Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) ist aufgrund ihres enormen Potenzials zur Effizienzsteigerung in verschiedenen Branchen von entscheidender Bedeutung. Dabei müssen jedoch Sicherheitsbedenken sowie soziale und regulatorische Konsequenzen berücksichtigt werden. Welche Governance-Funktionen können im Lebenszyklus von KI-Anwendungen implementiert werden, um diese Herausforderungen zu meistern?
Mit einem strukturierten AI Lifecycle Management können Unternehmen die wachsenden Risiken, sozialen und ethischen Fragen sowie regulatorischen Anforderungen entlang des gesamten Lebenszyklus einer KI-Anwendung effektiv angehen. Dies gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften und den verantwortungsvollen Einsatz von KI. Der Ansatz des AI Lifecycle Managements ermöglicht die praktische Umsetzung und Operationalisierung der regulatorischen Grundsätze während des gesamten KI-Lebenszyklus. Gleichzeitig bietet er einen übergreifenden Rahmen, um die funktionalen und regulatorischen Anforderungen einzuhalten. So sind Unternehmen in der Lage, vertrauenswürdige KI-Systeme aufzubauen, ihre Reputation zu schützen und die Vorteile von KI-Technologien zu maximieren.
„Durch die Angleichung der Governance-Prozesse über den gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen können Unternehmen die nahtlose Einhaltung von Gesetzen wie dem EU-AI-Act sicherstellen und gleichzeitig Innovationen bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Lösungen vorantreiben.“
Die Strategie- und Planungsphase legt den Grundstein für eine erfolgreiche KI-Governance-Implementierung.
Die Daten- und Modellphase konzentriert sich auf den Aufbau einer Dateninfrastruktur, die Auswahl von Algorithmen und das Training von KI-Modellen.
Die Test- und Validierungsphase ist entscheidend für die Bewertung der Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen.
Die Einführungs- und Betriebsphase konzentriert sich auf die Implementierung der getesteten und validierten KI-Systeme unter Berücksichtigung von Governance-Maßnahmen.
Die Sicherstellung der Konformität mit gesetzlichen Vorschriften, der Risikobeherrschung und der vertrauenswürdigen KI-Dimensionen ist entscheidend für die erfolgreiche Umsetzung von KI-Governance-Maßnahmen entlang des KI-Lebenszyklus.
Der AI Lifecycle besteht aus miteinander verbundenen Phasen, die durch die Ideenfindung, die Entwicklung, den Einsatz und den Betrieb von KI-Systemen führen. In jeder Phase werden Maßnahmen für KI-Governance-Ziele definiert, umgesetzt und bewertet. In jeder Phase des KI-Lebenszyklus sind spezifische Rollen mit unterschiedlichen Verantwortlichkeiten für die KI-Governance vorgesehen. Die präzise Zuordnung dieser Rollen und Aufgaben ist entscheidend für den Erfolg von KI-Initiativen. Eine sorgfältige Integration der richtigen Personen in den jeweiligen Phasen stellt sicher, dass alle Aspekte der Governance effektiv umgesetzt werden.
Die EU-KI-Verordnung führt eine klare Unterscheidung zwischen den Rollen des „Anbieters“ und des „Anwenders“ für die Entwicklung und den Einsatz von KI ein, wie in den jeweiligen Verpflichtungen dargelegt. Anbieter entwickeln KI-Systeme oder -Modelle und bringen sie auf den Markt oder nutzen sie unter ihrem eigenen Namen, während Bereitsteller gemäß der KI-Verordnung ein KI-System in eigener Verantwortung nutzen. Die unterschiedlichen Verpflichtungen, die diese Rollen mit sich bringen, sollten während des Integrationsprozesses entlang des KI-Lebenszyklus entsprechend berücksichtigt werden.
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Die Einhaltung von KI-Governance-Prinzipien im KI-Lebenszyklus ist nicht nur eine verantwortungsvolle Entscheidung, sondern auch ein strategischer Vorteil für Unternehmen und Organisationen. Es ermöglicht ihnen, Risiken zu mindern und regulatorische Anforderungen wie den EU AI Act einzuhalten. PwC bietet Expertise beim Aufbau der KI-Governance im Rahmen des KI-Lebenszyklusmanagements und unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung von Strategien und Governance-Rahmenwerken. Durch den Einsatz von Tools zur Operationalisierung und Automatisierung des KI-Lebenszyklusmanagements können Unternehmen den gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen effizienter und effektiver verwalten.
