Fakt ist: Laut einer Studie von Ende 2024 haben mindestens 98 % der brasilianischen Unternehmen Künstliche Intelligenz in ihre Geschäftsstrategien integriert. Das Problem ist jedoch, dass nur 25 % der Unternehmen bereit sind, KI zu implementieren. Der Rest leidet unter Infrastruktureinschränkungen, Datenmanagement und einem Mangel an Fachkräften. Das bedeutet jedoch nicht, dass die restlichen 75 % auf ideale Bedingungen warten, um ihre Projekte voranzutreiben: Im Gegenteil, diese Unternehmen setzen die Technologie weiterhin ein.
Das Problem ist, dass nur jedes fünfte Unternehmen KI in sein Geschäft integrieren kann – so ein kürzlich veröffentlichter globaler Bericht von Qlik in Zusammenarbeit mit ESG. Darüber hinaus gaben nur 47 % der Unternehmen an, Richtlinien zur Datenverwaltung zu implementieren. Diese Zahlen gelten weltweit – und es wäre nicht überraschend, wenn die brasilianischen Statistiken noch höher ausfielen. Und obwohl KI derzeit isoliert eingesetzt wird und der „Einstiegspunkt“ der Technologie meist der Kundenservice ist, bestehen weiterhin finanzielle, regulatorische und Reputationsrisiken.
Unternehmen, die sich ohne entsprechende Vorbereitung für die Implementierung von KI entscheiden, stehen vor zahlreichen Hürden. Fallstudien haben gezeigt, dass schlecht verwaltete Algorithmen Vorurteile aufrechterhalten oder den Datenschutz gefährden können, was zu Reputations- und finanziellen Schäden führt. KI-Governance ist nicht nur eine technologische Frage, sondern auch eine Frage der Umsetzung und Sorgfaltspflicht: Ohne eine klar definierte Strategie wachsen die Risiken parallel zu den Chancen – von Datenschutzverletzungen und Datenmissbrauch bis hin zu undurchsichtigen oder voreingenommenen automatisierten Entscheidungen, die Misstrauen erzeugen.
Regulatorischer Druck und Compliance: Grundlagen der KI-Governance
Die Notwendigkeit, eine KI-Governance einzuführen, entstand nicht nur aus der Geschäftswelt: Es entstehen neue Vorschriften, und die Fortschritte sind rasant, auch in Brasilien.
Im Dezember 2024 verabschiedete der Bundessenat den Gesetzentwurf 2338/2023 , der einen Regulierungsrahmen für KI mit Leitlinien für einen verantwortungsvollen Einsatz vorschlägt. Der Gesetzentwurf verfolgt einen risikobasierten Ansatz , ähnlich dem der Europäischen Union, und klassifiziert KI-Systeme nach ihrem Potenzial, Grundrechte zu verletzen. Anwendungen, die ein übermäßiges Risiko bergen, wie etwa Algorithmen für autonome Waffen oder Instrumente zur Massenüberwachung, werden verboten , generative und universelle KI- Systeme vor der Markteinführung einer Risikobewertung unterzogen werden müssen.
Es gibt auch Transparenzanforderungen, die Entwickler beispielsweise dazu verpflichten, offenzulegen, ob sie beim Trainieren von Modellen urheberrechtlich geschützte Inhalte verwendet haben. Gleichzeitig wird darüber diskutiert, der Nationalen Datenschutzbehörde (ANPD) eine zentrale Rolle bei der Koordinierung der KI-Governance im Land zuzuweisen und dabei den bestehenden Datenschutzrahmen zu nutzen. Diese Gesetzesinitiativen signalisieren, dass Unternehmen bald klare Verpflichtungen hinsichtlich der Entwicklung und Nutzung von KI haben werden – von Meldepraktiken und Risikominimierung bis hin zur Berücksichtigung algorithmischer Auswirkungen.
In den USA und Europa haben die Regulierungsbehörden die Kontrolle von Algorithmen verstärkt, insbesondere nach der Popularisierung generativer KI-Tools, die eine öffentliche Debatte auslöste. Das KI-Gesetz ist in der EU bereits in Kraft getreten, und seine Umsetzung soll am 2. August 2026 enden. Dann treten die meisten Verpflichtungen des Standards in Kraft, darunter auch die Anforderungen an Hochrisiko-KI-Systeme und allgemeine KI-Modelle.
Transparenz, Ethik und algorithmische Rechenschaftspflicht
Über den rechtlichen Aspekt hinaus umfasst KI-Governance ethische und verantwortungsvolle Grundsätze, die über die bloße Einhaltung von Gesetzen hinausgehen. Unternehmen erkennen, dass Transparenz über den Einsatz von KI unerlässlich ist, um das Vertrauen von Kunden, Investoren und der Gesellschaft als Ganzes zu gewinnen. Dies erfordert die Einführung einer Reihe interner Praktiken, wie z. B. die vorherige Bewertung der Auswirkungen von Algorithmen, ein rigoroses Datenqualitätsmanagement und unabhängige Modellprüfungen.
Darüber hinaus ist es wichtig, Richtlinien zur Datenverwaltung zu implementieren, die Trainingsdaten sorgfältig filtern und auswählen, um diskriminierende Vorurteile zu vermeiden, die in den gesammelten Informationen enthalten sein können.
Sobald ein KI-Modell einsatzbereit ist, muss das Unternehmen seine Algorithmen regelmäßig testen, validieren und auditieren und dabei die verwendeten Entscheidungen und Kriterien dokumentieren. Diese Dokumentation hat zwei Vorteile: Sie hilft, die Funktionsweise des Systems zu erklären und ermöglicht die Rechenschaftslegung im Falle eines Fehlers oder eines fehlerhaften Ergebnisses.
Governance: Innovation mit Wettbewerbswert
Ein weit verbreiteter Irrtum ist, dass KI-Governance Innovationen einschränkt. Im Gegenteil: Eine gute Governance-Strategie ermöglicht sichere Innovationen und entfaltet das volle Potenzial von KI verantwortungsvoll. Unternehmen, die ihre Governance-Rahmenwerke frühzeitig strukturieren, können Risiken minimieren, bevor sie zu Problemen werden, und so Nacharbeiten oder Skandale vermeiden, die Projekte verzögern würden.
Dadurch erzielen diese Organisationen schneller einen größeren Nutzen aus ihren Initiativen. Marktdaten untermauern diesen Zusammenhang: Eine globale Umfrage ergab, dass Unternehmen mit aktiver Führungsaufsicht über die KI-Governance von höheren finanziellen Auswirkungen durch den Einsatz fortschrittlicher KI berichten.
Darüber hinaus leben wir in einer Zeit, in der sich Verbraucher und Investoren zunehmend der ethischen Nutzung von Technologie bewusst sind – und dieses Engagement für die Unternehmensführung unter Beweis zu stellen, kann ein Unternehmen von der Konkurrenz abheben.
In der Praxis berichten Unternehmen mit ausgereifter Governance nicht nur von Verbesserungen bei der Sicherheit, sondern auch bei der Entwicklungseffizienz. Führungskräfte verweisen auf eine Verkürzung der Zykluszeit von KI-Projekten dank klarer Standards von Anfang an. Das heißt, wenn Datenschutz, Erklärbarkeit und Qualitätsanforderungen bereits in der frühen Entwurfsphase berücksichtigt werden, lassen sich später kostspielige Korrekturen vermeiden.
Governance dient somit als Leitfaden für nachhaltige Innovationen und gibt vor, wo investiert werden soll und wie Lösungen verantwortungsvoll skaliert werden können. Durch die Ausrichtung von KI-Initiativen an der Unternehmensstrategie und den Unternehmenswerten stellt Governance sicher, dass Innovationen stets den übergeordneten Geschäfts- und Reputationszielen dienen, anstatt isolierten oder potenziell schädlichen Pfaden zu folgen.
Die Entwicklung einer KI-Governance-Strategie ist vor allem ein strategischer Schritt zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit. Im heutigen Ökosystem, in dem Länder und Unternehmen in einen technologischen Wettlauf verwickelt sind, sind diejenigen führend, die selbstbewusst und glaubwürdig Innovationen vorantreiben. Große Unternehmen, die effiziente Governance-Systeme etablieren, können Risikominderung und maximale Nutzung der KI-Vorteile in Einklang bringen, anstatt das eine dem anderen zu opfern.
KI-Governance ist keine Option mehr, sondern ein strategisches Muss. Für große Unternehmen bedeutet die Entwicklung einer Governance-Strategie nun, die Standards, Kontrollen und Werte zu definieren, die den Einsatz künstlicher Intelligenz in den kommenden Jahren bestimmen werden. Dies umfasst alles von der Einhaltung neuer Vorschriften bis hin zur Schaffung interner Ethik- und Transparenzmechanismen, um Risiken zu minimieren und den Wert ausgewogen zu maximieren. Wer rechtzeitig handelt, wird die Früchte seiner kontinuierlichen Innovation und seines guten Rufs ernten und sich so in einem zunehmend KI-getriebenen Markt einen Vorsprung verschaffen.
