KI-Governance
Der Realitätscheck für KI-Agenten: Warum die meisten KI-Agenten ohne kontrollierte Daten scheitern
Wichtigste Erkenntnisse: KI-Agenten scheitern im Produktivbetrieb, wenn sie mit unkontrollierten, wenig vertrauenswürdigen Unternehmensdaten arbeiten. Agentenbasierte KI benötigt eine kontrollierte Datengrundlage sowie Kontrollen durch den Menschen (Human-in-the-Loop, HITL). Die Neugestaltung von Daten und Governance hat Vorrang vor der Automatisierung von Arbeitsabläufen. Solix ermöglicht agentenbasierte KI, indem es Unternehmensdaten kontrolliert, auditierbar und KI-fähig macht. KI-Agenten sind bereits allgegenwärtig. Jede Demo zeigt […]
KI-Governance und unternehmensspezifische Kontextgenauigkeit
Wichtigste Erkenntnisse: Fehler in der KI-Governance sind selten allein auf die Modellgenauigkeit zurückzuführen. Sie entstehen durch Kontextungenauigkeiten. Eine Antwort kann technisch korrekt sein, aber für Ihr Unternehmen, Ihre Branche oder Ihr regulatorisches Umfeld ungeeignet. Die unternehmensspezifische Kontextgenauigkeit ist die fehlende Kontrollinstanz in den meisten KI-Governance-Programmen. Unternehmen müssen Daten, Kontext und Nutzung steuern, nicht nur Modelle. Warum […]
Warum KI in Unternehmen ohne eine Datenplattform der vierten Generation scheitert
Wichtigste Erkenntnisse: Das Scheitern von KI-Systemen in Unternehmen ist in der Regel auf die Datenplattform und deren Governance zurückzuführen, nicht auf das zugrundeliegende Modell. Dateninfrastrukturen und ältere Systeme wurden für Analysen entwickelt, nicht für generative KI (GenAI) und agentenbasierte KI im Unternehmensmaßstab. Plattformen der vierten Generation integrieren semantische Intelligenz, Richtliniensteuerung und KI-gestützte Governance in die Kernarchitektur. Regulierte Organisationen benötigen nachweisbare Datenherkunft, Erklärbarkeit, […]
Governance, Prüfbarkeit und Richtliniendurchsetzung sind die wahren Wettbewerbsvorteile der KI in Unternehmen.
Unternehmens-KI scheitert nicht an schwachen Modellen. Sie scheitert vielmehr daran, dass Organisationen nicht nachweisen können, dass KI-Entscheidungen Richtlinien und Gesetzen entsprechen. In regulierten Branchen ist Governance der entscheidende Wettbewerbsvorteil: Nachvollziehbarkeit von Herkunft und Zugriffsquellen, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und nutzerzentrierte Zugriffskontrolle (ABAC), das Prinzip der minimalen Berechtigungen, Aufbewahrungs- und Sicherungsrechte sowie Prüfprotokolle, die dokumentieren, was das Modell erkannt hat und warum.
Open Source Intelligence (OSINT): Wie Unternehmen öffentliche Daten in kontrollierte KI und Risikoinformationen umwandeln
Open Source Intelligence (OSINT) bezeichnet das Sammeln und Analysieren öffentlich zugänglicher Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Im Zeitalter der KI gewinnt OSINT an Bedeutung, birgt aber ohne entsprechende Steuerung auch Risiken. Unternehmen benötigen eine Kontrollstruktur, um OSINT in vertrauenswürdige und regelkonforme Informationen umzuwandeln. Wichtigste Erkenntnisse: OSINT wandelt öffentliche Daten in handlungsrelevante Informationen um. KI hat […]
Das fehlende Puzzleteil in der KI-Governance: Bias In, Bias Out bekämpfen
Wenn Sie meinen aktuellen Podcast (Navigating Innovation and Trust in the Age of AI) mit Kim Basile, Chief Information Officer von Kyndryl, gehört haben, wissen Sie, dass ich gerne mit Abkürzungen arbeite. Angesichts der explodierenden Welt der KI erleben Unternehmen und Führungskräfte FOMO – die Angst, etwas zu verpassen. Wie Kyndryl […]