Mittlerweile wissen wir es: Bei der Entwicklung unternehmensinterner KI-Modelle spielt Data Governance eine entscheidende Rolle. Ohne einen strukturierten und kontrollierten Umgang mit Daten lassen sich keine vertrauenswürdigen und akzeptierten KI-Anwendungen realisieren.
Unternehmen sollten daher folgende Aspekte berücksichtigen:
- Zentrales Datenmanagement etablieren – Eine zentrale Koordinationsstelle für Daten schaffen, um Wildwuchs zu vermeiden.
- Datenkatalog einführen – Metadaten und Herkunft der Daten systematisch erfassen und identifizierbar machen.
- Data Lifecycle managen – Prozesse für die Beschaffung, Vorverarbeitung, Nutzung und Löschung von Daten definieren.
- Datenqualitäts-Dashboard – Kontinuierliches Monitoring mit Qualitätskennzahlen für Datenbestände.
- Daten versionieren – Änderungshistorie von Daten nachvollziehbar machen.
- Sandboxes für Datenexperimente – Sichere Umgebung zum Testen von Datenpipelines und Exploration.
- Datenschutz und Ethik berücksichtigen – Fairness, Verzerrungen und Diskriminierungsrisiken analysieren.
- Dokumentationsstandard festlegen – Konsistente Dokumentation der KI-Entwicklung für Auditierbarkeit.
- Überwachung der Modellleistung – Kontinuierliche Überwachung der KI-Qualität auch nach der Produktivsetzung.
- Backups und Archivierung – Langfristige Speicherung von Modellen und Daten für die Reproduzierbarkeit.
Mit einer proaktiven Data Governance entlang dieser Linien schaffen Unternehmen die Voraussetzungen für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI. Denn Datenschutz, Cybersicherheit und Nachhaltigkeit können nur auf einer soliden Datenbasis nachhaltig adressiert werden.