Quantitative Maße (z.B. Abweichung der Genauigkeit, Fairness-Scores, Reaktionszeiten bei Vorfällen), die zur Überwachung der Systemgesundheit, Risiken und Compliance-Ziele von KI-Systemen verwendet werden.
Ein dashboardgestützter Satz von Indikatoren – modellspezifisch (Genauigkeit, Latenz), governance-spezifisch (Prozentsatz der Modelle mit aktuellen Folgenabschätzungen) und organisatorisch (durchschnittliche Zeit bis zur Behebung von Verzerrungen). Die Kennzahlen werden in festgelegten Intervallen von Governance-Gremien überprüft und mit strategischen Zielen verknüpft, was datengestützte Entscheidungen zur Ressourcenallokation, Prozessverbesserung und Risikopriorisierung ermöglicht.
Die KI-Governance-Scorecard eines Technologieunternehmens umfasst folgende KPIs: 100 % der Produktionsmodelle verfügen über eine aktuelle Validierung, die durchschnittliche Reaktionszeit bei Vorfällen liegt unter 24 Stunden, und die Trends der Fairness-Metriken werden monatlich erfasst. Der Datenethikrat überprüft diese Kennzahlen vierteljährlich, um Aktualisierungen der Richtlinien zu steuern.
