Das Management von KI-Risiken beginnt mit Prinzipien, Rahmenwerken und Standards. Was Organisationen anschließend benötigen, ist ein praktikabler Ansatz, um diese auf reale KI-Systeme anzuwenden. AIQURIS bietet eine strukturierte Methodik, die KI-Anwendungsfälle mit realen Auswirkungen, Risiken und Kontrollen verbindet. Sie unterstützt fundierte und sichere Einsatzentscheidungen, basiert auf belastbaren Nachweisen und orientiert sich daran, wie KI tatsächlich entwickelt und genutzt wird.
AI Risk Management beginnt mit Prinzipien, Rahmenwerken und Standards. Was Organisationen danach brauchen, ist ein praktikabler Weg, diese auf reale KI Systeme anzuwenden.
AIQURIS bietet eine strukturierte Methodik, die KI Anwendungsfälle mit realen Auswirkungen, Risiken und Kontrollen verbindet. Sie unterstützt fundierte und sichere Einsatzentscheidungen, basiert auf belastbaren Nachweisen und orientiert sich daran, wie KI tatsächlich entwickelt und genutzt wird.
Das Problem ist nicht fehlende Orientierung. Das Problem ist, dass die meisten Ansätze konkrete KI Anwendungsfälle nicht konsistent in operative Risiken und umsetzbare Kontrollmaßnahmen übersetzen.
Das Problem ist nicht fehlende Orientierung. Das Problem ist, dass die meisten Ansätze konkrete KI Anwendungsfälle nicht konsistent in operative Risiken und umsetzbare Kontrollmaßnahmen übersetzen.
KI Risiken sind nicht theoretisch. Sie entstehen in realen Systemen, die von echten Menschen in realen Umgebungen genutzt werden.
Die AIQURIS Methodik startet beim konkreten KI Anwendungsfall und führt über Auswirkungen, Risiken und Kontrollen. Für jeden Anwendungsfall identifizieren wir konkrete Risiken in den Bereichen Sicherheit, Cybersecurity, Recht und Compliance, Performance, Ethik und Nachhaltigkeit. Diese Risiken werden direkt mit Governance-, Prozess- und technischen Kontrollen verknüpft.
Regulatorische Anforderungen, Branchenstandards und interne Richtlinien werden in klare, umsetzbare Anforderungen übersetzt, die direkt innerhalb von KI Systemen anwendbar sind. So wird ein konsistentes und wiederholbares AI Risk Management für reale Einsatzszenarien möglich, ohne unnötige Komplexität oder zusätzlichen Aufwand.
Wir definieren die KI Anwendung, ihren Zweck und die Einsatzbedingungen, die das Risikoprofil beeinflussen, zum Beispiel Entscheidungsautomatisierung, Kundennutzung oder regulierte Umfelder.
Wir identifizieren, wer oder was betroffen ist, wie sich die Auswirkungen zeigen und wie schwer mögliche Schäden sein können, etwa für Einzelpersonen, Geschäftsprozesse oder regulatorische Risiken.
Auf Basis der Auswirkungsschwere und des operativen Kontexts bestimmen wir das Risikoniveau des jeweiligen Anwendungsfalls. Das Ergebnis ist eine klare Einstufung, zum Beispiel niedrig, mittel oder hoch, abhängig von den Einsatzbedingungen.
Regulatorische Vorgaben, Standards und interne Richtlinien werden in konkrete Anforderungen übersetzt. Diese werden Governance-, Prozess- und technischen Kontrollen zugeordnet, die die identifizierten Risiken adressieren, etwa durch Aufsicht, Monitoring oder Zugriffsbeschränkungen.
Wir bewerten, wie gut die Anforderungen umgesetzt sind, identifizieren Lücken und erstellen belastbare Nachweise für Einsatz- und Assurance Entscheidungen. Das schafft Transparenz über verbleibende Risiken, inklusive Kontrollstatus, Dokumentation und prüfungsfähiger Artefakte.
Das Ergebnis?
KI Risiken werden konkret, messbar und steuerbar, mit einer klaren Grundlage für Assurance und Entscheidungsfindung.
The result? AI risk becomes concrete, measurable, and controllable.
KI Risiken sind nicht theoretisch. Sie entstehen in realen Systemen, die von echten Menschen in realen Umgebungen genutzt werden.
Die AIQURIS Methodik startet beim konkreten KI Anwendungsfall und führt über Auswirkungen, Risiken und Kontrollen. Für jeden Anwendungsfall identifizieren wir konkrete Risiken in den Bereichen Sicherheit, Cybersecurity, Recht und Compliance, Performance, Ethik und Nachhaltigkeit. Diese Risiken werden direkt mit Governance-, Prozess- und technischen Kontrollen verknüpft.
Regulatorische Anforderungen, Branchenstandards und interne Richtlinien werden in klare, umsetzbare Anforderungen übersetzt, die direkt innerhalb von KI Systemen anwendbar sind. So wird ein konsistentes und wiederholbares AI Risk Management für reale Einsatzszenarien möglich, ohne unnötige Komplexität oder zusätzlichen Aufwand.
Wir definieren die KI Anwendung, ihren Zweck und die Einsatzbedingungen, die das Risikoprofil beeinflussen, zum Beispiel Entscheidungsautomatisierung, Kundennutzung oder regulierte Umfelder.
Wir identifizieren, wer oder was betroffen ist, wie sich die Auswirkungen zeigen und wie schwer mögliche Schäden sein können, etwa für Einzelpersonen, Geschäftsprozesse oder regulatorische Risiken.
Auf Basis der Auswirkungsschwere und des operativen Kontexts bestimmen wir das Risikoniveau des jeweiligen Anwendungsfalls. Das Ergebnis ist eine klare Einstufung, zum Beispiel niedrig, mittel oder hoch, abhängig von den Einsatzbedingungen.
Regulatorische Vorgaben, Standards und interne Richtlinien werden in konkrete Anforderungen übersetzt. Diese werden Governance-, Prozess- und technischen Kontrollen zugeordnet, die die identifizierten Risiken adressieren, etwa durch Aufsicht, Monitoring oder Zugriffsbeschränkungen.
Wir bewerten, wie gut die Anforderungen umgesetzt sind, identifizieren Lücken und erstellen belastbare Nachweise für Einsatz- und Assurance Entscheidungen. Das schafft Transparenz über verbleibende Risiken, inklusive Kontrollstatus, Dokumentation und prüfungsfähiger Artefakte.
Das Ergebnis?
KI Risiken werden konkret, messbar und steuerbar, mit einer klaren Grundlage für Assurance und Entscheidungsfindung.
AI Risk Management scheitert, wenn Aktivitäten fragmentiert sind.
AIQURIS verbindet die gesamte Entscheidungskette zu einem einheitlichen operativen Ablauf. Von der Definition des Anwendungsfalls bis zur Bereitstellung von Nachweisen, die Management- und Assurance Entscheidungen unterstützen.
KI Anwendungsfälle, reale Auswirkungen, Risikobewertung, technische und organisatorische Kontrollen sowie Evidenz werden in einem kohärenten Prozess zusammengeführt. So können Teams sich auf das Wesentliche konzentrieren, Lücken effizient schließen und verbleibende Risiken innerhalb der eigenen Risikotoleranz steuern.
Anwendungsfall, Zweck und operative Rahmenbedingungen
Betroffene Bereiche und Schwere potenzieller Schäden
Anwendungsfallspezifische Risikoeinstufung.
Governance-, Prozess- und technische Anforderungen
Umsetzungslücken, Restrisiken und belastbare Nachweise
Sie müssen nichts ersetzen, was Sie bereits nutzen.
Unsere Plattform integriert regulatorische Anforderungen, Standards und interne Rahmenwerke in eine einheitliche Struktur und übersetzt Vorgaben auf Anwendungsfallebene in konkrete Maßnahmen.
Von regulatorischen Vorgaben bis zu internen Richtlinien entsteht so ein konsistenter, umsetzbarer Ansatz für AI Risk Management.
Tests allein reichen nicht aus. Sie zeigen, was messbar ist, aber nicht, ob Ergebnisse im jeweiligen Kontext akzeptabel sind.
AIQURIS definiert, was getestet werden muss, wer die Tests durchführen sollte und wie Ergebnisse für jeden KI Anwendungsfall zu interpretieren sind.
Wir arbeiten mit vertrauenswürdigen Testpartnern zusammen, sodass Organisationen sich nicht durch fragmentierte Tools oder unklare Ergebnisse kämpfen müssen. Durch die Verbindung von Rahmenwerken, Tests und Kontext liefern wir umsetzbare AI Assurance.
Wenn Ihre KI Governance bei Rahmenwerken endet, zeigen wir Ihnen, wie Sie diese in realen Einsatzszenarien operationalisieren.
Sprechen Sie mit uns darüber, wie wir Sie dabei unterstützen können.
