Vorbereitung auf den AI Act: Eine Checkliste

BI, Guide

VORBEREITUNG AUF DEN AI ACT: EINE CHECKLISTE

Der AI Act (dt. KI-Verordnung) der Europäischen Union führt ein umfassendes regulatorisches Rahmenwerk zur Steuerung von Risiken und ethischen Implikationen von AI-Systemen ein. Für die Einhaltung der Vorschriften sind eine Bewertung der eingesetzten AI-Anwendungen, die Implementierung einer effektiven Data Governance sowie der Aufbau belastbarer Frameworks für Datenmanagement und Logging erforderlich.

Diese Checkliste bietet eine strukturierte Vorgehensweise zur Evaluation und Vorbereitung.

Durch Befolgung dieser Checkliste können klare Schritte zur Ausrichtung der AI-Systeme an den AI Act unternommen werden.

Die regelmäßige Bewertung, Priorisierung risikobasierter Maßnahmen sowie die Implementierung belastbarer Data Governance- und Monitoring-Prozesse schaffen eine solide Basis für das Management von AI-Risiken. Eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Vorgehensweise wird in einem sich wandelnden regulatorischen Umfeld von entscheidender Bedeutung sein.

Die Vorbereitung auf den AI Act erfordert einen proaktiven und umfassenden Ansatz.

Die Umsetzung notwendiger Maßnahmen zur Bewertung, Steuerung und Überwachung der AI-Systeme ermöglicht Compliance, Risikominderung und die Stärkung des Vertrauens in AI-Anwendungen.

Kontaktieren Sie uns, wenn Sie Hilfe benötigen, um Ihre Datenplattform AI Act-fähig zu machen.

VORBEREITUNG AUF DEN AI ACT: EINE PRAKTISCHE CHECKLISTE © SCALEFREE INTERNATIONAL GMBH 2024

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BEWERTUNG DER AI-SYSTEME

— Identifikation der AI-Anwendungen:

Erstellung einer Liste aller aktuell eingesetzten und in Entwicklung befindlichen AI-Systeme.

— Risikokategorisierung:

Durchführung einer Risikoeinstufung jedes AI-Systems in Hochrisiko-, begrenztes Risiko- oder Minimalrisiko-Kategorien. Hochrisiko-Systeme betreffen typischerweise Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen und Beschäftigung oder beinhalten biometrische Identifikation.

— Kategorisierung nach Subjekt:

Bestimmung, ob die Organisation als Anbieter, Anwender, Importeur oder Vertriebspartner eines AI-Systems fungiert.

— Dokumentation der Ergebnisse:

Dokumentation der Risikostufe und Gründe der Klassifikation für zukünftige Audits.

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ENTWICKLUNG EINES AKTIONSPLANS MIT FOKUS AUF DEN AI ACT

— Überprüfung der Bewertungsergebnisse:

Analyse der Bewertungsergebnisse in Bezug auf die Anforderungen des AI Acts. Identifikation kritischer Bereiche, insbesondere hochriskanter Anwendungen mit potenziellen Compliance- Herausforderungen.

— Priorisierung der Maßnahmen:

Erstellung einer Prioritätenliste notwendiger Maßnahmen anhand von Risikostufe, rechtlicher Dringlichkeit und Unternehmenszielen zur Sicherstellung einer zeitgerechten Compliance.

— Zuweisung von Ressourcen und Zeitplänen:

Festlegung klarer Zuständigkeiten, Budgetressourcen und Zeitpläne zur Umsetzung jeder Maßnahme und zur Einhaltung der regulatorischen Anforderungen.

— Überwachung und Anpassung:

Kontinuierliche Fortschrittsüberwachung und Anpassung des Aktionsplans bei Bedarf, insbesondere in Reaktion auf Änderungen der Anforderungen des AI Acts oder aufkommende Risiken.

Die Erstellung des Aktionsplans sollte Folgendes berücksichtigen (nicht abschließend):

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ETABLIERUNG EINES DATA GOVERNANCE-FRAMEWORKS

— Definition von Richtlinien und Verfahren:

Entwicklung klarer Leitlinien für das Datenmanagement, einschließlich Datenqualitätsstandards, Zugangskontrollen sowie Rollen- und Verantwortlichkeitsverteilung.

— Implementierung von Schulungsprogrammen:

Durchführung von Schulungen für Mitarbeitende zu den Grundsätzen der Data Governance und den Compliance- Anforderungen des AI Acts.

— Überprüfung und Aktualisierung der Richtlinien:

Regelmäßige Evaluation und Anpassung der Governance- Richtlinien an sich wandelnde regulatorische Anforderungen und Geschäftsbedarfe.

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IMPLEMENTIERUNG EINER DATA PLATFORM BASIEREND AUF DATA VAULT 2.0

— Entwurf und Bereitstellung der Architektur:

Aufbau einer Data Vault 2.0-Architektur zur Sicherstellung von Skalierbarkeit, Flexibilität und historischer Nachverfolgbarkeit von Datenänderungen.

— Integration bestehender Datenquellen:

Konsolidierung der Daten in der Data Platform unter Beibehaltung der Datenherkunft.

— Unterstützung vielfältiger Datentypen:

Nutzung der Data Platform zur Verwaltung strukturierter, semi- strukturierter und unstrukturierter Daten, die für AI-Anwendungen erforderlich sind.

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ENTWICKLUNG EINES AI-MARTS FÜR DAS DATENMANAGEMENT

— Erstellung eines spezialisierten AI-Marts:

Aufbau eines dedizierten AI-Marts innerhalb der Data Platform zur Speicherung und Kuratierung von Datensätzen für das Training, die Validierung und das Testen von AI-Modellen.

— Etablierung von Prozessen zur Datenkuratierung:

Sicherstellung der Relevanz, Sauberkeit und Compliance der Datensätze gemäß den Anforderungen des AI Acts.

— Pflege umfassender Metadaten:

Erfassung detaillierter Metadaten für jeden Datensatz, einschließlich Quellen, Transformationen und Nutzungshistorien.

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INTEGRATION VON LOGGING UND MONITORING FÜR AI-MODELLE

— Einrichtung automatisierter Logging-Prozesse:

Erfassung wesentlicher Details zu den Aktivitäten der AI-Modelle, einschließlich Eingabedaten, Merkmalstransformationen und Ergebnisausgaben.

— Einspeisung der Logs in die Data Platform:

Kontinuierliche Integration der Modell-Logs in die Data Platform zur Schaffung eines zentralen Repositories für die Nachverfolgung von AI-Operationen.

— Sicherstellung strukturierter Logs:

Gestaltung der Logs zur einfachen Abfrage und Berichterstattung, um Compliance- und Audit-Anforderungen zu unterstützen.

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NUTZUNG DER KONFORMEN DATA PLATFORM

Mit der konformen Data Platform wird eine verantwortungsvolle und transparente Verwaltung von AI-Daten sichergestellt.

Diese Infrastruktur erfüllt nicht nur regulatorische Anforderungen, sondern bietet eine anpassbare und sichere Grundlage für alle AI- Anwendungen.

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