Da immer mehr Unternehmen KI-Lösungen einsetzen, sollte man Folgendes bedenken: Geschwindigkeit allein reicht nicht aus, wenn man in die falsche Richtung geht. Anders ausgedrückt: Ein schnell entwickeltes KI-Pilotprojekt ist wenig wert, wenn es nie in die Produktion übergeht.

Manche Probleme mit KI-Prototypen lassen sich in kontrollierten Tests leicht übersehen. Die schwierigeren Fragen zu Zugriff, Ausgabequalität, Eigentumsrechten und Überprüfung tauchen hingegen meist erst auf, wenn das Team versucht, die KI mit Unternehmensdaten zu verknüpfen.

Gerade in dieser Übergangsphase zwischen Pilotprojekt und Implementierung kommen KI-Projekte oft zum Stillstand, da die übergeordnete Organisation Einschränkungen einführt, die im Pilotprojekt nicht auftraten.

Genau das ist das Problem. KI-Governance soll dieses Problem lösen. Indem Entwicklern klare Regeln für Zugriff, Validierung und Überwachung während der Entwicklung vorgegeben werden, verbessert die KI-Governance die Chancen auf eine Vielversprechender Prototyp wird zu einem System Die Organisation kann darauf vertrauen und es nutzen, um nachhaltigen Wert zu schaffen.

Schnellbau hat seinen Preis

Mendix Kunden berichten, dass sie dank KI Anwendungen schneller entwickeln können als mit Low-Code- oder traditionellen Entwicklungsmethoden. Gleichzeitig beschreiben diese Teams aber auch den Zeitaufwand für die Einrichtung und Wartung von Qualitätsprüfungen, Sicherheitskontrollen, Bereitstellungsprozessen und Wartungsstandards.

Wenn jedes neue Projekt eigene Kontrollmechanismen benötigt, kann dieser Aufwand viel Zeit in Anspruch nehmen, die ursprünglich während der Entwicklung eingespart wurde. Nichts aus dem vorherigen Projekt wird übernommen, und die Überprüfungsarbeit muss zwangsläufig wiederholt werden.

Teams müssen auch Risiken berücksichtigen, die die Bereitstellung bekanntermaßen verkomplizieren und die Wartung einer Anwendung unnötig erschweren. Dazu gehören:

1. Entscheidungen, die nicht nachvollziehbar oder untersuchbar sind
2. Eine starke Abhängigkeit von einem einzigen Modellanbieter erschwert zukünftige Änderungen
3. Ein Agent ohne definierten Prüfpunkt für menschliche Kontrolle kann Folgemaßnahmen ohne Genehmigung

Durch die direkte Auseinandersetzung mit diesen Risiken mittels KI-Governance erhalten Entwicklungsteams einen klareren Weg zur Produktion und können KI-Investitionen in messbare Ergebnisse umsetzen.

Laut PwC74 % des wirtschaftlichen Werts von KI werden von lediglich einem Fünftel der Unternehmen generiert. Die Unternehmen dieser 20 % lassen KI etwa dreimal häufiger selbstständig Entscheidungen treffen und gehen in puncto Governance am weitesten. Die PwC-Studie zeigt zudem, dass diese KI-Vorreiter nicht einfach nur mehr KI-Tools einsetzen, sondern sich auf den Aufbau solider Grundlagen in den Bereichen Daten, Governance und Vertrauen konzentrieren.

Der wahre Wettbewerbsvorteil von KI liegt in ihrer Beständigkeit; etwas, das Geschwindigkeit ohne Steuerung nicht bieten kann.

Governance ist der zugrundeliegende Mechanismus Das ermöglicht den Sprung von der Pilotphase zur Serienproduktion und sorgt dafür, dass Initiativen mit Handlungsfähigkeit glaubwürdig wachsen können, anstatt bei jeder Überprüfung ins Stocken zu geraten. Hier sind drei Möglichkeiten, die Risiken der KI-Governance zu bewältigen.

1. Gestalten Sie den Arbeitsablauf und seine Nachweise überprüfbar.

Fragt man einen Entwicklungsleiter, ob er bestätigen kann, dass alles, was während der Entwicklung produziert wurde, vor der Produktion überprüft wurde, lautet die Antwort oft in etwa: „Ich denke schon, aber ich kann es nicht bestätigen.“

Dies stellt ein erhebliches Problem für Organisationen dar, deren Richtlinien eine explizite Validierung erfordern.

Um dem entgegenzuwirken, müssen Teams Anwendungslogik, Berechtigungen, Validierungsschritte und Genehmigungspunkte für die Verantwortlichen transparent machen. Sie sollten außerdem protokollieren, wer wann ein Artefakt geprüft hat. Wird ein KI-generiertes Ergebnis später angefochten, helfen die Spuren der relevanten Modellinteraktionen und Toolaufrufe dem Team, den Sachverhalt zu untersuchen.

Auf diese Weise gibt es im Fehlerfall einen Namen, einen Nachweis und Belege für die Überprüfung in jeder Phase. Audits werden so zu einer Frage der Datenwiederherstellung statt der Rekonstruktion.

2. Die Modellauswahl flexibel halten

Die Bedürfnisse einer Organisation sind selten, wenn überhaupt, statisch. Da sich diese Bedürfnisse weiterentwickeln, kann sich auch das am besten geeignete Modell ändern.

Teams sollten in der Lage sein, einen anderen Anbieter zu evaluieren, ohne den Geschäftsprozess der Anwendung neu aufbauen zu müssen. Sie benötigen außerdem einen vereinbarten Prozess zum Testen und Genehmigen eines Ersatzes, einschließlich der Bewertung von Ausgabequalität, Datenverarbeitung und Auswirkungen auf die Benutzer.

Mit diesem im Verstand, Mendix Unterstützt die Anbindung an mehrere KI-Modelle und ermöglicht Teams so, den Anbieter je nach Bedarf zu wechseln. Da die Governance über der sich ändernden Ebene angesiedelt ist, müssen Richtlinien nur einmal definiert werden. Teams können etablierte Kontrollmechanismen beibehalten, um die Auswirkungen eines neuen Modells oder einer neuen Implementierung zu bewerten.

3. Grenzen für Beauftragte und Genehmigungspunkte für Personen festlegen

Die Einbindung eines Agenten in Organisationsdaten kann Informationen durch seine Reaktionen offenlegen, wenn der Zugriff nicht sorgfältig kontrolliert wird. Daher sollte dem Zugriff eines Agenten auf Unternehmensinformationen ebenso viel Aufmerksamkeit geschenkt werden wie den Aktionen, die er ausführen kann.

Vor dem Einsatz sollten die Teams klar definieren, welche Daten der Agent verwenden darf, welche Aktionen er ausführen darf und bei welchen Entscheidungen ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Stellen Sie sich einen Bearbeiter vor, der eine Anfrage prüft und eine Empfehlung vorbereitet. Er kann zulässige Informationen sammeln und einen Antwortentwurf erstellen. Bevor er jedoch ein kritisches System aktualisiert, wird der Workflow angehalten, damit ein benannter Mitarbeiter die Arbeit validieren und freigeben kann. Diese Entscheidung wird zu Prüfungszwecken protokolliert. MendixTeams können die menschliche Überprüfung als erforderlichen Schritt im Arbeitsablauf eines Agenten konfigurieren, sodass der Prozess erst nach erfolgter Genehmigung fortgesetzt werden kann.

Die nächste Bereitstellung soll einfacher zu steuern sein.

Das Testen, Validieren und Absichern einer Entwicklungsplattform braucht Zeit, aber Mendix Kunden haben diesen Nutzen bereits bei der Skalierung erfahren. Sie müssen mehr als zehn Anwendungen verwalten. Diese Anwendungen greifen auf Kontrollmechanismen und Sicherheitsvorkehrungen zurück, die auf Plattformebene etabliert wurden. MendixDies bedeutet, dass für jedes neue Projekt deutlich weniger Grundlagenprüfung erforderlich ist.

Gemeinsame Steuerelemente bieten Entwicklern einen einheitlichen Ausgangspunkt und einen Nachweis darüber, wie die Regeln angewendet wurden. Mendix ist so konzipiert, dass eine zentral definierte Steuerung über Anwendungen, Agenten und Arbeitsabläufe hinweg gewährleistet ist, während das Portfolio wächst.

Um zu beurteilen, ob Ihr eigener Ansatz mithalten kann, fragen Sie sich: Kann Ihr Team nachweisen, dass alles, was es produziert, vor der Produktion validiert wurde? Und kann es dies auch weiterhin gewährleisten, wenn KI das Arbeitsvolumen erhöht?