Für Unternehmen ist die Umsetzung von KI-Governance eine große Aufgabe – und sie birgt erhebliche Gefahren: Unklare Verantwortlichkeiten, fehlende Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen, fehlerhafte oder voreingenommene Modelle sowie nicht dokumentierte Datenflüsse können zu Compliance-Verstößen, rechtlichen Sanktionen oder Vertrauensverlust bei Kunden und Partnern führen. Zudem erschwert der zunehmende Einsatz komplexer, agentischer KI-Systeme die Übersicht über Entscheidungsprozesse. […]
Jetzt zum Jahresende ist traditionell die Zeit für Rückblick und Neuausrichtung. Viele Unternehmen ziehen Bilanz und betrachten nicht nur ihre Geschäftszahlen, sondern auch die Fortschritte in Digitalisierung und KI-Einsatz: Welche KI-Projekte haben echten Mehrwert geschaffen, welche blieben im Experimentiermodus stecken? Gleichzeitig beginnt die strategische Planung für 2026 – und mit ihr die Frage: Wird KI in meinem Unternehmen wirklich verantwortungsvoll genutzt? Denn Unternehmen müssen nicht nur die Leistungsfähigkeit ihrer Systeme sicherstellen, sondern auch Transparenz, Fairness und Nachvollziehbarkeit gewährleisten – vor allem auch im Hinblick auf den EU AI Act, der 2026 vollständig umgesetzt sein muss. Wie es gelingt, KI praxisnah und verantwortungsvoll umzusetzen und wie moderne Analytics-Plattformen dabei behilflich sind, erklären die Data- und KI-Experten von KNIME.
Was bedeutet KI-Governance eigentlich genau – und welche Ziele verfolgt sie in Unternehmen?
Der Begriff „KI-Governance“ wird häufig unterschiedlich verstanden. Deshalb lohnt es sich, zunächst genauer zu klären, was darunter konkret zu verstehen ist. KI-Governance bezeichnet den Prozess, Richtlinien, Prinzipien und Verfahren festzulegen, um die ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Auswirkungen von KI-Systemen zu steuern – und zugleich Innovation zu fördern. Unternehmen entwickeln dafür eigene Governance-Ansätze, während Regierungen gesetzliche…
