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GenIA ohne Governance? Das Risiko ist sicher – und die Kosten trägt die IT-Abteilung
In vielen Unternehmen sind generative KI-Tools bereits im Einsatz, noch bevor sie die IT-Prüfung durchlaufen haben. Dies spiegelt die rasante Verbreitung von GenAI wider, angetrieben vom berechtigten Streben nach Produktivität, jedoch oft ohne die notwendige Unterstützung für Sicherheit, Effizienz und strategische Ausrichtung.
Eine Studie von RSM zeigt, dass 91 % der mittelständischen Unternehmen GenAI bereits in irgendeiner Form nutzen. Dennoch berichten 41 % von Schwierigkeiten mit der Datenqualität und 39 % bemängeln mangelnde interne Kapazitäten zur effektiven Nutzung dieser Lösungen.
Diese Zahlen deuten nicht auf ein Problem mit der Technologie selbst hin, sondern mit ihrer Implementierung. Fehlen klare Nutzungskriterien , definierte Verantwortlichkeiten oder Transparenz über die Prozesse, kann GenAI trotz hoher Investitionen die Erwartungen nicht erfüllen.
IT-Governance spielt in diesem Zusammenhang eine zentrale Rolle – nicht als Innovationshemmnis, sondern als Struktur einheitlich einzuführen, zu skalieren und zu kontrollieren .
In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie diese Governance aufgebaut werden kann, welche Praktiken ihrer Anwendung zugrunde liegen und wie Skyone zu einer besser vorbereiteten und sichereren Umgebung für GenAI beiträgt.
Viel Spaß beim Lesen!
Es ist nicht ungewöhnlich, dass neue generative KI-Tools indirekt in den Unternehmensalltag Einzug halten – sei es durch ein neugieriges Marketingteam Was klein beginnt, wird jedoch schnell strukturell. Und wenn die IT eingeschaltet wird, ist die Lösung oft schon im Produktivbetrieb, integriert (oder auch nicht) und die Daten zirkulieren bereits.
Dieses neue Organisationsverhalten – dezentralisiert, experimentell und beschleunigt – erfordert eine andere Reaktion. IT-Governance bedeutet weniger Kontrolle und mehr Orchestrierung : Sicherstellen, dass die Einführung von GenAI mit der Systemarchitektur, den Sicherheitsrichtlinien, den Compliance-Standards und den tatsächlichen Unternehmenszielen verknüpft ist.
Untersuchungen von AuditBoard verdeutlichen diese Dringlichkeit: Mehr als 90 % der Unternehmen nutzen bereits GenAI, aber nur 25 % verfügen über ein formales KI-Governance-Programm . Die meisten improvisieren weiterhin, und dann scheitert nicht die KI, sondern die Umgebung, die sie nicht unterstützt.
Mit Governance kann die IT von einer reaktiven Position zur aktiven Steuerung des Wandels zurückkehren. Sie kann Kriterien festlegen, Redundanzen vermeiden, Risiken antizipieren und sicherstellen, dass KI dem Unternehmen dient – und nicht umgekehrt.
Dieser Ausgangspunkt führt uns zum nächsten Thema: Was muss definiert werden, bevor GenAI produktiv eingesetzt wird? Denn wenn die Grundlage gut gestaltet ist, wirkt KI nicht mehr punktuell, sondern strategisch.
generatives KI- Tool im Alltag einzusetzen, erfordert mehr als nur die technische Genehmigung: Sie bringt Verantwortung mit sich . Und Governance schafft Klarheit darüber, wer es zu welchem Zweck, unter welchen Bedingungen und auf Basis welcher Daten nutzt.
Governance legt nicht nur Regeln fest, sondern schafft die Voraussetzungen dafür, dass KI echten Mehrwert generiert . Ohne sie mag die Nutzung zwar erfolgen, ist aber meist sporadisch, inkonsistent und langfristig schwer aufrechtzuerhalten.
Im Folgenden listen wir die wichtigsten Elemente auf, die für einen sicheren, strategischen und profitabel skalierbaren Einsatz von GenAI in der Produktionsumgebung definiert werden müssen:
- Anwendbare, nicht nur formale Richtlinien : Governance beginnt mit praktischen Kriterien, nicht mit allgemeinen Handbüchern. Die Festlegung, in welchen Fällen KI eingesetzt werden kann, mit welchen Einschränkungen und durch welche Profile, trägt dazu bei, Missverständnisse zu vermeiden und den Teams Autonomie mit Verantwortung zu verleihen;
- Kontextualisierte, nicht theoretische Risiken : Die Bewertung von Risiken bedeutet nicht, Innovationen zu blockieren, sondern vielmehr vorherzusehen, wo sie auf Einschränkungen stoßen könnten, um diese proaktiv anzugehen. Sensible Daten, kritische Integrationen und Lieferantenabhängigkeiten sind Punkte, die von Anfang an Aufmerksamkeit erfordern;
- Transparenz als Verbündeter der Evolution : Nutzungsdaten, Protokolle und Warnmeldungen helfen dabei zu verstehen, wie KI in der Praxis eingesetzt wird, und ermöglichen es, Strategien auf der Grundlage von Fakten und nicht von Annahmen anzupassen;
- Menschen, die für den Umgang mit Interpretationstechnologien geschult sind : GenAI hängt von der Intention des Nutzers ab. Daher ist Schulung unerlässlich. Wenn Anwender verstehen, was sie tun und was das Tool leisten kann oder nicht, wird dessen Nutzung effizienter, ethischer und zuverlässiger.
- Kennzahlen, die die Geschäftsrealität widerspiegeln : Governance bedeutet nicht Kontrolle um der Kontrolle willen. Es geht darum zu erkennen, ob die Technologie tatsächlich einen Beitrag leistet. Daher ermöglicht die Definition klarer Indikatoren von Anfang an, die tatsächlichen Auswirkungen zu bewerten und Anpassungen vorzunehmen, ohne Zeit und Ressourcen zu verschwenden.
Sind diese Punkte klar definiert, kann die IT sicherstellen, dass GenAI solide, ohne Improvisation und mit Skalierbarkeit integriert wird. Auf dieser Grundlage ergeben sich dann die Vorteile, wie wir im nächsten Abschnitt sehen werden.
Wenn GenAI ohne Planung eingeführt wird, bleibt die IT Zuschauer. Mit einer Strategie hingegen übernimmt sie die Rolle des Architekten der Transformation. Dieser Unterschied verändert alles : die Auswirkungen, den Umfang und die Wahrnehmung von Technologie als Ressource statt als Risiko.
Dank Governance GenAI vom isolierten Experiment zum integralen Bestandteil der Unternehmensstruktur. So wird Produktivität sicher , die Datennutzung unterliegt Integritätsstandards und automatisierte Prozesse sind nachvollziehbar, auditierbar und reproduzierbar .
Die IT arbeitet zudem kostenbewusster. Statt vieler verstreuter Tools, unzusammenhängender Initiativen und ständiger Nacharbeit kommt es zu Rationalisierung . Häufige Anwendungsfälle werden identifiziert, Lösungen standardisiert, Integrationen wiederverwendet und der Einführungsprozess konsistenter.
Der größte Vorteil liegt jedoch in der Entscheidungsfindung . Mit gut verwalteten Daten, Modellen innerhalb definierter Grenzen und zuverlässigen Ergebnissen wird GenAI vom Glücksspiel zur echten Unterstützung für Geschäftsentscheidungen. Die IT hört auf, Brände zu löschen, und beginnt, Szenarien zu antizipieren. In der Praxis ergeben sich aus dieser Strategie vor allem folgende Vorteile:
- Produktivität und Sicherheit vereint : Die Automatisierung von Arbeitsabläufen wird gefestigt, ohne Kompromisse bei den Sicherheitsvorkehrungen einzugehen. Dies vermeidet Nacharbeiten, verkürzt Reaktionszeiten und ermöglicht nachhaltigere Fortschritte.
- Verantwortungsvoller Umgang mit Daten : Die IT-Abteilung übernimmt die Kontrolle darüber, wie Daten eingegeben, verarbeitet und von KI-Tools genutzt werden, und gewährleistet so die Einhaltung der Vorschriften , den Datenschutz und ein größeres Vertrauen in die erzielten Ergebnisse.
- Reduzierung der Strukturkosten : Durch die Standardisierung von Tools und die Vermeidung von Duplikaten senkt die Organisation die Ausgaben für Lizenzen, technischen Support und den Zeitaufwand für improvisierte Integrationen;
- Schnellere und besser informierte Entscheidungen : Mit Ergebnissen stärkt GenAI die Qualität der Analysen und verringert die Abhängigkeit von subjektiven Beurteilungen, wodurch Maßnahmen beschleunigt und das Risiko verringert werden;
- Transparenz und Kontrolle über den gesamten KI-Lebenszyklus : Von der Dateneingabe bis zu den generierten Ergebnissen kann die IT den Einsatz der Technologie auf der Grundlage von Erkenntnissen und nicht durch Versuch und Irrtum überwachen, korrigieren und weiterentwickeln.
Mit einer klaren Strategie wird die IT von einer reinen Support-Abteilung zum zentralen Transformationsmotor für KI. Doch Führung lässt sich nicht durch Improvisation aufrechterhalten. Um Richtlinien in die Praxis umzusetzen und verlässliche Routinen zu etablieren, ist Struktur unerlässlich .
Hier Governance -Frameworks : nicht als starre Modelle, sondern als Werkzeuge, die technische Entscheidungen in organisatorische Ausrichtung umsetzen. Sehen wir uns an, wie das in der Praxis funktioniert.
Die Einführung generativer KI erfordert mehr als gute Absichten: Sie braucht Struktur . Und die IT-Governance kann sich auf Rahmenwerke , um diesen Aufbau auf einem soliden Fundament zu beschleunigen.
Modelle wie ITIL ( Information Technology Infrastructure Library) und COBIT ( Objectives for Information and Related Technologies) sind weiterhin wichtige Referenzen.
- ITIL, indem IT-Services mit Fokus auf kontinuierlichen Mehrwert und operative Transparenz organisiert werden;
- COBIT hingegen schlägt eine Brücke zwischen Technologie und Strategie und verbindet technische Entscheidungen mit der strategischen Ausrichtung des Unternehmens.
Wenn es um GenIA geht, ist ISO/IEC 38500 einer der relevantesten Leitfäden, gerade weil er Ethik, Verantwortung und Führung mit dem Einsatz von Technologie in Einklang bringt.
ISO/IEC 38500 ist der internationale Standard , der die Grundsätze für die Corporate Governance von Informationstechnologie definiert. Anders als andere Rahmenwerke beschreibt er keine Prozesse im Detail, sondern gibt der Führungsebene (Vorstand, Gremien, Ausschüsse) Orientierung, wie die IT gesteuert werden soll, um ihre ethische, strategische und soziale Rolle im Unternehmen zu erfüllen.
Im Fall von generativer KI gewinnt dies noch mehr an Bedeutung . Schließlich geht es um Werkzeuge, die Inhalte erstellen, mit Zielgruppen interagieren, automatisierte Entscheidungen treffen und aus Geschäftsdaten lernen. Dies erfordert klare Richtlinien darüber, was erlaubt und was verboten ist, wer für welche Nutzung verantwortlich ist und wie Transparenz und Nachvollziehbarkeit gewährleistet werden können.
ISO/IEC 38500 unterstützt Unternehmen bei der institutionellen Verankerung dieser Richtlinien. Er stärkt Prinzipien wie Verantwortung, Transparenz, strategische Ausrichtung, Compliance und ethisches Verhalten. Mit diesem Ansatz beweist das Unternehmen Reife – nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch – bei der Einführung von GenAI. Die Governance geht über die IT hinaus und durchdringt alle Führungsebenen .
Doch wie wir wissen, startet nicht jedes Unternehmen so. Wird GenAI ohne diese Mindeststruktur implementiert, kann der vermeintliche Fortschritt schnell zu Nacharbeiten oder Risiken führen. Genau darauf gehen wir im nächsten Abschnitt ein: auf die wichtigsten Punkte und wie man Probleme vermeiden kann, bevor sie entstehen. Lesen Sie weiter!
Nicht alle Fehlschläge sind auf mangelhafte Technologie zurückzuführen. Viele entstehen durch gut gemeinte, aber schlecht umgesetzte Lösungen. Und im Fall von generativer KI kann diese Diskrepanz zwischen Erwartung und Realität kostspielig sein.
MIT und von Fortune Studie zeigt, dass 95 % der Führungskräfte, die GenAI in ihren Unternehmen eingeführt haben, bereits mit einem Vorfall im Zusammenhang mit dieser Technologie konfrontiert waren. Noch alarmierender: Nur 2 % der Organisationen erfüllen die Mindeststandards für einen verantwortungsvollen Einsatz.
Zu den häufigsten Herausforderungen zählen:
- Tools werden von verschiedenen Abteilungen ohne Abstimmung mit der IT-Abteilung eingesetzt;
- Sensible Daten werden wahllos verwendet, wodurch das Risiko von Datenlecks oder Datenschutzverletzungen besteht;
- Inhalte, die ohne Rückverfolgbarkeit , erschweren Prüfungen und Korrekturen;
- Automatisierte Prozesse, die außer Kontrolle geraten und die Konsistenz .
Das Problem tritt selten plötzlich auf. Es summiert sich, bis es zu groß wird, um es zu ignorieren. Wenn die IT eingreifen will, trifft sie auf eine fragmentierte , standardisierungsresistente Umgebung mit unstrukturierten Daten und hohen Kosten für die Bereinigung.
Um dies zu vermeiden, muss Governance von Anfang an vorhanden sein . Nicht um den Einsatz von KI zu behindern, sondern um deren intelligente Nutzung sicherzustellen. Das bedeutet:
- Beziehen Sie die IT in die ersten Entscheidungen bezüglich GenAI ein;
- Priorisieren Sie Anwendungsfälle mit Skalierungspotenzial und geringem Risiko ;
- Mindeststandards für Sicherheit, Integration und Rückverfolgbarkeit festlegen
- Benutzer entsprechend dem Geschäftskontext ;
- Die Nutzung wird anhand von Indikatoren , die für die Unternehmensstrategie sinnvoll sind.
Ohne diese Voraussetzungen verpufft das Potenzial von GenAI in unzusammenhängenden Versuchen. Mit ihnen wird jeder Schritt zur Wertschöpfung, nicht zur Kurskorrektur.
Nachdem wir gesehen haben, was schiefgehen kann, schauen wir uns nun an, was gutgehen kann. Sehen wir uns an, wie Skyone generative KI-Governance im Geschäftsalltag praktikabel, einfach und skalierbar macht.
Skyone agiert an der Schnittstelle von Theorie und Praxis. Wir wissen, dass die meisten Unternehmen nicht bei null anfangen. Sie verfügen bereits über bestehende Systeme, verstreute Daten, Teams mit unterschiedlichem Entwicklungsstand und stehen unter dem Druck, schnell Innovationen zu entwickeln. Daher besteht unser Vorschlag nicht darin, das Rad neu zu erfinden, sondern generative KI dabei zu unterstützen, mit den vorhandenen Ressourcen des Unternehmens koordiniert, nachvollziehbar und skalierbar zusammenzuarbeiten.
Wir arbeiten daran, sicherzustellen, dass die IT Folgendes leisten kann:
- Um einen echten Einblick in den Ort und die Art der KI-Nutzung zu erhalten;
- entwickeln für das Unternehmen sinnvoll sind Einhaltung von Vorschriften dienen ;
- GenAI in bestehende Systeme , mit Kontrolle und Sicherheit;
- Verknüpfung von Daten und Automatisierung mit durchgängiger Rückverfolgbarkeit
- Unterstützung der Geschäftsbereiche ohne Kompromisse bei der technischen Konsistenz .
Wir erreichen dies durch eine Plattform, die Infrastruktur, Sicherheit, Governance und Cloud Computing – mit einem Ansatz, der die Realität und die Dringlichkeit jedes Unternehmens berücksichtigt. Konkret bedeutet das: Wir entlasten die IT von der Rolle des „Innovationswächters“ und positionieren sie als strategischen Partner im Transformationsprozess.
Möchten Sie erfahren, wie Sie diese Vision in Ihrem Unternehmen umsetzen können? Sprechen Sie mit einem unserer Spezialisten! Wir von Skyone unterstützen Ihr Unternehmen dabei, über Improvisation hinauszugehen und echten Mehrwert zu schaffen.
Governance ist nicht gleichbedeutend mit übermäßiger Kontrolle. Sie gibt der Technologie die Richtung vor, wenn sie autonom agiert. Im Fall von GenAI, wo Entscheidungen automatisiert, Inhalte massenhaft generiert und sensible Daten frei fließen, ist diese Steuerung entscheidend, um Fortschritt von Risiken zu unterscheiden .
In diesem Artikel möchten wir verdeutlichen, dass die IT nicht länger am Rande von KI-Entscheidungen agieren kann. Sie muss im Zentrum – nicht um zu zentralisieren, sondern um die Entscheidungsfindung zu steuern . Nur so kann das Unternehmen konsistente Kriterien entwickeln, nachvollziehbar arbeiten, Lösungen sicher integrieren und verhindern, dass Innovation zu einer Reihe improvisierter und nicht nachhaltiger Lösungen verkommt.
Doch es gibt einen zweiten, ebenso wichtigen Punkt: Governance ist ohne eine vorbereitete Infrastruktur nicht möglich . Hier kommt die Cloud ins Spiel – nicht als Ziel, sondern als Grundlage. In der Cloud werden Daten organisiert, Integrationen ermöglicht und Kontrolle gewährleistet, ohne den Geschäftsbetrieb zu beeinträchtigen.
Wenn Ihre IT-Abteilung die Einführung von GenAI wirkungsvoll und legitim vorantreiben will, muss sie als Nächstes sicherstellen, dass die Grundlage bereit ist. Dazu empfehlen wir Ihnen den Artikel „Digitale Transformation: Von der Cloud zur Künstlichen Intelligenz“ . Darin zeigen wir, wie die Cloud zu einem direkten Partner der Unternehmensführung wird und wie Sie Ihr Unternehmen so vorbereiten können, dass KI mehr als nur eine Modeerscheinung, sondern eine echte Weiterentwicklung darstellt.
Die Steuerung generativer KI erfordert mehr als nur das Verständnis der Technologie. Es geht darum, die Umgebung so zu gestalten, dass sie zielgerichtet, sicher und wirkungsvoll funktioniert. Auf diesem Weg tauchen immer wieder Fragen auf.
In diesem Abschnitt beantworten wir die häufigsten Fragen zur Rolle von IT, Cloud und Governance bei der verantwortungsvollen und strategischen Einführung von GenAI.
1) Wie sollte sich die IT auf den Einsatz von generativen KI-Tools vorbereiten?
Die IT muss den Einsatz von KI antizipieren, anstatt darauf zu reagieren. Dies beginnt mit klar definierten Rollen, der Festlegung praktischer (nicht nur formaler) Richtlinien und Transparenz der Daten- und Automatisierungsprozesse. Wichtig ist außerdem, Einführungskriterien zu definieren, Mindestsicherheitsmaßnahmen festzulegen und Anwender auf Basis realer Geschäftsrisiken und -ziele zu befähigen. Vorbereitung bedeutet nicht, den Einsatz zu verhindern, sondern ihn sicher und skalierbar zu gestalten.
2) Welche Rolle spielt die Cloud bei der Steuerung generativer KI?
Die Cloud bildet die Grundlage für eine effektive Unternehmensführung, ohne Innovationen zu behindern. Unternehmen können hier Daten sicher verbinden, Prozesse mit Nachverfolgbarkeit automatisieren und Kontrollen implementieren, die sich im Produktivbetrieb bewähren. Mit der Cloud kann die IT GenAI in das bestehende Ökosystem integrieren, die Nutzung anhand konsistenter Indikatoren überwachen und mit dem Unternehmenswachstum skalieren.
3) Muss die IT-Abteilung in die Auswahl der GenAI-Tools einbezogen werden?
Ja, das ist notwendig. Nicht um Hürden zu errichten, sondern um sicherzustellen, dass die Wahl mit der Architektur, den Sicherheitsstandards und den tatsächlichen Bedürfnissen des Unternehmens übereinstimmt. Wird die Entscheidung isoliert getroffen, riskiert das Unternehmen eine fragmentierte, kostspielige und schwer kontrollierbare Umgebung. Mit der IT als Vermittler lassen sich isolierte Initiativen in integrierte, sichere und skalierbare Lösungen umwandeln.
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