Top-Down-Ansatz – KI-Governance als Pflichtprogramm

Warum KI-Governance der Startpunkt ist

Um künstliche Intelligenz (KI) in regulierten Organisationen erfolgreich zu skalieren, genügt es nicht, innovative Prototypen im Labor zu entwickeln. Entscheidend ist die strukturierte, revisionssichere Integration in bestehende Prozesse. Ein klarer Top-Down-Ansatz mit definierten Rollen, transparenten Abläufen und überprüfbaren Kontrollen bildet die Grundlage für vertrauenswürdige und skalierbare KI – und erfüllt zugleich die strengen Anforderungen des EU AI Acts, insbesondere für Hochrisiko-Systeme. Dieser fordert unter anderem robuste Risikomanagementsysteme, hochwertige und faire Trainingsdaten, technische Nachvollziehbarkeit, menschliche Eingriffsmöglichkeiten sowie umfassende Sicherheitsmaßnahmen.

Wer regulatorische Exzellenz von Beginn an mitdenkt, minimiert nicht nur Haftungsrisiken, sondern schafft auch Vertrauen bei Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, Aufsichtsbehörden, Partnern und Kunden. Damit wird KI nicht zum Experiment, sondern zum strategischen Erfolgsfaktor.

Best Practices wie eine phasenweise Einführung, interdisziplinäre Governance-Teams und automatisierte Kontrollmechanismen unterstützen diesen Weg. Die Einhaltung regulatorischer Vorgaben ist dabei kein Innovationshemmnis, sondern ein Katalysator für nachhaltige, resiliente KI. In Branchen mit hohen Prüf- und Nachweispflichten wie der Banking-Branche ist dieser Ansatz mehr als nur empfehlenswert – er ist alternativlos.

Der Konsens aus Regulierung und Fachliteratur ist eindeutig: Regulatorische Anforderungen und Governance-Strukturen müssen vor dem operativen Einsatz stehen. Der EU AI Act sowie branchenspezifische Vorgaben fordern deshalb, Risiken bereits in der Konzeptionsphase zu adressieren, bevor Modelle produktiv ausgerollt werden.

Tone from the Top zur Einführung der KI-Governance

Ein robuster Top-Down-Ansatz beginnt mit einer festen organisatorischen Verankerung. Dabei spielen klare Verantwortlichkeiten auf Führungsebene eine Schlüsselrolle – das Prinzip des „Tone from the top“ ist fester Bestandteil einschlägiger Leitlinien von BaFin, Europäischer Zentralbank und des EU AI Acts.

Ergänzend schafft ein zentrales KI-Inventar Transparenz über alle Anwendungen, deren Risiken, Abhängigkeiten und Einsatzbereiche. Diese Übersicht ist Grundlage für wirksame Kontrollen, Auditierbarkeit und die Nachweispflicht gegenüber Aufsichtsbehörden.

Zugleich wird das bewährte Drei-Verteidigungslinien-Modell (3-LoD) auf KI ausgeweitet: Die operative Linie verantwortet den Betrieb, Risiko- und Compliancefunktionen überwachen die Einhaltung der Vorgaben und die interne Revision prüft die gesamte Governance regelmäßig.

Prozesse integrieren statt erfinden

Neben der organisatorischen Verankerung erfordert eine erfolgreiche Umsetzung die prozessuale Integration von KI in bestehende Managementsysteme. Das bedeutet, dass Governance-, Qualitäts- und Risikostrukturen so erweitert werden, dass lückenlose Dokumentation, kontinuierliche Validierung und nachvollziehbare Entscheidungsprozesse gewährleistet sind. Dies schließt auch eine gezielte Anpassung des Model Risk Managements (MRM) ein: Spezielle Verfahren für Machine Learning, Modell-Erklärbarkeit und Data Governance sorgen dafür, dass Unsicherheiten, Modellgrenzen und mögliche Verzerrungen systematisch identifiziert und gesteuert werden können.

Kern des Top-Down-Ansatzes ist die konsequente regulatorische Compliance. Dazu gehört ein systematischer Prozess zur Erfassung aller relevanten gesetzlichen, technischen und branchenspezifischen Anforderungen – vom EU AI Act über die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) bis hin zu MaRisk und DORA.

Ein besonderer Fokus liegt dabei auf Hochrisiko-Systemen, die der EU AI Act definiert und für die strenge Vorgaben zu Datenqualität, Transparenz, menschlicher Aufsicht und Cybersicherheit gelten. Die Erfüllung dieser Anforderungen umfasst robuste Risikominderungsmechanismen, vollständige Dokumentation, lückenlose Auditierbarkeit, erklärbare Ergebnisse, kontinuierliche Überwachung und das Melden von Zwischenfällen. Damit wird sichergestellt, dass hochkritische Anwendungen nicht nur technisch zuverlässig, sondern auch regulatorisch unangreifbar betrieben werden können.

EU AI Act im Fokus: Risikobasiert steuern

Aus dem Top-Down-Ansatz für KI-Governance in regulierten Organisationen ergeben sich spezifische Chancen und strategische Vorteile, die deutlich über regulatorische Mindestanforderungen hinausgehen. Die konsequente Ausrichtung auf Rechtssicherheit ermöglicht es, Haftungsrisiken systematisch zu minimieren und regulatorische Vorgaben, wie sie etwa der EU AI Act formuliert, umfassend einzuhalten. Unternehmen, die ihre KI-Systeme auf dieser Grundlage steuern, gewinnen das Vertrauen von Aufsichtsbehörden, Kunden und Marktpartnern – ein klarer Wettbewerbsvorteil in Umfeldern, in denen Transparenz und Nachvollziehbarkeit entscheidend sind. Die strukturierte Integration von KI in Governance- und Kontrollsysteme schafft nicht nur ein belastbares, revisionssicheres Fundament, sondern ebnet zugleich den Weg für proaktive, effiziente Dialoge mit der Aufsicht, da Nachweisstandards jederzeit erfüllt werden können.

Allerdings bringt dieser Ansatz auch Herausforderungen mit sich. Strikte regulatorische Vorgaben können Innovationsprozesse hemmen, zumal der initiale Aufwand etwa für das Aufsetzen von Inventaren, Kontrollmechanismen und die Anpassung bestehender Managementsysteme hoch ist. Die Ressourcenbindung – personell wie finanziell – ist im Vergleich zu weniger regulierten Vorgehensweisen erheblich. Zudem besteht die Gefahr, dass Governance und Compliance „auf dem Papier“ überreguliert werden, ohne praktische Mehrwerte für die Innovation zu schaffen.

Letztlich empfiehlt sich der Top-Down-Ansatz aber überall dort, wo Vertrauen, Revisionssicherheit und Rechtssicherheit keine Option, sondern Pflicht sind. Unternehmen, die mit gezielten Awareness Sessions und spezifischen Schulungen zu KI-Datensicherheit die Belegschaft für Risiken sensibilisieren und Kompetenzen stärken, schaffen die notwendige Akzeptanz für diese Strukturen. Auf dieser Grundlage kann KI in regulierten Branchen sicher, wirkungsvoll und nachhaltig eingesetzt werden.