KI-Risikomanagement ist die Praxis, die Risiken, die Systeme der künstlichen Intelligenz für eine Organisation mit sich bringen, systematisch zu identifizieren und zu adressieren. Es umfasst technische Risiken (Sicherheitslücken, Modellversagen), operative Risiken (Shadow AI, unbefugte Nutzung), Compliance-Risiken (Verstöße gegen Vorschriften, Datenschutz) und strategische Risiken (Anbieterabhängigkeit, Reputationsschäden).
Das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) bietet eine weithin anerkannte Struktur, die um vier Funktionen herum organisiert ist: Govern (Festlegung von Richtlinien und Prozessen für das KI-Risikomanagement), Map (Identifizierung und Kategorisierung von KI-Risiken), Measure (Analyse und Bewertung identifizierter Risiken) und Manage (Umsetzung von Kontrollen und Überwachung ihrer Wirksamkeit).
Zu den wichtigsten KI-Risikokategorien gehören: Risiken für Datenschutz und Datensicherheit, Bedenken hinsichtlich Verzerrungen und Fairness, Sicherheitslücken einschließlich gegnerischer Angriffe, Risiken in Bezug auf geistiges Eigentum, Risiken der regulatorischen Compliance, betriebliche Zuverlässigkeit, Lieferkettenrisiken durch KI-Anbieter sowie ethische Erwägungen.
Wirksames KI-Risikomanagement erfordert eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Sicherheits-, Rechts-, Compliance-, IT- und Geschäftsteams, gestützt sowohl auf technische Kontrollen (Überwachung, DLP, Zugriffsverwaltung) als auch auf organisatorische Kontrollen (Richtlinien, Schulungen, Governance-Ausschüsse).