AI Governance

AI Governance bezeichnet die Gesamtheit aller Strukturen, Prozesse, Richtlinien und Kontrollmechanismen, die den verantwortungsvollen Einsatz von Artificial Intelligence in einer Organisation steuern. Ein AI Governance Framework schafft dabei den systematischen Rahmen, in dem KI-Systeme entwickelt, eingesetzt und überwacht werden.Die Notwendigkeit eines solchen Frameworks ergibt sich aus mehreren Faktoren: Erstens stellt der EU AI Act seit

2024 verbindliche regulatorische Anforderungen an Unternehmen, die KI-Systeme entwickeln oder einsetzen. Verstöße können mit Bußgeldern von bis zu

35 Millionen Euro oder

7 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes geahndet werden. Zweitens bergen KI-Systeme spezifische Risiken wie algorithmische Diskriminierung, mangelnde Transparenz bei Entscheidungen und Datenschutzverletzungen, die ohne strukturierte Governance unkontrolliert bleiben.Drittens erwarten Stakeholder – von Kunden über Investoren bis zu Regulierungsbehörden – zunehmend Nachweise für verantwortungsvollen KI-Einsatz. Ein AI Governance Framework liefert diese Nachweise systematisch. Viertens ermöglicht gute Governance paradoxerweise schnellere Innovation: Wenn klare Leitplanken existieren, können Teams KI-Projekte mit weniger Unsicherheit und kürzeren Freigabezyklen umsetzen.Für Unternehmen im Finanzsektor kommt hinzu, dass Aufsichtsbehörden wie BaFin und EBA bereits spezifische Erwartungen an den Einsatz von KI formuliert haben, etwa im Kontext von Kreditentscheidungen, Geldwäscheprävention und algorithmischem Handel. Ein AI Governance Framework ist damit keine optionale Best Practice, sondern eine geschäftskritische Notwendigkeit für jede Organisation, die KI produktiv einsetzt oder plant einzusetzen.

AI Governance baut auf den Fundamenten von IT-Governance und Data Governance auf, adressiert jedoch spezifische Herausforderungen, die durch den Einsatz von Artificial Intelligence entstehen und von traditionellen Governance-Frameworks nicht abgedeckt werden.IT-Governance fokussiert auf die Steuerung der gesamten IT-Landschaft: Infrastruktur, Anwendungen, Projekte und Services. Sie regelt Themen wie IT-Strategie, Investitionsentscheidungen, Service-Level-Management und IT-Sicherheit. Data Governance wiederum konzentriert sich auf Datenqualität, Datenkataloge, Datenverantwortlichkeiten und Datenschutz. Beide sind notwendige Voraussetzungen für AI Governance, reichen aber allein nicht aus.AI Governance adressiert darüber hinaus KI-spezifische Aspekte: Modell-Risikomanagement umfasst die Validierung, das Monitoring und die Versionierung von Machine-Learning-Modellen – einschließlich der Erkennung von Model Drift und Performance-Degradation im Produktivbetrieb. Algorithmische Fairness erfordert spezifische Metriken und Tests, um Diskriminierung durch KI-Systeme zu identifizieren und zu mitigieren. Explainability und Transparenz sind regulatorische Anforderungen des EU AI Act, die technische Maßnahmen wie SHAP-Werte, LIME oder Attention-Visualisierungen erfordern.Zudem bringt AI Governance eigene Rollen mit sich, die in klassischen Governance-Strukturen nicht existieren: AI Ethics Officers, Model Validators, AI Product Owner und AI Governance Boards. Die Entscheidungsprozesse unterscheiden sich ebenfalls – etwa bei der Frage, ob ein KI-System als Hochrisiko-System nach EU AI Act einzustufen ist oder welche Transparenzpflichten für generative KI gelten.In der Praxis empfehlen wir, AI Governance als Erweiterung bestehender Governance-Strukturen zu implementieren, nicht als paralleles Silo. So nutzen Sie vorhandene Prozesse und Verantwortlichkeiten und ergänzen sie gezielt um KI-spezifische Elemente.

Die Landschaft internationaler AI Governance Frameworks hat sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt. Für Unternehmen ist es entscheidend, die relevanten Standards zu kennen und strategisch in ihre Governance-Strukturen zu integrieren.Das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) der US-amerikanischen Standardisierungsbehörde ist eines der umfassendsten Frameworks. Es strukturiert AI Risk Management in vier Kernfunktionen: Govern, Map, Measure und Manage. Es ist freiwillig, hat sich aber als De-facto-Standard für viele internationale Unternehmen etabliert. Die ISO/IEC

42001 ist der erste internationale Managementsystem-Standard für Artificial Intelligence. Analog zur ISO 27001 für Informationssicherheit definiert sie Anforderungen an ein AI Management System und ermöglicht eine Zertifizierung.Die OECD AI Principles, verabschiedet von über

40 Ländern, definieren fünf Grundprinzipien für vertrauenswürdige KI: inklusives Wachstum, menschenzentrierte Werte, Transparenz, Robustheit und Rechenschaftspflicht. Der EU AI Act ist die weltweit erste verbindliche KI-Regulierung und klassifiziert KI-Systeme nach Risikostufen mit entsprechenden Pflichten.Daneben existieren branchenspezifische Frameworks: Im Finanzsektor hat die Bank for International Settlements Prinzipien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI formuliert. Die EBA und ECB haben eigene Erwartungen an KI in Banken veröffentlicht. Singapurs MAS hat mit FEAT ein Framework für Fairness, Ethics, Accountability und Transparency im Finanzsektor geschaffen.Bei Advisori integrieren wir die relevanten Frameworks zu einem kohärenten AI Governance Framework, das auf Ihre spezifische Branche, Jurisdiktion und Unternehmensgröße zugeschnitten ist. Dabei priorisieren wir regulatorisch verbindliche Anforderungen und ergänzen Best Practices aus freiwilligen Standards.

Der EU AI Act ist seit August

2024 in Kraft und wird stufenweise anwendbar. Für Ihr AI Governance Framework hat er weitreichende und sehr konkrete Implikationen, die weit über allgemeine Prinzipien hinausgehen.Zunächst müssen alle KI-Systeme in Ihrer Organisation klassifiziert werden. Der EU AI Act unterscheidet vier Risikokategorien: verbotene Praktiken (z.B. Social Scoring, manipulative KI), Hochrisiko-Systeme (z.B. KI in Kreditentscheidungen, HR-Prozessen, kritischer Infrastruktur), Systeme mit Transparenzpflichten (z.B. Chatbots, Deepfakes) und Systeme mit minimalem Risiko. Diese Klassifizierung muss in Ihrem AI Governance Framework als systematischer Prozess verankert sein.Für Hochrisiko-Systeme verlangt der EU AI Act ein umfassendes Compliance-Programm: ein Risikomanagementsystem über den gesamten Lebenszyklus, Anforderungen an Datenqualität und Data Governance, technische Dokumentation und Aufzeichnungspflichten, Transparenz und Informationspflichten gegenüber Nutzern, menschliche Aufsicht (Human Oversight) sowie Genauigkeit, Robustheit und Cybersecurity.Ihr AI Governance Framework muss diese Anforderungen operationalisieren. Das bedeutet konkret: Prozesse für die Risiko-Klassifizierung neuer KI-Projekte, Templates für Conformity Assessments, ein zentrales AI System Register, definierte Verantwortlichkeiten für die Einhaltung der Pflichten und regelmäßige Überprüfungszyklen.Für Anbieter von General Purpose AI Models (wie Unternehmen, die Foundation Models fine-tunen) gelten zusätzliche Pflichten bezüglich technischer Dokumentation und Transparenz. Advisori unterstützt Sie bei der vollständigen Integration der EU AI Act-Anforderungen in Ihr bestehendes oder neu zu entwickelndes AI Governance Framework – praxisnah und mit Blick auf die Umsetzungsfristen.

Die Implementierungsdauer eines AI Governance Framework hängt von mehreren Faktoren ab: der Größe und Komplexität Ihrer Organisation, dem Reifegrad bestehender Governance-Strukturen, der Anzahl und Kritikalität Ihrer KI-Anwendungen sowie den regulatorischen Anforderungen Ihrer Branche.Als Orientierung hat sich in unserer Projektpraxis folgende Zeitplanung bewährt: Die Discovery-Phase mit Bestandsaufnahme, Stakeholder-Interviews und Gap-Analyse dauert typischerweise vier bis sechs Wochen. In dieser Phase identifizieren wir alle relevanten KI-Systeme, bewerten den Governance-Reifegrad und analysieren regulatorische Anforderungen.Das Framework Design – also die Entwicklung von Governance-Strukturen, Policies, Prozessen und Rollen – benötigt weitere sechs bis acht Wochen. Hier entstehen die AI Governance Policy, das Risk Assessment Framework, Rollen- und Verantwortlichkeitsmodelle sowie Prozessbeschreibungen. Die Pilotierung an ausgewählten Use Cases umfasst vier bis sechs Wochen, in denen das Framework praktisch erprobt und iterativ verbessert wird.Der unternehmensweite Rollout inklusive Schulungen und Tool-Integration erstreckt sich über acht bis zwölf Wochen, abhängig von der Organisationsgröße. Insgesamt sollten Sie für ein mittelgroßes Unternehmen mit einem Zeitrahmen von sechs bis neun Monaten vom Projektstart bis zur vollständigen Operationalisierung rechnen.Wichtig ist dabei: AI Governance ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Nach der initialen Implementierung folgt die Phase des Continuous Improvement mit regelmäßigen Reviews, Anpassungen an neue Regulierung und Skalierung auf neue KI-Anwendungen. Advisori bietet hierfür auch langfristige Begleitung an, etwa durch quartalsweise Governance Reviews oder die Übernahme der Rolle eines externen AI Governance Officers.

Advisori bringt eine einzigartige Kombination aus regulatorischer Tiefe, technischer Implementierungskompetenz und praktischer KI-Erfahrung mit, die uns von rein strategischen Beratungen und reinen Technologieanbietern differenziert.Erstens betreiben wir eine eigene Multi-Agenten-KI-Plattform mit über 1.500 Schnittstellen. Das bedeutet: Wir beraten nicht nur theoretisch zu AI Governance, sondern wenden die Prinzipien täglich auf unsere eigene Plattform an. Diese Praxiserfahrung fließt direkt in unsere Beratung ein – wir kennen die realen Herausforderungen bei der Implementierung von Fairness-Checks, Model Monitoring und Explainability aus eigener Entwicklung.Zweitens sind wir ISO 27001, ISO

9001 und ISO

14001 zertifiziert. Diese Zertifizierungen belegen nicht nur unsere eigenen Governance-Standards, sondern geben uns tiefes Verständnis für die Integration von AI Governance in bestehende Managementsysteme. Wenn Sie bereits ISO 27001 implementiert haben, können wir AI Governance nahtlos andocken.Drittens haben wir einen ausgeprägten Fokus auf den Finanzsektor und regulierte Branchen. Wir kennen die Anforderungen von BaFin, EBA, ECB und verstehen, wie AI Governance mit DORA, MaRisk und sektorspezifischer Regulierung zusammenspielt. Diese Branchenexpertise ist entscheidend, da generische Frameworks die spezifischen Anforderungen regulierter Branchen oft nicht ausreichend adressieren.Viertens arbeiten wir herstellerunabhängig. Als Partner von Microsoft Azure, AWS und Google Cloud beraten wir technologieneutral und optimieren Ihr AI Governance Framework für Ihre spezifische Technologielandschaft – ob Cloud, On-Premise oder Hybrid. Und fünftens bieten wir mit rund

150 Beraterinnen und Beratern die Skalierbarkeit, um AI Governance auch in großen, komplexen Organisationen flächendeckend zu implementieren.