{"templateName":"base-page-template54","robotsTags":[],"cssClassNames":"page basicpage summit-page","canonicalLink":"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/ai-risk-management/","allowedRenditionsWidth":["320","480","640","768","960","1200","1440","1920"],"language":"de","description":"Erfahren Sie, was KI-Risikomanagement ist, wie das NIST AI RMF wirkt, welche Risikokategorien zählen und wie Sie KI-Risiken im gesamten Lebenszyklus managen.","title":"KI-Risikomanagement über den gesamten Lebenszyklus | Snowflake","analyticsPageType":"homepage","analyticsCategory":"general","analyticsSubCategory":"","excludeFromAnalytics":false,"analyticsContentTags":["snowflake-site:taxonomy/content-type/fundamentals"],"analyticsEnabled":true,"coveoConfig":{"searchHub":"snowflake.com","pipeline":"snowflake.com","apiKey":"xx335921a6-2a0a-40f2-a167-e390b4766c3d","organizationId":"snowflakecomputingproduction8neljofn"},"analyticsDebugMode":false,"analyticsData":{"excludeFromAnalytics":false,"subCategory":"","pageType":"homepage","templateName":"base-page-template54","siteName":"snowflake","pageUrl":"/content/snowflake-site/global/de/artificial-intelligence/ai-governance/ai-risk-management","language":"de","category":"general","pageName":"KI-Risikomanagement 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Dieser Artikel erklärt, wie sich KI-Risiken von traditionellen Risiken unterscheiden, wie Frameworks angewendet werden und warum Lebenszyklus-Kontrollen für verantwortungsvolle KI auf Unternehmensebene unerlässlich sind.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"container":{"additionalClasses":"hub-hero__authors","columnClassNames":{"content_chip_copy":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","content_chip":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12"},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"id":"container-e7fc8a7062",":type":"snowflake-site/components/container",":items":{"content_chip_copy":{"id":"content-chip-0448a8dbe7","cta":{"id":"cta","showOutboundIcon":false,"linkTargetContentType":"GENERIC",":type":"snowflake-site/components/button","linkType":"SNOWFLAKE_INTERNAL","text":"Biografie 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callout--general","text":"\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EKI-RISIKOMANAGEMENT DEFINIERT\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EKI-Risikomanagement ist der Prozess der Identifizierung, Bewertung, Minderung und Überwachung von Risiken, die durch das Design, die Bereitstellung oder die Nutzung von KI-Systemen entstehen können – einschließlich Risiken in Bezug auf Genauigkeit, Bias, Sicherheit, Datenschutz, Compliance, Transparenz und geschäftliche Auswirkungen.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"text_intro_0":{"id":"text-ec14a07d1f","text":"\u003Cp\u003EKI-Risikomanagement beginnt mit einer praktischen Frage: Was könnte schiefgehen, wenn ein Modell, eine Daten-Pipeline, eine Anwendung, ein Prompt, ein Workflow oder eine menschliche Entscheidung auf KI basiert? Die Antwort beschränkt sich selten nur auf die Modellgenauigkeit. Ein System könnte veraltete Daten verwenden, sensible Felder durch Abfragen offenlegen, eine plausible, aber falsche Antwort generieren, nach der Bereitstellung abweichen (Drift) oder eine Entscheidung treffen, die schwer zu erklären ist, wenn eine Aufsichtsbehörde Nachweise verlangt.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EDa die Risiken so weitreichend sind, ist KI-Risikomanagement zu einem Thema für den gesamten Lebenszyklus geworden. Es bietet Unternehmen einen strukturierten Ansatz, um zu verstehen, wo \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/\"\u003EKI-Systeme\u003C/a\u003E Schaden anrichten können, zu entscheiden, welche Risiken akzeptabel sind, und Kontrollen anzuwenden, die diese Risiken innerhalb definierter Grenzen halten. Zudem hilft es Teams bei der Entscheidung, welches Maß an Restrisiko akzeptabel ist, welche Kontrollen vor der Veröffentlichung erforderlich sind und welche Überwachung fortgesetzt werden sollte, nachdem das System die Nutzer:innen erreicht hat.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_what_is_ai_ethics":{"id":"title-v2-9ed221e511","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--what-is-ai-risk-management","type":"heading2","lines":["Was ist KI-Risikomanagement?"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_intro_0_copy":{"id":"text-36609c254c","text":"\u003Cp\u003EKI-Risikomanagement ist der Prozess der Identifizierung, Bewertung, Minderung und Überwachung von Risiken durch KI-Systeme über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg – von der Entwicklung über die Bereitstellung bis hin zur Produktion. Es umfasst das Modell, erstreckt sich aber auch auf die vom Modell verwendeten Daten, den Anwendungskontext, in dem es ausgeführt wird, die von seinen Ausgaben betroffenen Personen, die Richtlinien für seine Nutzung und die Nachweise, die erforderlich sind, um die Anwendung von Kontrollen zu belegen.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EDamit ist KI-Risikomanagement umfassender als das Modell-Risikomanagement. Das Modell-Risikomanagement, insbesondere im Bankwesen und in anderen regulierten Finanzbereichen, konzentriert sich auf das Risiko, dass ein Modell falsche, missbrauchte oder missverstandene Ergebnisse liefert. KI-Risikomanagement schließt dieses Anliegen ein, berücksichtigt aber auch das gesamte System rund um das Modell: Herkunft der Trainingsdaten, Retrieval-Kontext, Zugriffskontrollen, Nutzerinteraktion, Prompt-Verhalten, Auswirkungen auf nachgelagerte Workflows, Reaktion auf Vorfälle und Überwachung nach der Bereitstellung.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EIn der Praxis sollte ein Programm für das KI-Risikomanagement operative Fragen beantworten wie:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EWelche Datasets wurden verwendet, um das System zu trainieren, zu testen oder zu fundieren?\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EWer ist für den Anwendungsfall, das Modell und den betroffenen Geschäftsprozess verantwortlich?\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EWelche Risiken wurden während der Entwicklung, der Tests und der Bereitstellung identifiziert?\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EWelche Kontrollen mindern diese Risiken und welches Restrisiko bleibt bestehen?\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EWie wird das Unternehmen nach der Veröffentlichung Drift, Missbrauch, Sicherheitsereignisse oder schädliche Auswirkungen erkennen?\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003EDiese Antworten verwandeln das KI-Risiko von einem abstrakten Anliegen in eine Reihe überprüfbarer Entscheidungen, Kontrollen und Audit-Trails.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_the_foundational_principles_of_ai_ethics":{"id":"title-v2-97675cfc52","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--why-ai-risk-management-is-different","type":"heading2","lines":["Warum KI-Risikomanagement anders ist"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_the_foundational_principles_of_ai_ethics_0":{"id":"text-406ee6076b","text":"\u003Cp\u003EKI-Systeme bringen Risiken mit sich, für deren eigenständige Bewertung herkömmliche Programme für das Risikomanagement in Unternehmen nicht ausgelegt sind. Eine regelbasierte Anwendung verhält sich bei gleicher Eingabe in der Regel immer gleich. KI-Systeme, insbesondere \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/generative-ai/\"\u003ESysteme mit generativer KI\u003C/a\u003E, können nicht-deterministisch sein – derselbe Prompt kann unterschiedliche Antworten erzeugen, und das Verhalten des Systems kann sich ändern, wenn sich Modelle, Daten, Prompts oder der Retrieval-Kontext ändern.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003EDas Risiko geht zudem von mehr als einer Ebene aus. Ein Modell kann technisch einwandfrei sein und dennoch Schaden anrichten, wenn es mit verzerrten Daten trainiert wird, ohne angemessene Zugriffskontrollen mit sensiblen Datensätzen verbunden ist, außerhalb seines vorgesehenen Zwecks verwendet wird oder in einem Workflow zum Einsatz kommt, in dem sich die Nutzer:innen zu sehr auf seine Ausgaben verlassen. Ein Betrugsmodell kann beispielsweise bei der Validierung gut abschneiden, sich aber verschlechtern, wenn sich Transaktionsmuster ändern. Oder eine Retrieval-Augmented-Anwendung könnte vertrauliche Informationen preisgeben, wenn ihre Zugriffslogik nicht mit den Berechtigungen der Nutzer:innen übereinstimmt.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003EKI-Risiken entwickeln sich auch nach der Bereitstellung weiter. Data Drift, Adversarial Inputs, Prompt Injection, sich ändernde Vorschriften, Anbieter-Updates und neue Nutzungsmuster können das Risikoprofil eines Systems verändern, das seine ursprüngliche Überprüfung bestanden hat. Aus diesem Grund darf das KI-Risikomanagement nicht mit der Freigabe enden. Es erfordert Monitoring, Eskalationspfade, Trigger für das Retraining, Vorfallmeldungen und Kriterien für die Außerbetriebnahme.\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_modern_ai_specific_ethical_principles":{"id":"title-v2-58bd95cfb9","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--categories-of-ai-risk","type":"heading2","lines":["Kategorien von KI-Risiken"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_modern_ai_specific_ethical_principles_0":{"id":"text-cd93834d00","text":"\u003Cp\u003EKI-Risikokategorien helfen dabei, die Quelle eines Risikos von dem Symptom zu trennen, das es hervorruft. Die folgenden Kategorien bieten Teams eine Möglichkeit, diese Risiken der richtigen Kontrolle, der verantwortlichen Person und dem entsprechenden Überprüfungsprozess zuzuordnen.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003ETechnische und Performance-Risiken\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EZu den technischen Risiken gehören Genauigkeit, Robustheit, Zuverlässigkeit, Halluzination, Model Drift und Systemverfügbarkeit. Bei generativer KI ist der sichtbarste Fehler vielleicht eine halluzinierte Antwort, aber die zugrunde liegende Ursache könnte ein schwacher Retrieval-Kontext, eine mangelhafte Datenherkunft, fehlende Guardrails oder ein Workflow sein, der eine KI-generierte Antwort ohne Überprüfung an Kund:innen sendet. Das Risikomanagement hängt davon ab, ob das Unternehmen das System auf seinen vorgesehenen Verwendungszweck testen, akzeptable Performance-Schwellenwerte definieren und erkennen kann, wenn die Ausgaben diese Schwellenwerte nicht mehr erfüllen.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EDatenrisiken\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EZu den Datenrisiken gehören Data Poisoning, Datenlecks, fehlende Einwilligungen, Probleme mit der Datenherkunft, Qualitätsprobleme und Bias in den Trainingsdaten. Ein Modell, das mit schlecht dokumentierten Daten trainiert oder fundiert wurde, kann Fehler übernehmen, die später schwer nachzuverfolgen sind. Bei KI-Systemen, die auf Unternehmensdaten angewiesen sind, werden Lineage, Klassifizierung, Access History und Datenqualitätskontrollen eher Teil des Risikomanagements als der Hintergrund-Governance.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003ESicherheitsrisiken\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EZu den KI-Sicherheitsrisiken gehören Prompt Injection, Model Inversion, Membership Inference, Modelldiebstahl, Datenexfiltration und Adversarial Manipulation. KI-Sicherheitsrisiken sind mit hohen Einsätzen verbunden, da KI-Systeme oft zwischen Nutzer:innen und sensiblen Daten, Tools oder Workflows stehen. Ein kompromittierter Prompt oder ein manipulierter Kontext kann nicht nur die Antwort beeinflussen, die ein Modell generiert, sondern auch die Aktion, die eine KI-gestützte Anwendung auszuführen versucht.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EEthik- und Fairness-Risiken\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EFairness-Risiken, betrachtet durch die Brille der \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/ai-ethics/\"\u003EKI-Ethik\u003C/a\u003E, könnten diskriminierende Ergebnisse, Verletzungen der Würde, mangelnde Transparenz und das Versagen menschlicher Aufsicht umfassen. Diese Risiken treten häufig an dem Punkt auf, an dem technische Systeme auf Menschen treffen: bei einem Einstellungsscreening, einer Kreditentscheidung, einer Gesundheitsempfehlung oder einem Produktivitätstool für Mitarbeiter:innen. Ein effektives Management von Fairness-Risiken erfordert Klarheit über die betroffenen Personengruppen, den beabsichtigten Verwendungszweck, Überprüfungsrechte und Eskalationspfade.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003ERechtliche und regulatorische Risiken\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EZu den rechtlichen und regulatorischen Risiken gehören die Nichteinhaltung KI-spezifischer Gesetze, Datenschutzverletzungen, Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums und unzureichende Dokumentation. Der \u003Ca href=\"https://artificialintelligenceact.eu/\" target=\"_blank\"\u003EEU AI Act\u003C/a\u003E verlangt beispielsweise von Anbietern von Hochrisiko-KI-Systemen die Einrichtung, Implementierung, Dokumentation und Aufrechterhaltung eines Risikomanagementsystems und beschreibt dieses System als einen kontinuierlichen, iterativen Prozess über den gesamten Lebenszyklus des KI-Systems hinweg. \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/ai-compliance/\"\u003EKI-Compliance\u003C/a\u003E ist eine Schlüsselkomponente des Risikomanagements.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EOperationelle Risiken\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EZu den operationellen Risiken gehören Vendor Lock-in, Kostenüberschreitungen, unklare Verantwortlichkeiten, schwache Reaktionen auf Vorfälle und nicht verwaltete Abhängigkeiten. Ein Team stellt möglicherweise eine nützliche KI-Anwendung bereit, hat aber Schwierigkeiten beim Betrieb, wenn niemand für das Monitoring, die Ausnahmebehandlung, Modell-Updates, Zugriffsüberprüfungen oder Entscheidungen zur Außerbetriebnahme verantwortlich ist.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EReputationsrisiken\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EZu den Reputationsrisiken gehören öffentliche Misserfolge, negative Reaktionen von Nutzer:innen und die genaue Prüfung durch Aufsichtsbehörden. Diese Risiken sind oft Folgeerscheinungen anderer Fehler, wie z. B. verzerrte Ausgaben, unsichere Inhalte, offengelegte Daten, unerklärte Entscheidungen oder eine sichtbare Lücke zwischen dem, was ein Unternehmen versprochen hat, und dem, was sein KI-System tatsächlich getan hat.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EGesellschaftliche Risiken\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EZu den gesellschaftlichen Risiken gehören die Verdrängung von Arbeitsplätzen, demokratische Schäden, Machtkonzentration und umfassendere systemische Auswirkungen. Nicht jedes Unternehmen wird diese Risiken auf die gleiche Weise bewerten, aber ausgereifte KI-Risikomanagement-Programme berücksichtigen, ob die Auswirkungen eines Systems über die unmittelbaren Nutzer:innen und direkten Geschäftsergebnisse hinausgehen.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"text_493317382":{"id":"text-60d83e50b6","additionalClasses":"callout callout--general","text":"\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EKURZER TIPP\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EBeginnen Sie zuerst mit den Anwendungsfällen, die die größten Auswirkungen haben. Nicht jedes KI-System birgt das gleiche Risiko. Priorisieren Sie daher Governance-Überprüfungen für Anwendungen, die sich auf Kund:innen, Mitarbeiter:innen, sensible Daten, regulierte Entscheidungen oder kritische Geschäftsabläufe auswirken.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"title_major_ai_ethics_frameworks":{"id":"title-v2-8052766c3b","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--nist-ai-risk-management-framework","type":"heading2","lines":["Das NIST AI Risk Management Framework"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_major_ai_ethics_frameworks_0":{"id":"text-cfdd5f8aff","text":"\u003Cp\u003EDas \u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\" href=\"https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework\"\u003ENIST AI Risk Management Framework\u003C/a\u003E (AI RMF) ist ein freiwilliges Framework, das Unternehmen dabei helfen soll, die Risiken von KI-Systemen für Einzelpersonen, Unternehmen und die Gesellschaft zu managen. NIST beschreibt das Framework als eine Möglichkeit, Aspekte der Vertrauenswürdigkeit in das Design, die Entwicklung, die Nutzung und die Bewertung von KI-Produkten, -Diensten und -Systemen zu integrieren. NIST hat im Juli 2024 außerdem ein \u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\" href=\"https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence\"\u003EProfil für generative KI für das AI RMF\u003C/a\u003E veröffentlicht. Das Profil ist eine begleitende Ressource für die Anwendung des AI RMF auf Risiken, die für generative KI neu sind oder durch diese verstärkt werden.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003EDas AI RMF ist in vier Kernfunktionen unterteilt: Govern, Map, Measure und Manage. NIST betont, dass diese Funktionen keine einfache Checkliste oder feste Abfolge sind. Sie sind so konzipiert, dass sie iterativ über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg angewendet werden, wobei die Governance die anderen Funktionen durchgehend leitet.\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003EGovern\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003EDie Govern-Funktion bildet die organisatorische Grundlage für das KI-Risikomanagement. Sie umfasst Verantwortlichkeiten, Richtlinien, Rollen, Schulungen, Risikokultur und Aufsicht. In der Praxis bedeutet dies, dass definiert wird, wer einen KI-Anwendungsfall genehmigen darf, wem das Modell oder die Anwendung gehört, welche Richtlinien gelten und wie Risikoentscheidungen dokumentiert werden.\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003EMap\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003EDie Map-Funktion identifiziert den Kontext, in dem ein KI-System betrieben wird. Teams definieren den beabsichtigten Verwendungszweck, nicht vorgesehene Verwendungen, betroffene Stakeholder, die Bereitstellungsumgebung und die Auswirkungen auf Geschäftsprozesse. Dasselbe Modell kann je nach Einsatzort unterschiedliche Risiken bergen. Beispielsweise weist ein Zusammenfassungsmodell, das für öffentliche Produktdokumentationen verwendet wird, ein anderes Risikoprofil auf als eines, das für klinische Notizen oder rechtliche Verträge eingesetzt wird.\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003EMeasure\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003EDie Measure-Funktion bewertet Risiken anhand von Vertrauenswürdigkeitsmerkmalen wie Validität, Zuverlässigkeit, Robustheit, \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/artificial-intelligence/ai-governance/ai-safety/\"\u003ESicherheit\u003C/a\u003E, Security, Resilienz, Erklärbarkeit, Datenschutz und \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/ai-fairness/\"\u003EFairness\u003C/a\u003E. Die Messung kann quantitative Tests, qualitative Überprüfungen, Red Teaming, Bias-Audits, Datenschutzbewertungen und Adversarial Testing umfassen.\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003EManage\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003EDie Manage-Funktion priorisiert Risiken, weist Ressourcen zu, wendet Minderungsmaßnahmen an, überwacht Kontrollen und kommuniziert Risikoentscheidungen. Hier wird die Risikobewertung zur Maßnahme: Genehmigung eines Anwendungsfalls unter Auflagen, Hinzufügen eines menschlichen Überprüfungsschritts, Einschränkung des Zugriffs, Änderung des Bereitstellungsmusters, Akzeptanz des Restrisikos oder Ablehnung der Fortführung.\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_from_principles_to_practice":{"id":"title-v2-8ab11042e4","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--ai-risk-management-across-the-model-lifecycle","type":"heading2","lines":["KI-Risikomanagement über den Modelllebenszyklus hinweg"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_from_principles_to_practice_0":{"id":"text-dde4f5ce69","text":"\u003Cp\u003EKI-Risikomanagement funktioniert am besten, wenn es in den Lebenszyklus integriert und nicht erst am Ende hinzugefügt wird. Die Lebenszyklusperspektive hilft Teams, verschiedene Risiken an dem Punkt zu erkennen, an dem sie noch reduziert, getestet oder eskaliert werden können.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EVor der Entwicklung\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EBevor ein Team ein Modell trainiert, optimiert oder anbindet, sollte es den Anwendungsfall validieren. Dazu gehören die Definition des Geschäftsziels, die Identifizierung der betroffenen Nutzer:innen, die Zuweisung einer Risikostufe, die Bestätigung, ob KI angemessen ist, und bei Bedarf die Durchführung einer \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/ai-ethics/\"\u003EKI-Ethik\u003C/a\u003E-Prüfung oder einer KI-Folgenabschätzung. Ein interner Produktivitätsassistent mit geringem Risiko benötigt möglicherweise nur eine einfache Überprüfung, während ein System, das sich auf Kredite, Beschäftigung, Gesundheitswesen oder öffentliche Dienstleistungen auswirkt, eine formelle Folgenabschätzung und die Genehmigung der Geschäftsführung erfordern kann.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EEntwicklung\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EWährend der Entwicklung konzentriert sich das Risikomanagement auf Data Lineage, Datenqualität, Datenschutzkontrollen, Bias-Audits und Dokumentation. Teams sollten wissen, woher die Trainings-, Test- und Validierungsdaten stammen, welche Transformationen angewendet wurden, ob sensible Felder vorhanden sind und ob das Dataset für den beabsichtigten Verwendungszweck repräsentativ ist.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EDie Modelldokumentation sollte Designentscheidungen, Annahmen, Einschränkungen, Evaluierungsergebnisse und bekannte Risiken erfassen. Diese Nachweise werden später wichtig, wenn Teams erklären müssen, warum ein System genehmigt wurde oder warum sich eine Modellversion geändert hat.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EVor der Bereitstellung\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EVor der Freigabe sollten Teams das System unter Bedingungen testen, die dem produktiven Einsatz ähneln. Das kann Red Teaming, Adversarial Testing, Überprüfungen der Erklärbarkeit, Sicherheitsüberprüfungen, Datenschutzüberprüfungen und Freigabe-Gates umfassen. Für generative KI-Systeme sollten die Tests Prompts umfassen, die versuchen, unsichere Inhalte zu generieren, sensible Daten preiszugeben, Anweisungen außer Kraft zu setzen oder nicht vorgesehenes Verhalten auszulösen.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EDas Ziel ist nicht, zu beweisen, dass kein Fehler möglich ist, sondern vielmehr, wahrscheinliche Fehlermodi zu verstehen, gezielte Minderungsmaßnahmen anzuwenden und zu entscheiden, ob das verbleibende Risiko akzeptabel ist.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EBereitstellung (Deployment)\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EBereitstellungskontrollen helfen, das Risiko zu verringern, wenn das System in Betrieb genommen wird. Ein Team könnte einen stufenweisen Rollout, ein Canary-Deployment, eine begrenzte Nutzergruppe, eine Anforderung zur menschlichen Aufsicht, eine Protokollierungsrichtlinie oder ein eingeschränktes Zugriffsmuster verwenden. Diese Kontrollen ermöglichen es Unternehmen, das Systemverhalten zu beobachten, bevor sie die Nutzung ausweiten.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EBei Hochrisikosystemen sollte die Bereitstellung auch einen klaren Eskalationspfad umfassen. Nutzer:innen müssen wissen, wann sie dem System vertrauen können, wann sie es übersteuern müssen und wie sie unerwartetes Verhalten melden können.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003ENach der Bereitstellung\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EDas KI-Risikomanagement wird nach der Einführung fortgesetzt. Teams sollten auf Drift, verschlechterte Performance, ungewöhnliche Nutzungsmuster, Sicherheitsereignisse, Beschwerden von Nutzer:innen und regulatorische Änderungen achten. Sie sollten außerdem Trigger für das Retraining, Anforderungen an die Meldung von Vorfällen und Kriterien für die Außerbetriebnahme definieren.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EDie Überwachung nach der Bereitstellung ist besonders wichtig, da KI-Systeme allmählich ausfallen können. Ein Modell kann weiterhin verfügbar und reaktionsschnell bleiben, während seine Genauigkeit abnimmt, sich seine Eingabedaten ändern oder seine Ausgaben weniger auf den ursprünglichen Anwendungsfall abgestimmt sind.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"text_2083016062_copy":{"id":"text-6d23ea2254","additionalClasses":"callout callout--general","text":"\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EHÄUFIGER FALLSTRICK\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EEin häufiger Fehler ist es, KI-Risikomanagement als einmaligen Genehmigungsschritt zu betrachten. KI-Systeme können sich im Laufe der Zeit ändern, wenn sich Modelle, Daten, Nutzer:innen und Geschäftsbedingungen weiterentwickeln. Daher sollten Risikokontrollen regelmäßig überprüft werden.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"title_ai_ethics_challenges":{"id":"title-v2-c9a112471f","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--other-ai-risk-management-frameworks","type":"heading2","lines":["Weitere Frameworks für KI-Risikomanagement"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_ai_ethics_challenges_0":{"id":"text-4ea9c07e0b","text":"\u003Cp\u003EDas NIST AI RMF wird häufig zitiert, ist aber nicht das einzige Framework, das Unternehmen nutzen.\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\"https://www.iso.org/standard/77304.html\" target=\"_blank\"\u003EISO/IEC 23894\u003C/a\u003E bietet Unternehmen, die KI-gestützte Produkte, Systeme und Dienste entwickeln, produzieren, bereitstellen oder nutzen, Leitlinien für das Management von KI-bezogenen Risiken. Die ISO beschreibt den Standard als Leitfaden für die Integration von Risikomanagement in KI-bezogene Aktivitäten und Funktionen.\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/iso-42001/\"\u003EISO/IEC 42001\u003C/a\u003E ist ein zertifizierbarer Standard für KI-Managementsysteme. Die ISO beschreibt ihn als Standard für die Einrichtung, Implementierung, Aufrechterhaltung und kontinuierliche Verbesserung eines KI-Managementsystems, unter Berücksichtigung der mit KI verbundenen Risiken und Chancen.\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/eu-ai-act/\"\u003EDer EU AI Act\u003C/a\u003E schafft rechtliche Verpflichtungen für bestimmte KI-Systeme, insbesondere für Hochrisiko-KI-Systeme. Seine Bestimmungen zum Risikomanagement erfordern eine kontinuierliche Überprüfung, Risikoidentifizierung, Risikobewertung, Minderungsmaßnahmen, Tests und die Bewertung von Restrisiken.\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EUnternehmen im Bereich Banken und Finanzdienstleistungen können sich auch auf Leitlinien zum Modellrisiko wie \u003Ca href=\"https://www.federalreserve.gov/supervisionreg/srletters/SR2602.pdf\" target=\"_blank\"\u003ESR 11-7\u003C/a\u003E und OCC 2011-12 stützen, die zwar enger gefasst sind als das KI-Risikomanagement, aber dennoch wichtig für regulierte Modell-Governance sind.\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EAndere operative Leitlinien, wie das Model AI Governance Framework von Singapur, können Unternehmen dabei helfen, Prinzipien der \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/artificial-intelligence/ai-governance/\"\u003EKI-Governance\u003C/a\u003E in Rollen, Prozesse, Dokumentationen und nach Risiko abgestufte Kontrollen zu übersetzen.\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_ai_ethics_on_snowflake":{"id":"title-v2-82e528f6e7","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--ai-risk-management-on-snowflake","type":"heading2","lines":["KI-Risikomanagement mit Snowflake"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_ai_ethics_on_snowflake_0":{"id":"text-52740d1f95","text":"\u003Cp\u003EKI-Risikomanagement ist auf Nachweise angewiesen. Teams müssen nachvollziehen können, welche Daten ein Modell verwendet hat, wie diese Daten verwaltet wurden, wer Zugriff darauf hatte, welche Modellversion bereitgestellt wurde, welche Guardrails angewendet wurden und was nach der Veröffentlichung passiert ist. Snowflake unterstützt diese Nachweiskette über Daten, Modelle, Anwendungen und Governance-Workflows hinweg.\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/product/features/horizon/\"\u003ESnowflake Horizon Catalog\u003C/a\u003E hilft Unternehmen, KI-Risiken sichtbarer zu machen, indem er Governance-Kontext wie Datenermittlung, Access History, Object Tagging und Compliance-Tools aufzeigt. Cortex Guard fügt Laufzeit-Schutzmaßnahmen für Anwendungsfälle mit generativer KI in Snowflake Cortex AI hinzu. 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Zusammen helfen diese Funktionen Unternehmen dabei, KI-Risikomanagement mit den wichtigsten operativen Kontrollen zu verknüpfen: Zugriff auf kontrollierte Daten, \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/de/data-governance/data-lineage/\"\u003ELineage\u003C/a\u003E, Metadaten, Guardrails, Monitoring und Audit-Nachweise.\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_making_ai_ethics_accountable":{"id":"title-v2-ecada2f8e3","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--from-risk-review-to-risk-control","type":"heading2","lines":["Von der Risikoprüfung zur Risikokontrolle"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_making_ai_ethics_accountable_0":{"id":"text-2a5f22505f","text":"\u003Cp\u003EKI-Risikomanagement ist das Betriebsmodell, das es Unternehmen ermöglicht, zu verstehen, was ein KI-System tun soll, was schiefgehen könnte, welche Kontrollen dieses Risiko verringern und welche Nachweise belegen, dass die Kontrollen funktionieren.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EDa KI immer tiefer in Geschäftsabläufe integriert wird, erweitert sich die Risikofläche auf Daten, Modelle, Anwendungen, Nutzer:innen, Anbieter und nachgelagerte Entscheidungen. Ein praktisches Programm für KI-Risikomanagement bietet Teams eine Möglichkeit, diese Fläche zu verwalten, ohne jedes Projekt zum Stillstand zu bringen. Es definiert Risikostufen, weist Verantwortliche zu, dokumentiert Entscheidungen, testet Systeme vor der Veröffentlichung und überwacht sie nach der Bereitstellung.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EFür Unternehmen sind die stärksten Programme diejenigen, die Richtlinien mit funktionierenden Kontrollen verknüpfen. 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ist ein freiwilliges US-Framework, das in vier Kernfunktionen unterteilt ist: Govern, Map, Measure und Manage. Es hilft Unternehmen, KI-Risiken zu managen und Überlegungen zur Vertrauenswürdigkeit in das Design, die Entwicklung, die Nutzung und die Bewertung von KI einzubeziehen.\u003C/p\u003E\n"},{"title":"Was ist der Unterschied zwischen KI-Risikomanagement und Modell-Risikomanagement?","richText":"\u003Cp\u003EModell-Risikomanagement konzentriert sich auf modellspezifische Risiken, insbesondere im Bankwesen und bei Finanzdienstleistungen. KI-Risikomanagement ist weiter gefasst. Es deckt das gesamte KI-System ab, einschließlich Daten, Modellverhalten, Bereitstellungskontext, Zugriffskontrollen, Nutzerinteraktion, Monitoring und nachgelagerter Auswirkungen.\u003C/p\u003E\n"},{"title":"Ist KI-Risikomanagement gesetzlich vorgeschrieben?","richText":"\u003Cp\u003EDas hängt von der Gerichtsbarkeit und dem Anwendungsfall ab. Gemäß dem EU AI Act müssen Anbieter von Hochrisiko-KI-Systemen ein Risikomanagementsystem einrichten, implementieren, dokumentieren und aufrechterhalten. Andere Gesetze, Branchenvorschriften und Erwartungen der Aufsichtsbehörden können ebenfalls Risikokontrollen, Dokumentation oder Monitoring für KI-gestützte Systeme erfordern.\u003C/p\u003E\n"},{"title":"Wie oft sollten KI-Risiken überprüft werden?","richText":"\u003Cp\u003EHochrisiko-KI-Systeme sollten kontinuierlich überwacht werden, mit formellen Überprüfungen, wann immer sich Modell, Daten, Workflow, Vorschriften oder Bereitstellungskontext wesentlich ändern. Viele Unternehmen planen auch regelmäßige Überprüfungen ein, wie z. 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