Schnelligkeit durch Sicherheit So gelingt KI-Risikomanagement

Risk Management kommt oft zu spät. Anstatt frühzeitig Orientierung zu geben, meldet es sich oft erst dann, wenn Entscheidungen längst gefallen und umgesetzt sind und die Lösung bereits veraltet. Im Umfeld von KI kommt dazu, dass Risk-, Legal- und Compliance-Abteilungen schnell als Verhinderer wahrgenommen werden, die Innovation und Tempo ausbremsen. 

© FIA

Doch das muss nicht so sein. Denken wir an einen Rennwagen: Warum hat es besonders gute Bremsen? Nicht, um langsamer zu werden – sondern damit er schneller fahren kann und die nächste Kurve kriegt. Genau so lässt sich auch Risk Management verstehen – als Voraussetzung für Geschwindigkeit und Erfolg. 

Dafür braucht es drei Dinge: 

• Business-Risiken einbeziehen – nicht nur regulatorische und operative Aspekte betrachten 

• Den gesamten Life Cycle berücksichtigen – Risiken von der Idee bis zur Stilllegung im Blick behalten 

• Als Enabler verankern – Risikomanagement als Teil von Entscheidungen, nicht nur als Kontrolle 

Genau hier setzt das NIST AI Risk Management Framework an – es übersetzt diese Prinzipien in eine klare Struktur und macht sie für Unternehmen praktisch anwendbar. 

Das NIST AI Risk Management Framework 

Das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) wurde entwickelt, um Organisationen beim sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI zu unterstützen. Es verbindet Chancen und Risiken und bietet damit einen praxisnahen Orientierungsrahmen für Unternehmen, die KI-Initiativen erfolgreich gestalten wollen. 

Das NIST AI Risk Management Framework betrachtet den gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen betrachtet – von der ersten Planung bis zur Stilllegung. Dabei stehen nicht nur technische Fragen im Mittelpunkt, sondern auch der Anwendungskontext, die Qualität der Daten, die Validierung der Modelle, die Auswirkungen der Ergebnisse sowie die gesellschaftlichen, rechtlichen und ethischen Implikationen (People & Planet). 

Quelle: https://www.nist.gov/artificial-intelligence 

Zwei Leitgedanken machen den Unterschied: 

• Stakeholder: KI betrifft viele Anspruchsgruppen – von Entwicklern über Management und Regulatoren bis hin zu Endkund:innen. Ein wirksames Risikomanagement zieht diese verschiedenen Perspektiven bewusst und aktiv mit ein. 

• Lifecycle: Risiken und Chancen verändern sich entlang des gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen. Was in der Entwicklung noch ein technisches Risiko ist, kann im Betrieb zum Reputations- oder Rechtsrisiko werden. 

Sein Kern besteht aus den vier Funktionen Govern, Map, Measure, Manage. Gemeinsam bilden sie einen strukturierten Ansatz, um Risiken frühzeitig zu erkennen, wirksam zu steuern – und so die Basis für erfolgreiche KI-Initiativen zu schaffen. 

KI-Risiken im Griff 

Wollen Sie mehr erfahren – und eine konkrete Handhabe für die Risiken und Chancen Ihrer KI-Initiativen gewinnen? Dann laden wir Sie herzlich ein zum Workshop „KI-Risiken im Griff – ein Praxis-Workshop für Entscheider“ am CNO Panel 2025 in Bern. 

In diesem interaktiven Format lernen Sie zunächst das NIST Framework kennen, das einen strukturierten Ansatz bietet, um Chancen und Risiken von KI-Initiativen ganzheitlich zu betrachten. Anschließend wird es auf spielerische Art mit einem Risk Poker anhand von konkreten Fallbeispielen vertieft, bei dem Risiken gemeinsam bewertet, Unterschiede sichtbar gemacht und klare Prioritäten erarbeitet werden. Zum Abschluss zeigen wir mit dem Risk Bot live, wie moderne KI-Tools das Risikomanagement unterstützen und direkt in Entscheidungsprozesse eingebunden werden können. 

Als Teilnehmer nehmen Sie wertvolle Impulse mit: einen praxisnahen Katalog relevanter KI-Risiken, ein Set an Risk-Poker-Karten für die eigene Organisation und die Erfahrung, wie ein Risk Bot in Governance- und Entscheidungsprozesse integriert werden kann.