Der Einfluss von generativer KI auf Data Governance

Die Einführung und der rasche Aufstieg generativer KI-Systeme haben weitreichende Folgen für die Data Governance in Unternehmen. Waren Governance-Richtlinien ursprünglich in erster Linie auf die Sicherstellung von Datenqualität, Klassifizierung und Compliance ausgerichtet, hat sich dieser Fokus gewandelt. In der heutigen Zeit nutzen Unternehmen künstliche Intelligenz nicht mehr nur für analytische Zwecke, sondern setzen sie zunehmend zur Unterstützung operativer Entscheidungen ein. Diese Veränderung unterstreicht die Notwendigkeit, Data Governance als ein strategisches Element der Unternehmensführung zu betrachten und ihre Rahmenbedingungen entsprechend anzupassen.

Zu den grundlegenden Aspekten der Governance gehören nach wie vor Datenkataloge, klare Rollenverteilungen und Richtlinien zur Datenklassifizierung sowie das Lebenszyklusmanagement von Daten. Je mehr Unternehmen auf KI setzen, desto höher sind jedoch die Anforderungen an die Governance. Eine der zentralen Herausforderungen besteht darin, Governance-Strukturen entsprechend weiterzuentwickeln, um mit der Geschwindigkeit und Komplexität von KI-geschulten Prozessen Schritt zu halten. In diesem Zusammenhang spielt die strategische und regulatorische Dimension von Data Governance eine entscheidende Rolle für die gesamte Organisation.

Von statischen zu dynamischen Compliance-Prozessen

Mit der Einführung des EU-KI-Gesetzes erhält die Compliance eine neue Bedeutung im Kontext der Nutzung von KI. Unternehmen sehen sich nun nicht nur der Herausforderung gegenüber, zu prüfen, wofür sie KI einsetzen können, sondern müssen zudem klären, wofür sie sie überhaupt einsetzen dürfen. Die Veränderung des Fokus von technischer Machbarkeit zu rechtlicher Zulässigkeit führt dazu, dass Compliance mehr als je zuvor ein wichtiges Steuerungsinstrument innerhalb der Governance darstellt.

Besonderes Augenmerk liegt hier auf den neuen Anforderungen des KI-Gesetzes, die Risikoklassifizierungen, Transparenzpflichten und eine umfassende technische Dokumentation verlangen. Es reicht nicht mehr aus, allgemeine Datenschutzprinzipien zu befolgen; Unternehmen müssen die spezifischen Verwendungszwecke von KI-Systemen genau analysieren. Für Anwendungen mit hohem Risiko gelten strenge Auflagen, die von der Notwendigkeit menschlicher Kontrolle bis hin zur Rückverfolgbarkeit von Entscheidungen reichen. Nur durch eine frühzeitige Integration von Governance und Compliance können diese Anforderungen erfolgreich umgesetzt werden.

Datensicherheit im Kontext von KI

Im Bereich der Cybersecurity ist es wichtig zu erkennen, dass der Schutz vor externen Angriffen nur einen Teilaspekt darstellt. Die Schwachstellen liegen häufig innerhalb der Organisation selbst. Probleme wie falsch konfigurierte Zugriffsrechte, unklassifizierte Dokumente und unzureichend geschützte Dateien schaffen potenzielle Sicherheitsrisiken. KI-Systeme wie Microsoft Copilot, die automatisiert auf alle zugänglichen Inhalte zugreifen, verstärken diese Gefahren. Wenn die Inhalte, auf die sie zugreifen, nicht klar klassifiziert oder ausreichend geschützt sind, besteht die Gefahr, dass vertrauliche Informationen involviert werden.

Um Sicherheitsrisiken, die nicht durch externe Bedrohungen, sondern durch interne Prozesse entstehen, zu minimieren, benötigen Unternehmen eine klare Strategie. Eine Kombination aus Data Loss Prevention, Sensitivity Labels und einer Zero-Trust-Architektur ist unerlässlich. Diese umfassende Überwachung und Kontrolle der Datenbasis ist entscheidend, um zu verhindern, dass KI-Systeme selbst zu Sicherheitslücken werden.

Von der Kontrolle zur aktiven Gestaltung von Datenstrategien

Data Governance hat sich von einem passiven Kontrollsystem zu einem proaktiven Werkzeug gewandelt, das aktiv zur Steuerung von KI-Initiativen eingesetzt wird. Die strategische Verbindung zur Unternehmenszukunft ist dabei von zentraler Bedeutung. Unternehmen, die Governance isoliert betrachten, riskieren, hinter den Fortschritten in der Innovation zurückzubleiben. Eine strategisch fokussierte Nutzung von Governance ermöglicht es, die Potenziale von KI effektiv auszuschöpfen, indem klare Regeln, Verantwortlichkeiten und Prozesse festgelegt werden.

Um diese Ziele zu erreichen, ist es notwendig, bestehende Governance-Strukturen konstant weiterzuentwickeln. Anstatt parallel neue Strukturen für die KI-Nutzung aufzubauen, sollten vorhandene Prozesse, wie Risikomanagement und Datenschutz, weiterverwendet werden. Die Herausforderung besteht darin, diese Systeme an die sich verändernden Anforderungen anzupassen, was sowohl technische als auch organisatorische Fragen betrifft. Hierzu zählen Aspekte wie MLOps (Machine Learning Operations), Logging und Modelltracking sowie die Klärung von Zuständigkeiten innerhalb des Unternehmens.

Fazit: Strategische Data Governance in der Ära der KI

Die Rolle der Data Governance verändert sich grundlegend durch den Einfluss generativer KI. Unternehmen müssen ihre Governance-Praktiken kontinuierlich überprüfen und anpassen, um mit den sich entwickelnden rechtlichen und technologischen Anforderungen Schritt zu halten. Die Verknüpfung von Governance mit strategischen Zielen ist entscheidend, um Innovation zu fördern und gleichzeitig die Sicherheit und Compliance zu gewährleisten. Eine proaktive Herangehensweise an Data Governance wird somit zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeder modernen Unternehmensstrategie.