AI Excellence: EU AI Act-Beratung
Damit KI verantwortungsbewusst eingesetzt werden kann, bedarf es klaren Regeln. Aus diesem Grund hat die Europäische Union den Artificial Intelligence Act ins Leben gerufen. Dieser liefert die nötigen rechtlichen Rahmenbedingungen, um die Chancen der KI zu nutzen und gleichzeitig potenzielle Risiken für die Gesellschaft zu minimieren. Dafür hat dataspot. eine Spezialisierung des erprobten Data Excellence Frameworks zur Umsetzung des AI Acts mit der Technologierechtsexpertin Dr.in Jeannette Gorzala entwickelt.
Einen Schritt voraus mit AI Excellence
Daten sind der Treibstoff für erfolgreiche KI-Modelle. Umso wichtiger ist es, dass deine Daten eine solide Basis und eine gemeinsame Sprache haben. Als eines der führenden Unternehmen im Bereich Data Excellence und #1 Data Governance Tool hat es sich dataspot. zur Aufgabe gemacht, dein Unternehmen genau hier zu unterstützen.
Auf der Basis der regulatorischen Vorgaben aus dem EU AI Act sowie anderer einschlägiger Rechtsgrundlagen wurde gemeinsam mit Jeannette Gorzala, Vizepräsidentin des European AI Forums und Stv.-Vorsitzende des KI-Beirats der österreichischen Bundesregierung, der erfolgreiche dataspot. Data Excellence Beratungsansatz um einen umfassenden Ansatz für AI Excellence erweitert.
AI Excellence ermöglicht es, die Potenziale Künstlicher Intelligenz unter Berücksichtigung der ethischen und regulatorischen Rahmenbedingungen bestmöglich für die eigene Organisation nutzen zu können. Die Lösung dafür liegt nicht ausschließlich in der IT, sondern es bedarf eines fundierten fachlichen Rahmens und einer soliden Datengrundlage. Diese Basis bildet das erprobte
dataspot. Data Excellence Framework©.
Die AI Excellence deines Unternehmens ist unser Anliegen
Damit dein Unternehmen AI Excellence optimal umsetzen kann, begleiten wir dich auf Basis unseres erprobten Data Excellence-Vorgehens Schritt für Schritt bei allen Prozessen, die für die Etablierung einer erfolgreichen AI Governance nötig sind: von den rechtlichen Rahmenbedingungen, der KI-Strategieentwicklung, der Katalogisierung und Priorisierung von KI-Use Cases bis hin zur Entwicklung der entsprechenden internen AI Governance Prozesse und Rollen sowie der idealen Umsetzung einer aktiven KI-Governance in der Metadatenmanagement-Software dataspot. Um dir die Etablierung von AI Excellence so einfach wie möglich zu gestalten, bietet die Metadatenmanagement-Software dataspot. außerdem eigens ausgeprägte AI Excellence-Modelle, die unter vielen anderen nützlichen Features die Verwaltung von AI-Modellen sowie die Messung von AI-Metrics ermöglichen.
Das Topic umfasst die Definition und Entwicklung von strategischen Plänen und Wertegrundlagen für den Einsatz von KI-Technologien. Es beinhaltet die Identifikation von Geschäftszielen und die Ausrichtung der KI-Strategie darauf, um einen nachhaltigen Mehrwert zu schaffen. Dies umfasst auch die Festlegung von ethischen Grundsätzen und Werten, die die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen leiten sollen.
Ein strategisches Bedarfsmanagement steuert und priorisiert Anforderungen an AI-Systeme, um Make-or-Buy-Entscheidungen zu treffen und den AI Act zu erfüllen. Die AI-Development Governance stellt sicher, dass interne AI-Entwicklungsprojekte ethisch, transparent und rechenschaftspflichtig sind. Das AIX-Risiko- & Auswirkungsmanagement identifiziert und bewertet Risiken von AI-Systemen. Diese Prozesse schaffen eine Grundlage für die Entwicklung und Implementierung hochwertiger und verantwortungsvoller AI-Systeme.
Um eine nachhaltige Wirkung der Maßnahmen zu erreichen, werden Rollen für die AI-Systemverantwortung etabliert und Fähigkeiten durch Weiterbildungsprogramme entwickelt. Die Transparenz der AI-Systeme wird gemäß der AI-Strategie innerhalb und außerhalb des Unternehmens sichergestellt. Zudem werden Schritte für das AI-Monitoring und Auditmanagement definiert.
Klare AI-Standards stellen sicher, dass Prozesse eingehalten und gesetzliche Vorschriften erfüllt werden. Diese definieren, wie Anforderungen in dataspot. umgesetzt und beschrieben werden sollen. Die Standards umfassen unter anderem folgende Bereiche: AI Data Governance, Technische AI-Dokumentation, AI-Record Keeping, AI-Transparenz und Nutzer:innenhandbuch, Menschliche AI-Aufsicht, AI-IT-Security sowie AI-Genauigkeit und Robustheit.
AI Act konform werden
