Risikomanagement in der Ära autonomer KI-Systeme
Agentic AI – eine Form von künstlicher Intelligenz, die eigenständig denken, handeln und lernen kann. Bereits heute sehen wir Anwendungsfelder in der Robotik, Verkehrssteuerung und automatisierten Landwirtschaft. Doch mit diesen Möglichkeiten kommen auch neue Herausforderungen. In unserem Whitepaper erfahren Sie, wie Unternehmen diese technologischen Fortschritte nutzen können, welche Risiken dabei zu beachten sind, und welche Rolle eine durchdachte AI Governance spielt. Wie gelingt es, die Vorteile von Agentic AI voll auszuschöpfen, ohne die Kontrolle zu verlieren? |
Generative KI-Systeme haben in kurzer Zeit rasante Fortschritte gemacht. Mittlerweile ist eine Vielzahl von Modellen mit individuellen Stärken und Schwächen auf dem Markt. Darüber hinaus schreitet die Integration von GenAI-Systemen sukzessive voran. Da die KI-Modelle meist in der Cloud betrieben werden und über entsprechende Schnittstellen verfügen, ist die Anbindung an weitere IT-Systeme sehr einfach. Diese Ausgangsbedingungen haben sehr organisch die nächste Evolutionsstufe der KI eingeläutet: Agentic AI. |
Risiken und Herausforderungen beim Einsatz von KI-Agenten |
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Technische Risiken: Unkontrollierte „Kaskadenfehler“
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Rechtliche Risiken: Haftungsfragen bei autonomen Fehlentscheidungen
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Organisatorische Risiken: Unklare Entscheidungs- und Verantwortungsstrukturen
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Ethische Risiken: Verlust der menschlichen Aufsicht
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Je mehr Verantwortung an KI-Systeme delegiert wird, desto engmaschiger müssen sie kontrolliert werden. Der Trend in Richtung Agentic AI erhöht die Relevanz einer robusten AI Governance. |
Ansätze für die Weiterentwicklung der AI Governance |
Um die Risiken angemessen zu adressieren und Kontrollverlusten vorzubeugen, muss der Einsatz von Agentic AI-Systemen im Unternehmenskontext mit einer Weiterentwicklung der AI Governance einhergehen. Die gute Nachricht: Es gelten die gleichen Prinzipien wie bei bestehenden Kontrollrahmen für künstliche Intelligenz. Unternehmen können auf gängigen Sicherheits- und Kontrollpraktiken aufbauen, die idealerweise schon implementiert sind. |
