6 wichtige Bestandteile einer robusten KI-Compliance-Strategie

KI ist zu einem zentralen Bestandteil der Softwareentwicklung und -bereitstellung in Unternehmen geworden. Tatsächlich geben 92 % der Unternehmen an, dass ihre Entwickler GenAI-Tools zum Generieren von Anwendungscode nutzen. Da sich die Nutzung jedoch über IT und Entwicklung hinaus ausweitet, müssen sich Unternehmen intensiver mit den Auswirkungen von KI auf Sicherheit und Compliance auseinandersetzen.

KI-Angriffe und -Bedrohungen nehmen zu und setzen unvorbereitete Unternehmen größeren Risiken aus. Ganz gleich, ob Unternehmen auf etablierte Anbieter oder Modelle wie OpenAI und ChatGPT zurückgreifen oder eigene entwickeln: Eine robuste KI-Compliance-Strategie und eine starke Sicherheitslage sind unerlässlich, um Ihr Unternehmen zukunftssicher aufzustellen.

Mit der richtigen KI-Compliance-Strategie können Unternehmen ihre Systeme zusätzlich absichern, die Auswirkungen eines KI-Angriffs oder einer Sicherheitsverletzung verringern und Verstöße gegen bestehende Regeln und Vorschriften verhindern.

Was ist eine KI-Compliance-Strategie?

Eine KI-Compliance-Strategie stellt sicher, dass die von Unternehmen genutzten KI-Systeme und -Tools lokalen Gesetzen, Vorschriften und ethischen Grundsätzen entsprechen. Sie umfasst auch den Einsatz von KI im Unternehmen sowie die Entwicklung von KI-Systemen wie Large Language Models (LLMs).

Da KI neue Risiken für Menschen, Prozesse und Technologien mit sich bringt, gibt es bei Compliance keine Lösung, die für alle passt. Eine umfassende Strategie vereint klare Richtlinien, durchdachte Risikomanagementverfahren und moderne Tools, um die Sicherheit zu stärken.

Warum KI-Compliance-Strategien wichtig sind

KI-Compliance-Strategien schützen Unternehmen vor Risiken, denn KI-Tools und -Systeme sind grundsätzlich unsicher und entwickeln sich ständig weiter. Viele Nutzer sind sich der Sicherheitsprobleme, die KI verursachen kann, und der Risiken, die neue Systeme und Tools für ihr Unternehmen darstellen, nicht vollständig bewusst. Ohne eine gezielte Strategie oder einen entsprechenden Plan könnten Mitarbeitende und Nutzer Produkte oder Unternehmen unwissentlich Sicherheitslücken und anderen Sicherheitsproblemen aussetzen. Dadurch können Angreifer KI-Systeme und -Tools ausnutzen.

Wenn Entwicklungsteams KI-Coding-Tools ohne zusätzliche Sicherheitsleitplanken einsetzen, können sie ebenfalls Sicherheitslücken in Codebasen und Produkten verursachen. KI-Compliance hilft, diese Probleme zu vermeiden und Unternehmen vor erheblichen finanziellen Verlusten oder Schäden zu schützen.

KI-Compliance ist außerdem wichtig, um:

• Vertrauen bei Kunden, Partnern und wichtigen Stakeholdern aufzubauen.

• Eine Kultur der Transparenz und Verantwortlichkeit rund um den Einsatz und die Entwicklung von KI zu fördern.

• Sensible Daten und personenbezogene Informationen zu schützen und Datenschutzgesetze einzuhalten.

• Vorschriften im Wandel stets im Blick zu behalten und Bedenken proaktiv anzugehen, damit Wachstum und Skalierbarkeit nicht beeinträchtigt werden.

Vorschriften zur KI-Compliance

In den USA gibt es zwar noch keine spezifischen Gesetze zu KI-Systemen und -Tools, doch auf Ebene der Bundesstaaten und des Bundes werden entsprechende Regelungen entwickelt. Darüber hinaus gibt es freiwillige Rahmenwerke wie das KI-Risikomanagement-Framework des NIST, das Unternehmen dabei unterstützt, Risiken beim Einsatz und bei der Entwicklung von KI zu managen.

KI-Systeme und -Tools gehören jedoch zum IT-Ökosystem eines Unternehmens und werden häufig im Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) eingesetzt. Daher können sie unter die Compliance-Rahmenwerke und Vorschriften auf Ebene der Bundesstaaten und des Bundes fallen. Das gilt insbesondere für Unternehmen in stark regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen oder Versicherungen.

Da in diesen Branchen strenge Gesetze zur Data Governance und Cybersicherheit gelten, etwa der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) und der California Consumer Privacy Act (CCPA), müssen KI-Systeme unter Berücksichtigung von Datenschutz, Sicherheit und Schutz entwickelt und eingesetzt werden.

Wenn Unternehmen international tätig sind oder ihre Aktivitäten ausweiten möchten, müssen sie außerdem KI-Gesetze anderer Länder berücksichtigen. In der EU gilt beispielsweise der AI Act, der die Entwicklung und Nutzung von KI regelt. Unternehmen müssen vor dem Markteintritt strenge Anforderungen erfüllen. Dazu gehören Systeme zur Risikobewertung und -minderung sowie eine ausführliche Dokumentation.

6 wichtige Bestandteile einer KI-Compliance-Strategie

Die Entwicklung einer KI-Compliance-Strategie muss nicht überwältigend sein. Bei der Ausarbeitung von Richtlinien und Verfahren gibt es zwar viele Aspekte zu berücksichtigen, doch lässt sich die Strategie leichter umsetzen, wenn Sie sie in sechs zentrale Bereiche unterteilen.

1. Risikomanagement

Risikomanagement ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Cybersicherheits- oder Compliance-Strategie. Durch aktives Risikomanagement können Unternehmen die Auswirkungen eines Sicherheitsvorfalls minimieren und zugleich ihre KI-Systeme absichern. Unternehmen sollten:

• Regelmäßig Risikobewertungen durchführen: Überprüfen Sie KI-Systeme regelmäßig, um potenzielle Risiken und Sicherheitslücken zu erkennen. Dazu gehört, Risiken zu kategorisieren, zu priorisieren und zu analysieren, um ihre Kritikalität und die nächsten Schritte festzulegen.

• Verfahren zur Risikominderung einführen: Unternehmen müssen Kontrollen entwickeln und umsetzen, die kritische Risiken in KI-Systemen adressieren. Zu den gängigen Verfahren zur Risikominderung gehören Prozessänderungen, zusätzliche Sicherheitsrichtlinien oder -maßnahmen und menschliche Aufsicht.

• Kontinuierliches Monitoring und Sicherheitstools einsetzen: Tools für kontinuierliches Monitoring, etwa ein Security Information and Event Management (SIEM)-System, können dabei helfen, Sicherheitslücken, Bedrohungen oder Compliance-Probleme in KI-Systemen und der gesamten IT-Infrastruktur zu erkennen.

• Einen Incident-Response-Plan entwickeln: Compliance-Rahmenwerke und Vorschriften verlangen häufig einen Incident-Response-Plan. Im Falle eines Sicherheitsvorfalls sollten die wichtigsten Stakeholder und Teams wissen, welche Maßnahmen sie ergreifen müssen, um die Auswirkungen des Vorfalls zu minimieren.

2. Datenschutz

KI basiert auf Daten, deshalb müssen sensible und private Daten geschützt werden. Das ist nicht nur in stark regulierten Branchen erforderlich, sondern bewahrt Unternehmen auch vor Sicherheitsverletzungen und anderen schwerwiegenden Sicherheitsvorfällen.

• Datenschutzgesetze und -vorschriften einhalten: Unternehmen sollten sich über alle Datenschutzregeln und -vorschriften informieren, die in ihrer Branche oder Region gelten. Beim Umgang mit Daten in KI-Systemen müssen sie die Datenschutzvorschriften einhalten. Dazu kann auch die Datenminimierung gehören, durch die weniger Informationen von KI-Systemen verarbeitet oder erfasst werden.

• Wirksame Datensicherheitsmaßnahmen umsetzen: Herkömmliche Datensicherheitsmaßnahmen wurden nicht für KI-Systeme entwickelt. In vielen Fällen benötigen Unternehmen einen mehrschichtigen Ansatz, um KI-Datensicherheit und Datenschutz zu gewährleisten. Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, das Prinzip der geringsten Berechtigungen und Sicherheitsaudits können die in KI-Systemen verwendeten Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch schützen.

3. Governance

Neben dem Datenschutz benötigen Unternehmen ein solides Governance-Rahmenwerk. Es gewährleistet Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften und gibt zugleich Orientierung für den sachgemäßen und ethischen Einsatz von KI.

• Ethische Grenzen festlegen: Unternehmen sollten definieren, was eine verantwortungsvolle KI-Nutzung ausmacht. Diese ethischen Grenzen können als Grundlage für interne Richtlinien und Verfahren zum Thema KI dienen.

• Interne Richtlinien, Verfahren und Dokumentation entwickeln: Diese sollten die zulässige Nutzung von KI und den Umgang mit Daten regeln. Unternehmen sollten außerdem eine AI Bill of Materials (AIBOM) erstellen, die alle Aspekte ihrer KI-Systeme aufführt, einschließlich Datenpipelines, Trainingsverfahren und Betriebsleistung.

• Bestehende Governance-Rahmenwerke einhalten: Auch wenn Ihr Unternehmen nicht verpflichtet ist, ein bestimmtes Rahmenwerk einzuhalten, kann dessen Einführung sinnvoll sein. ISO 42001 ist ein internationaler Standard mit konkreten Anforderungen an die Einführung, Nutzung, Pflege und Verbesserung der von Ihnen verwendeten oder entwickelten KI-Systeme.

• Einen Aufsichtsausschuss einrichten: Menschliche Aufsicht ist bei der Nutzung von KI-Systemen entscheidend. Wenn Personen Prozesse, Projekte, Protokolle und Systeme regelmäßig überprüfen, sinkt das Risiko und die Einhaltung der Vorschriften lässt sich sicherstellen.

4. Datenqualität und Verzerrungen

KI kann halluzinieren, und Angreifer können Daten vergiften oder andere Arten von Prompt-Injection-Angriffen durchführen. Dadurch können die Qualität von Daten, Eingaben und Ausgaben beeinträchtigt werden. Richtlinien, die ethische Standards für präzise und konsistente KI-Systeme festlegen, können Folgendes umfassen:

• Datenqualität regelmäßig überprüfen und überwachen. KI basiert auf Daten, daher ist deren Qualität entscheidend. Die Überprüfung der Datenqualität kann Ungenauigkeiten und Rückkopplungsschleifen verhindern. Sie kann auch Verzerrungen in Trainingsdaten aufdecken, die zu voreingenommenen oder unfairen Ergebnissen führen könnten.

• Verfahren zur Minderung von Verzerrungen einsetzen. Unternehmen können Daten nicht nur auf Verzerrungen überprüfen, sondern auch Daten neu aufbereiten oder Tools zur Erkennung von Verzerrungen einsetzen. So lassen sich Verzerrungsmuster in KI-Systemen vermeiden.

5. Schulungen und Sensibilisierung

KI ist eine vergleichsweise neue Technologie. Unternehmen können daher nicht davon ausgehen, dass alle Nutzer damit vertraut sind. Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen zu KI-Systemen können die Akzeptanz fördern und die Compliance sicherstellen. Außerdem lässt sich damit eine zusätzliche Sicherheitsebene in Ihre Strategie integrieren. Wenn Mitarbeitende wissen, woran sie ein fehlerhaftes System oder ein Sicherheitsproblem erkennen und welche Schritte sie unternehmen müssen, können sie die Auswirkungen begrenzen.

Schulungen fördern außerdem eine Kultur der Transparenz, Verantwortlichkeit und verantwortungsvollen KI-Nutzung. Dadurch lassen sich Compliance-Verfahren, ethische Grenzen und interne Richtlinien viel leichter umsetzen.

6. Compliance und Vorschriften überwachen

Bei der Entwicklung Ihrer KI-Compliance-Strategie ist es entscheidend, stets auf dem Laufenden zu bleiben. Compliance-Vorschriften und -Anforderungen werden sich weiter verändern, wenn mehr Unternehmen KI-Systeme einsetzen und entwickeln. Wenn Sie wissen, was sich ändert und welche Auswirkungen das auf Ihr Unternehmen haben kann, lassen sich Übergänge leichter bewältigen. So bleibt Ihre KI-Compliance-Strategie aktuell, ohne dass Sie sie grundlegend überarbeiten müssen, sobald Sie in einen neuen Markt eintreten oder neue Gesetze verabschiedet werden.

So setzen Sie eine KI-Compliance-Strategie um

Jedes Unternehmen geht dabei etwas anders vor – abhängig davon, wo und wie es KI einsetzt. Die folgenden grundlegenden Schritte helfen Ihnen beim Einstieg:

1. Die Compliance-Strategie einführen: Stellen Sie sicher, dass alle ihre Rolle kennen – von der Führungsebene über die Entwicklung bis hin zu Recht und Compliance.

2. Klare Ziele setzen, die Umsetzung priorisieren und Zeitpläne festlegen: Beginnen Sie mit den Bereichen mit dem höchsten Risiko und legen Sie fest, wann Richtlinien eingeführt und Schulungen durchgeführt werden. Bei dringenden Maßnahmen mit hohem Risiko, etwa einem vorgeschriebenen Compliance-Rahmenwerk, kann dies sofort oder innerhalb eines kürzeren Zeitraums erfolgen.

3. Zusätzliche Sicherheits- und Risikomanagementverfahren einführen: Eine robuste Sicherheitslage ist einer der wichtigsten Bestandteile einer KI-Compliance-Strategie. Ergänzende Sicherheitstools speziell für KI und KI-spezifische Incident-Response-Pläne können Sicherheitsprobleme im Zusammenhang mit KI adressieren, die sich auf die Compliance auswirken könnten.

4. Schulungsprogramme starten oder fortführen: Alle Mitarbeitenden und Nutzer von KI-Systemen sollten Schulungen oder Sensibilisierungsprogramme absolvieren. Diese behandeln üblicherweise die verantwortungsvolle Nutzung, Unternehmensrichtlinien, ethische Standards sowie Datensicherheit und Datenschutz.

5. Feedback zur kontinuierlichen Verbesserung einholen: Teams sollten sich wohl dabei fühlen, Feedback zum Verlauf der Umsetzung zu geben. So können sie aufzeigen, wo die Strategie nicht ausreicht oder welche Herausforderungen bei der Umsetzung auftreten.

6. Die KI-Compliance-Strategie regelmäßig überprüfen und aktualisieren: Überprüfen Sie die Strategie am besten vierteljährlich, um sicherzustellen, dass sie weiterhin relevant und wirksam ist. Wenn Sie die Strategie unabhängig von Änderungen bei Vorschriften oder Anforderungen aktuell halten, lässt sie sich langfristig leichter pflegen.

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