AI SYSTEM
REGISTER.
Vom Inventar zum wirksamen Managementinstrument für Verantwortung, Risiko und Betrieb.
Management Summary
Eine Liste zeigt, was existiert. Ein Register zeigt, wer entscheidet.
Ein belastbares AI System Register verbindet jeden Anwendungsfall mit Zweck, Owner, Daten, Risiko, Kontrollen, Wertannahmen und Lebenszyklus. Dadurch wird es zur gemeinsamen Arbeitsgrundlage für Fachbereich, IT, Security und Governance.
Nicht ausreichend
Tool-Inventar
- Name und Anbieter
- Kostenstelle
- technischer Status
Zielbild
Managementregister
- Zweck und Systemgrenze
- Owner und Entscheidungspfad
- Risiko, Kontrolle und Wert
Acht Felder
DIE MINIMALE STRUKTUR.
So klein wie möglich, so vollständig wie nötig. Die Detailtiefe skaliert mit Wirkung und Risiko des Systems.
Identität
Systemname, Version, Anbieter, Status
Zweck
Aufgabe, Nutzer, Ergebnis, Systemgrenze
Verantwortung
Business Owner, Technical Owner, Freigabe
Daten
Quellen, Kategorien, Provenienz, Aufbewahrung
Risiko
Betroffene, Schadenspotenzial, Einstufung
Kontrollen
Aufsicht, Evaluation, Logging, Stop-Regel
Wert
Nutzenhypothese, Metrik, Baseline, Prüfdatum
Lebenszyklus
Review, Änderung, Vorfall, Abschaltung
Einführung
IN VIER SCHRITTEN ZUM ARBEITSFÄHIGEN REGISTER.
- 01
Scope setzen
Bestimmen, welche Eigenentwicklungen, Anbieterprodukte, eingebetteten Funktionen und Experimente erfasst werden.
- 02
Systeme finden
Beschaffung, IT, Fachbereiche, Datenschutz und Security zusammenführen; Schattennutzung ausdrücklich einbeziehen.
- 03
Owner bestätigen
Jedes System erhält eine verantwortliche Rolle mit realen Entscheidungs- und Eskalationsrechten.
- 04
Lifecycle verankern
Beschaffung, Freigabe, Änderung, Vorfall und Abschaltung aktualisieren denselben Datensatz.