AI-Governance in der Praxis: Compliance sichern, Risiken steuern, Resilienz stärken

Wie Unternehmen AI-Governance richtig umsetzen – von EU-AI-Act und Standards bis hin zu Tools, Schulungen und Strategien für mehr Sicherheit und Kontrolle.

Inhalt

1. Definition: Was ist AI-Governance?
2. KI-Regulierung
3. EU-AI-Act-Compliance-Checker
4. Standards
5. AI Governance Frameworks
6. Roadmap: AI-Governance implementieren
7. AI-Governance-Tools

Überblick: AI-Governance

• AI-Governance wird durch den EU-AI-Act ab 2026 schrittweise zur regulatorischen Pflicht
• Strukturierte Zuständigkeiten und Richtlinien sichern Kontrolle und Nachvollziehbarkeit
• ISO 42001, NIST AI RMF und andere Frameworks bieten praktische Orientierung
• Awareness-Trainings von SoSafe stärken das Risikobewusstsein im KI-Kontext
• Governance-Tools im Verbund ermöglichen Monitoring, Audit und Compliance-Nachweise

Definition: Was ist AI-Governance?

AI‑Governance ist der organisatorische und technische Rahmen, mit dem Unternehmen den Einsatz von künstlicher Intelligenz steuern, kontrollieren und letztlich verantworten. Eine klare Definition von KI‑Governance beschreibt Zuständigkeiten, den Umgang mit Risiken sowie die Standards für Transparenz, Sicherheit und Ethik. Damit schafft sie eine belastbare Grundlagen für Compliance und Audits.

KI-Regulierung: Rechtssicherheit schaffen – auch international

Die KI-Regulierung schreitet weltweit voran. Immer mehr Staaten und Standardisierungsgremien fordern konkrete Maßnahmen zur AI-Governance – mit teils verbindlichem, teils freiwilligem Charakter. Global aufgestellte Unternehmen können mit einem Überblick über die geltenden Vorgaben Compliance-Risiken vorbeugen.

Internationale Übersicht – wo AI-Governance bereits Pflicht ist:

Besonderheit EU-AI-Act:
Die EU-KI-Regulierung setzt weltweit Maßstäbe: Der EU-AI-Act ist die erste umfassende gesetzliche Regelung zur Nutzung von künstlicher Intelligenz. 

Er folgt einem risikobasierten Ansatz. Unternehmen müssen nachweisen, dass ihre KI-Systeme transparent, sicher und lückenlos dokumentiert betrieben werden. Die einzelnen Pflichten treten gestaffelt in Kraft, die meisten Vorgaben gelten jedoch ab 2026 verbindlich. Wer 2025 seine Governance-Strukturen aufbaut, verschafft sich einen entscheidenden Vorsprung.

Parallel verschärfen weitere Regelwerke wie die NIS2-Richtlinie (Wer ist betroffen?) die Erwartungen an Cybersicherheit und Resilienz. Besonders im Zusammenspiel mit KI rücken damit auch menschliche Faktoren stärker in den Fokus – etwa das Risikobewusstsein und die Handlungsfähigkeit der Mitarbeitenden.

Human Firewall Podcast: Der EU-AI-Act zwischen Innovation und Kontrolle

EU-AI-Act-Compliance-Checker: Bin ich betroffen?

Der EU-AI-Act gilt nicht nur für Tech-Konzerne oder Anbieter von KI-Systemen – sondern für alle Unternehmen, die KI-basierte Tools einsetzen. Ob im HR-Bereich, in der Kundenkommunikation oder zur Risikobewertung: Wer KI geschäftlich nutzt, muss prüfen, ob er unter die Risikokategorien des Gesetzes fällt und welche Pflichten daraus entstehen.

Um diese Einschätzung zu erleichtern, bietet der EU-AI-Act-Compliance-Checker eine erste Orientierung. Unternehmen können hier prüfen, ob sie betroffen sind und welche konkreten Anforderungen sie erfüllen müssen, um AI-konform zu handeln.

Gerade im Rahmen einer ganzheitlichen AI-Governance ist dies ein maßgeblicher Schritt. Nur wer frühzeitig bewertet, wo Risiken bestehen, kann geeignete Prozesse und Kontrollen etablieren. So wird aus KI-Nutzung keine Haftungsfalle, sondern ein Teil einer verantwortungsvollen KI-Governance, die Sicherheit und Effizienz verbindet.

Standards: Was AI-Governance leisten muss

Unabhängig von der Branche oder Größe eines Unternehmens gehören klare Merkmale zur Umsetzung einer wirkungsvollen AI-Governance. Dazu gehören unter anderem:

• Risikobewertungen für alle KI-Anwendungen
• Transparente Dokumentation und Monitoring
• Prozesse zur Qualitätssicherung und Nachvollziehbarkeit
• Klare Verantwortlichkeiten und Kontrollmechanismen
• Maßnahmen zur Datenschutz- und IT-Security-Integration
• Schulungen für Mitarbeitende, um Risiken zu erkennen und souverän mit KI-Tools umzugehen

Diese Bausteine lassen sich im Rahmen von internationalen AI-Governance-Standards umsetzen, zum Beispiel der ISO/IEC 42001:2023. Dadurch bekommen Unternehmen die notwendige Orientierung, wenn sie AI-Governance-Prozesse einführen und anschließend kontinuierlich verbessern.

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Ein zentrales Element jeder AI-Governance ist das Risikobewusstsein im Unternehmen. SoSafe stärkt es mit KI-gestützten Security-Awareness-Trainings.

Frameworks: Orientierung für die AI-Governance

Für eine nachhaltige AI-Governance braucht es nicht nur juristische Vorgaben, sondern auch Standards, die ethische, technische und organisatorische Anforderungen in ein praktisches System überführen. Mehrere internationale Organisationen haben hierfür eigene AI-Governance-Frameworks entwickelt, die Unternehmen als Leitplanke dienen.

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die derzeit wichtigsten KI-spezifischen Frameworks (Stand September 2025):

Praxis-Tipp: Viele Unternehmen kombinieren diese Standards – etwa ein ISO 42001-System mit risikoorientierten Ergänzungen aus dem NIST-Framework. Dadurch entsteht ein tragfähiger Governance-Rahmen, der sowohl Compliance-Anforderungen als auch ethischen Erwartungen gerecht wird.

Roadmap: AI-Governance implementieren

Diese AI-Governance-Roadmap führt Schritt für Schritt vom Status quo zur gelebten Praxis – mit klaren Zuständigkeiten, messbaren Kontrollen und belastbaren Nachweisen.

1. Use Cases und Risiken erfassen
Erheben Sie alle eingesetzten und geplanten KI-Anwendungen, Datenquellen und Schnittstellen. Bewerten Sie mögliche Auswirkungen auf Betroffene, Prozesse und Rechtskonformität.

2. Governance-Struktur definieren
Benennen Sie Verantwortliche aus Recht, IT-Security, Datenschutz und den Fachbereichen. Legen Sie Rollen und Zuständigkeiten per RACI-Matrix fest. Richten Sie ein interdisziplinäres Gremium für KI-Entscheidungen ein – mit klarer Verantwortung für die Freigabe von Hochrisiko-Systemen, Ausnahmeprozessen und dokumentierten Risk-Acceptances. Binden Sie Datenschutz-Folgenabschätzung und interne Revision eng ein.

3. Prinzipien und Richtlinien festlegen
Legen Sie klare Grundsätze fest – etwa zu Fairness, Transparenz, Dokumentation und menschlicher Kontrolle. Diese Leitlinien sollten verbindlich in allen Richtlinien verankert sein, die den Lebenszyklus von KI-Systemen betreffen: von der Entwicklung über den Einkauf bis zum Betrieb.

4. Risikoanalyse und Klassifizierung durchführen
Prüfen Sie, wie Ihre KI-Systeme regulatorisch einzuordnen sind – zum Beispiel anhand der Risikoklassen des EU-AI-Act. Erarbeiten Sie darauf aufbauend geeignete Folgenabschätzungen und abgestufte Kontrollmechanismen. Wenn Sie generative KI einsetzen, gelten zusätzliche Anforderungen. Dazu gehören unter anderem die Kennzeichnung der erzeugten Inhalte, das Protokollieren von Eingaben und Ausgaben, Inhaltsfilter sowie verpflichtende Sicherheitstests durch Red-Teams vor dem Go-live.

5. Daten-Governance absichern
Definieren Sie verbindliche Regeln für den Umgang mit Daten – insbesondere in Bezug auf Qualität, Herkunft, Zugriff, Protokollierung und Löschfristen. Berücksichtigen Sie dabei auch besondere Anforderungen an Trainings- und Inferenzdaten, etwa hinsichtlich Transparenz und Nachvollziehbarkeit.

6. Lifecycle-Management etablieren
Sorgen Sie für nachvollziehbare Abläufe über alle Phasen hinweg – von der Modellentwicklung bis zur laufenden Überwachung. Dazu zählen unter anderem Modellkarten, Versionskontrolle, Tests und Monitoring. Diese Prozesse sollten eng mit dem Change-Management verzahnt sein. Idealerweise ist Ihre AI-Governance direkt an bestehende ITSM-Systeme angebunden – etwa über Ticketsysteme wie Jira oder ServiceNow und durch Integration in Ihre CMDB.

7. Security & Guardrails integrieren
KI-Systeme bringen neue Risiken mit sich – zum Beispiel durch manipulierbare Eingaben oder unkontrollierte Datenausgaben. Deshalb braucht es frühzeitig klare Schutzmaßnahmen: Inhalte filtern, Aktivitäten protokollieren und Systeme vor dem Einsatz prüfen. Bei sensiblen Anwendungen wie generativer KI sind Sicherheitstests vor dem Go-live besonders wichtig.

8. Dritte und Lieferketten absichern
Bewerten Sie Drittanbieter hinsichtlich Datenverwendung, Speicherorten, Modelltraining und Audit-Nachweisen. Prüfen Sie externe Anbieter sorgfältig – etwa in Bezug auf die Herkunft der Trainingsdaten, die eingesetzten Modelle, die Datenverarbeitung im Ausland oder mögliche Subdienstleister. Wichtig ist auch, ob Prüfrechte eingeräumt werden. Halten Sie zentrale Anforderungen vertraglich fest, um Haftungsrisiken zu vermeiden.

9. Schulung und Awareness aufbauen

Machen Sie Teams mit den Risiken vertraut, die beim Einsatz von KI entstehen können. Vermitteln Sie Prozesse und Meldewege – am besten mit konkreten Beispielen aus dem Arbeitsalltag. Strukturiertes Awareness-Training hilft dabei, Wissen zu verankern und sicheres Verhalten zu fördern.

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Mit interaktiven Awareness-Trainings von SoSafe erkennen Mitarbeitende Risikien im Umgang mit KI – und wissen, wie sie richtig reagieren.

10. Messen, berichten, verbessern

Definieren Sie KPIs (zum Beispiel Modell-Drift, Incident-Response-Zeit, Halluzinationsrate), führen Sie Audits durch und verbessern Sie kontinuierlich im Sinne des PDCA-Zyklus.

AI-Governance-Tools: Schnellvergleich von 5 Top-Tools

Von Risikoanalyse bis Audit-Trail: Mit den richtigen Tools wird AI-Governance handhabbar. 5 Lösungen, die sich in der Praxis bewährt haben:

Empfehlung für europäische Unternehmen

• Governance‑Zielbild klären: EU‑AI‑Act‑Pflichten umfassen Registrierung, Risikomanagement, Daten‑Governance, technische Dokumentation, CE‑Konformität und Incident‑Meldungen; diese Anforderungen sollten die Auswahl leiten.
• Kombinationsansatz: Eine GRC‑Ebene (etwa Credo AI) plus Daten‑Governance/Access‑Kontrolle (Velotix/Purview/Collibra) und eine Observability‑Ebene für Produktionsmodelle (Superwise) decken die Wertschöpfungskette ab.
• EU‑Reifegrad sichern: Tools müssen Prozesse, Rollen und Nachweisketten abbilden; gerade für Hochrisiko‑Systeme sind QMS/RMS‑Funktionen, technische Dokumentation und Überwachungs‑/Incident‑Prozesse entscheidend.