Die AIQURIS Methodik setzt an der konkreten KI-Anwendung an: ihrem Zweck, ihren Nutzern und ihrem Einsatzkontext, am KI-System, an den Daten und an der entsprechenden Phase des Lebenszyklus. Davon werden die jeweiligen Auswirkungen und Risiken, die relevanten Anforderungen und Kontrollen sowie die nötigen Nachweise und erforderlichen Betriebsbedingungen bestimmt.
Am Ende steht eine nachvollziehbare und dokumentierte Bewertung der KI-Anwendung, auf die sich Ihre Organisation stützen kann, wenn die Anwendung in Betrieb genommen, betrieben, geändert, eingeschränkt oder abgeschaltet wird.
KI-Governance-Frameworks, Regulierungen und interne Richtlinien legen Pflichten und eine konkrete Erwartungshaltung fest. Welche Anforderungen, Kontrollen und Nachweise für eine spezifische Anwendung in ihrem Einsatzkontext tatsächlich gelten, sagen sie damit noch nicht. Genau an diesem Schritt bleiben Organisationen häufig stecken.
Ein Sprachmodell allein löst das nicht. Es kann helfen, Regelwerke und Anwendungsbeschreibungen zu erschließen. Die kontrollierte, reproduzierbare Herleitung, die zeigt, was gilt, warum es gilt und welche Kontrollen daraus folgen, leistet es nicht.
AIQURIS schließt diese Lücke: Die einzelne Anwendung wird zur Einheit der Bewertung, und für sie wird bestimmt, wie die Regelwerke in ihrem Kontext greifen.
Unternehmensweite KI-Governance beginnt bei der Organisation. Die AIQURIS Methodik beginnt bei der KI-Anwendung.
Beginnt mit Frameworks, Richtlinien und unternehmensweiten Erwartungen
Beginnt mit der konkreten KI-Anwendung, ihrem Zweck und ihrem Kontext
Etabliert Governance-Strukturen und Kontrollthemen
Ermittelt die Auswirkungen und Risiken dieser Anwendung
Beginnt meist mit breiten Anforderungs- oder Kontrollkatalogen
Leitet nur die Anforderungen ab, die wirklich gelten, jeweils mit Quelle
Bewertet Richtlinien, Prozesse und organisatorische Reife
Bewertet, was gelten muss, damit diese Anwendung betrieben werden darf
Ergebnis sind Feststellungen zu Governance, Compliance oder Reifegrad
Ergebnis ist eine nachvollziehbare Dokumentation: Anforderungen, Kontrollen und Bedingungen für genau diese Anwendung
Ein Framework, das überall gleich angewendet wird, greift in beide Richtungen daneben. Dieselben Kontrollen sind zu viel für ein internes Werkzeug mit geringer Auswirkung und zu wenig für ein System, das über Stellenbesetzungen im Personalwesen entscheidet. Der Aufwand landet dort, wo er nicht gebraucht wird, und das eigentliche Risiko bleibt offen.
Wie viel Kontrolle angemessen ist, lässt sich nicht vorab festlegen. Das entscheidet die konkrete Anwendung.
AIQURIS ersetzt Ihre Governance nicht. AIQURIS bringt sie dorthin, wo das Risiko konkret wird und gesteuert werden muss: auf die Ebene der konkreten Anwendung.
AIQURIS geht bei jeder Anwendung dieselbe Abfolge durch, so tief, wie es Auswirkung, Risiko und Komplexität erfordern. In voller Tiefe reicht sie bis zum Restrisiko, zu Gültigkeitsbedingungen, Auslösern für eine erneute Bewertung und Anforderungen an die Überwachung. Eine Verifizierung lässt sich auf jeder Stufe durchführen. Jeder Schritt baut auf den Fakten und den vorherigen Ergebnissen auf, sodass die Bewertung mitwächst, wenn sich die Anwendung ändert.
Erfasst Zweck, Nutzer, Einsatzkontext, das KI-System und die Lebenszyklusphase, dazu die relevanten Modelle und Daten. Was offen bleibt, bleibt als Feststellung sichtbar.
Bestimmt, wer und was betroffen sein kann und wie ein Schaden entstehen würde. Dazu, wie schwer er ausfallen kann und welche Bedingungen Wahrscheinlichkeit und Exposition beeinflussen.
Gleicht die maßgeblichen Quellen mit Kontext und Risikoprofil ab. Jede geltende Anforderung bleibt mit ihrer Quelle verknüpft und mit der Begründung, warum sie gilt.
Extrahiert die konkreten Kontrollen und Nachweispflichten aus den relevanten Quellen. Bewertet dann, was vorhanden ist und welche Lücken zu schließen sind.
Legt Betriebsbedingungen, offene Lücken und erforderliche Maßnahmen fest. In voller Tiefe misst sie das Restrisiko an Ihrer festgelegten Risikobereitschaft und definiert Gültigkeitsbedingungen und Auslöser für eine erneute Bewertung.
Das Risikospektrum von KI-Anwendungen ist breit, und ist spezifisch für die jeweilige Anwendung. Wo die faktische Exposition tatsächlich liegt, zeigt sich an der Anwendung selbst und lässt sich nicht vorherbestimmen.
Deshalb bewertet AIQURIS jede Anwendung bezüglich dieser sechs Bereiche, bevor Anforderungen und Kontrollen abgeleitet werden. So bildet das Profil ab, was die Anwendung mitbringt, und nicht die Perspektive derjenigen, die gerade darauf schauen.
Ein Bereich kann als nicht wesentlich eingestuft werden. Auch das ist ein Ergebnis. Dieser bleibt mit der Begründung in der Bewertung, statt stillschweigend zu entfallen.
Die Engine
Die Methodik läuft auf einer neurosymbolischen Engine mit klar getrennten Aufgaben.
Neuronale Modelle übersetzen. Sie überführen Anwendungsbeschreibungen und Regelwerke in eine strukturierte Form. Sie entscheiden nicht, welche Anforderungen gelten oder ob eine Anwendung akzeptabel ist.
Ein versionierter Wissensgraph und feste Regeln wenden darauf die Bewertungslogik an und bestimmen Auswirkungen, Risikoprofil, geltende Anforderungen und die Kontrollen, die daraus folgen.
Bei gleichen Eingaben und gleichen Wissens- und Regelversionen kommt dieselbe symbolische Herleitung zum selben Ergebnis. Jede Anforderung bleibt rückführbar auf ihre Quellen, auf die Fakten zur Anwendung und auf den Weg, über den sie zustande kam.
Die Engine hinter der Methodik
Ebene 1
Überführt Ihre Anwendungsbeschreibung und die Quelldokumente in eine strukturierte Form.
Sie übersetzt.Sie bewertet nicht und zieht keine Schlüsse.
Ebene 2
Ein versionierter Wissensgraph und feste Regeln bestimmen Auswirkungen, Risikoprofil, geltende Anforderungen und die Kontrollen, die daraus folgen.
Herleitung über Pflichten, Erlaubnisse, Einschränkungen und zeitliche Bedingungen
Die gesamte Analysegeschieht hier, nach Regeln.
Ebene 3
Anforderungen zu ihren Quellen, Kontrollen zu ihren Anforderungen, Schlussfolgerungen zu den Regeln dahinter.
Sie zeigtihren Rechenweg.
AIQURIS erstellt die anwendungsspezifische Bewertungsgrundlage. AIQURIS zertifiziert oder genehmigt die Anwendung nicht. Ihre Organisation bleibt dafür verantwortlich, die Kontrollen umzusetzen und zu betreiben, das Restrisiko zu tragen und über den Lebenszyklus zu entscheiden.
Warum vertrauenswürdige KI davon abhängt, dass Standards, Kontrollen und Nachweise für jeden Anwendungsfall operativ verankert werden.
KI-Regulierungen und Frameworks beschreiben, wie Konformität aussieht. Ob ein bestimmtes KI-System in seinem tatsächlichen Einsatzkontext sicher, zuverlässig und für den Zweck geeignet ist, sagen sie nicht. Dafür braucht es eine operative Ebene, die übergeordnete Vorgaben in strukturierte, wiederholbare Abläufe übersetzt: wesentliche Risiken erkennen, angemessene Kontrollen festlegen und bestimmen, welchen Nachweis jede Kontrolle verlangt.
Unser Whitepaper zeigt, wie Sie über statische Governance-Frameworks hinauskommen und vertrauenswürdige KI über Ihr gesamtes Portfolio hinweg praktisch absichern.
Maßgebliche Quellen werden zu Regeln, mit denen die Engine arbeiten kann. So lässt sich jede Schlussfolgerung erklären und nachprüfen. Über die ersten vier der folgenden sechs Kategorien schließt die Engine; die letzten beiden hält die Dokumentation fest.
Was nach geltenden Gesetzen, Standards und Richtlinien getan werden muss.
Was erlaubt ist, für wen und unter welchen Bedingungen.
Grenzen und Rahmenbedingungen, die bestimmen, was akzeptabel ist.
Wann eine Regel gilt, sich ändert, ausläuft oder eine Handlung auslöst.
Was jede Anforderung als Nachweis verlangt und wer dafür verantwortlich ist.
Jede Schlussfolgerung ist mit der Regel, der Quelle und den Fakten zur Anwendung verknüpft.
Schaffen Sie Klarheit darüber, was gilt, was offen bleibt und welche Bedingungen im Betrieb weiter erfüllt sein müssen, auch wenn sich die Anwendung verändert.
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