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Ein strukturiertes System von Richtlinien und Prozessen zur systematischen Bewältigung von KI-Risiken über den gesamten Lebenszyklus des Systems hinweg – vom Entwurf bis zur Außerbetriebnahme.
Ein umfassendes Rahmenwerk – oft basierend auf Industriestandards (z. B. NIST AI RMF) –, das Risikoprinzipien, Rollen, Prozesse (Bewertung, Risikominderung, Überwachung) und Governance-Artefakte (Richtlinien, Vorlagen) definiert. Es gewährleistet einen konsistenten Umgang mit Risiken, indem es Risikoaktivitäten (Folgenabschätzungen, Audits) in Projekt-Meilensteine (Gateways) integriert und den Reifegrad des Risikomanagements der Organisation im Zeitverlauf misst.
Praxisbeispiel:
Ein globaler Versicherer führt das auf ISO/IEC TR 24028 basierende AI Risk Management Framework ein: Es etabliert Risikokategorien, weist Risikoverantwortliche zu, schreibt Risiko-Prüfpunkte an wichtigen Meilensteinen (Design, Pilotphase, Produktion) vor und nutzt ein Enterprise-Dashboard, um Risikokennzahlen sowie die Einführung des Frameworks über alle KI-Projekte hinweg zu verfolgen.
