiche für IT, Datenschutz
Die DSGVO und die KI-VO verpflichten Unternehmen nicht nur zur Einhaltung regulatorischer Vorgaben, sondern auch zum Nachweis ihrer Compliance. Dieser Nachweis erfolgt über verschiedene Dokumentationspflichten.
Der EU Data Act bringt eine entscheidende Neuerung für den europäischen Datenmarkt: Anbieter von Cloud- und Datenverarbeitungsdiensten sind verpflichtet, ihre Kunden beim Anbieterwechsel aktiv zu