Risiken frühzeitig erkennen und managen

KI-Risikomanagement für sichere KI-Systeme

Systematische Identifikation, Bewertung und Mitigation von Risiken in KI-Projekten. Von technischen Risiken über Compliance bis zu Reputationsrisiken.

KI-Risikomanagement: Systematische Risikoanalyse für KI-Systeme
5 Kategorien Risiko-Dimensionen
90% Risiken frühzeitig erkannt
60% Weniger Incidents
4 Phasen Risk Management Process

Herausforderungen ohne Risikomanagement

Diese Risiken drohen ohne systematischen Ansatz

Unerkannte Risiken

Technische, rechtliche und Reputationsrisiken werden übersehen bis sie zum Problem werden.

Modell-Drift

Performance verschlechtert sich unbemerkt. Keine systematische Überwachung auf Drift.

Compliance-Vorfälle

Regulatorische Risiken nicht gemanaged führen zu Bußgeldern und Audits.

Reputationsschäden

KI-Fehler in Produktion schaden Image und Kundenvertrauen.

Unser KI-Risikomanagement Framework

Systematischer Risk Management Process

Risk Assessment

Identifikation und Bewertung aller Risiken: Technical, Regulatory, Operational, Reputational.

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Mitigation Planning

Entwicklung von Strategien zur Risikominimierung und Kontrollmaßnahmen.

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Monitoring & Alerting

Kontinuierliche Überwachung auf Modell-Drift, Bias-Shift und Compliance-Risks.

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Risk Register & Reporting

Zentrales Risk Register und Executive Reporting für Transparenz.

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Risikomanagement in Zahlen

90% Risiken frühzeitig erkannt
60% Weniger Incidents
5 Kategorien Risiko-Dimensionen
24/7 Monitoring

Risk Management in der Praxis

So managen Unternehmen KI-Risiken

Finance

Risk Register bei Bank

Zentrales Register aller KI-Risiken mit Bewertung, Owner, Mitigation-Status. Quartalsweise Review.

E-Commerce

Model Monitoring bei E-Commerce

Automatisches Alerting bei Performance-Degradation und Bias-Shift. Incident Response in 24h.

Insurance

Compliance Risk Assessment

Strukturierte Bewertung regulatorischer Risiken (DSGVO, EU AI Act) für alle High-Risk AI.

Retail

Reputational Risk Analysis

Social Listening und Sentiment Analysis zur Früherkennung von PR-Risiken durch KI.

Unser Risk Management Prozess

In 4 Schritten zu systematischem Risikomanagement

01

Risk Identification

Systematische Erfassung aller Risiken: Technical, Regulatory, Operational, Reputational.

02

Risk Assessment

Bewertung nach Eintrittswahrscheinlichkeit und Impact. Priorisierung der Risiken.

03

Mitigation & Controls

Entwicklung von Gegenmaßnahmen und Implementierung von Kontrollmechanismen.

04

Monitoring & Review

Kontinuierliche Überwachung, Incident Management und regelmäßige Risk Reviews.

Ihre Vorteile mit KI-Risikomanagement

Früherkennung

Risiken werden erkannt bevor sie zu Problemen werden.

Compliance-Sicherheit

Regulatorische Risiken systematisch gemanaged.

Weniger Incidents

60% weniger Vorfälle durch proaktives Risk Management.

Reputationsschutz

Vermeidung von PR-Krisen durch KI-Fehler.

Audit-Readiness

Risk Register und Dokumentation für Audits bereit.

Stakeholder-Vertrauen

Board und Investoren sehen strukturiertes Risk Management.

Risk Management Tools

Risk Register Model Monitoring Drift Detection Bias Testing Alerting Systems Incident Management FMEA Risk Matrix Compliance Dashboard Executive Reporting

Häufige Fragen zu KI-Risikomanagement

Systematischer Prozess zur Identifikation, Bewertung, Behandlung und Überwachung von Risiken in KI-Systemen nach ISO 31000.

Technical (Modell-Drift, Bias), Regulatory (DSGVO, EU AI Act), Operational (Ausfälle, Performance), Reputational (PR-Krisen), Strategic (Wrong Use Case).

Zentrales Dokument mit allen identifizierten Risiken, Bewertung, Owner, Mitigation-Maßnahmen und Status. Lebende Dokumentation.

Initial vor Projekt-Start, bei Major Changes und quartalsweise Review. Continuous Monitoring für Critical Risks.

Performance-Verschlechterung weil sich Daten oder Umgebung ändern. Beispiel: COVID ändert Kaufverhalten, Prognose-Modell funktioniert nicht mehr.

Monitoring von Performance-Metriken (Accuracy, F1), Data Distribution (PSI, KS), Prediction Drift. Alerting bei Schwellwert-Überschreitung.

Empfohlen ab 10+ KI-Projekten oder bei High-Risk AI. Quartalsweise Review aller Risiken mit Vertretern aus IT, Legal, Risk, Business.

Risk Assessment ab 8.000 EUR. Risk Management Framework Implementation 20.000-40.000 EUR. Laufendes Monitoring ab 2.000 EUR/Monat.

Ja. High-Risk AI muss Risk Management System haben (Art. 9). Inkl. Identifikation, Mitigation, Testing und Post-Market Monitoring.

Starten Sie mit Risk Assessment (Workshop), erstellen Sie Risk Register, definieren Sie Mitigation-Strategien und implementieren Sie Monitoring.

Bereit für systematisches Risikomanagement?

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