Ethische AI braucht mehr als gute Absichten — sie braucht Strukturen. Ein AI Governance Framework definiert, wer AI-Entscheidungen trifft, welche Standards gelten und wie Compliance überwacht wird.
Die vier Bausteine
1. Policies und Prinzipien
AI-Nutzungsrichtlinie: Welche AI-Anwendungen sind erlaubt, welche verboten?
Ethik-Prinzipien: Konkrete, messbare Standards (nicht nur „wir sind fair")
Datenrichtlinien: Welche Daten dürfen für AI-Training verwendet werden?
Vendor-Policy: Standards für zugekaufte AI-Lösungen
2. Rollen und Verantwortlichkeiten
Rolle
Aufgabe
Typische Besetzung
AI Ethics Board
Strategische Entscheidungen, Policy-Review
C-Level, Legal, HR, Tech
AI Owner
Verantwortlich für einzelne AI-Anwendung
Product Manager
AI Auditor
Regelmäßige Fairness- und Compliance-Prüfung
Internal Audit / Extern
Data Steward
Datenqualität und -ethik sicherstellen
Data Team
3. Prozesse und Workflows
AI Impact Assessment: Vor jedem neuen AI-Projekt durchführen
Model Lifecycle Management: Entwicklung → Testing → Deployment → Monitoring → Retirement
Incident Response: Klarer Prozess für AI-Fehler und Bias-Vorfälle
Change Management: Wie werden Modell-Updates genehmigt und ausgerollt?
4. Monitoring und Reporting
Fairness-Dashboards: Automatisierte Überwachung von Bias-Metriken
Compliance-Reports: Regelmäßige Berichte für Aufsicht und Vorstand
Incident-Tracking: Dokumentation und Analyse aller AI-Vorfälle
Benchmarking: Vergleich mit Branchenstandards und Best Practices
Praxis-Tipp: Starten Sie klein — ein Governance-Framework für Ihre drei wichtigsten AI-Anwendungen reicht zum Start. Perfektionismus verhindert Fortschritt.