Schatten-KI eindämmen: Inventur, Governance, Mitarbeiter-Richtlinien

In vielen mittelständischen Unternehmen gehört die Nutzung großer Sprachmodelle bereits zum Alltag, nur meist inoffiziell. Mitarbeitende kopieren Kreditdaten, Versicherungsanträge oder Konstruktionsdetails in öffentliche Browser-Tools, um Aufgaben schneller zu erledigen. Für Verantwortliche in Compliance und IT-Sicherheit entsteht so ein schwer sichtbares Risiko. Dieses Risiko lässt sich nur mit einer klaren Governance-Struktur, einer systematischen Inventur und verbindlichen KI-Nutzungsrichtlinien steuern.

Die Bitkom-Schatten-KI-Studie 2025 zeigt den Handlungsdruck deutlich. Laut Bitkom nutzen 63 Prozent der Beschäftigten privat verfügbare Sprachmodelle für berufliche Aufgaben, oft ohne formale Freigabe. Wer als Compliance-Verantwortliche oder -Verantwortlicher nicht reagiert, akzeptiert faktisch einen Blindflug bei Datenschutz, Informationssicherheit und Haftung.

Was Schatten-KI und Governance für den Mittelstand bedeuten

Schatten-KI im Unternehmen umfasst alle KI-Nutzungen, die außerhalb freigegebener Systeme, Richtlinien und Kontrollen stattfinden. Typisch sind Browser-basierte Assistenten, die ohne Abstimmung mit IT oder Compliance eingesetzt werden. Governance bedeutet in diesem Zusammenhang, dass es klare Regeln, Zuständigkeiten und technische Leitplanken für diese Nutzung gibt.

Für den Mittelstand ist das ein sehr praktisches Thema. In einer Genossenschaftsbank, einem Industrieversicherer oder einem Automotive-Zulieferer reichen wenige unbedachte Prompts, um personenbezogene Daten, vertrauliche Verträge oder Konstruktions-IP in kaum kontrollierbare Umgebungen zu übertragen. Ein wirksames Modell der KI-Governance im Mittelstand verbindet deshalb drei Ebenen: organisatorische Regeln, technische Schutzmechanismen und ein laufendes KI-Audit.

Hier setzt sensified an. Als KI-Umsetzungspartner für den Mittelstand entwickelt und betreibt sensified-Systeme und Infrastruktur, die unter Kontrolle des Kunden bleiben, in der EU gehostet und auditierbar. Im Fokus steht die konkrete Umsetzung. Dazu gehören eine KI-Inventur, eine praxistaugliche KI-Nutzungsrichtlinie und eine gemanagte KI-Plattform mit Logging, Rollenmodellen und TISAX®-orientierter Sicherheit.

Schatten-KI ist ein Governance-Thema, kein Tool-Thema

Solange es keine klaren Regeln, Zuständigkeiten und sicheren Alternativen gibt, wird Schatten-KI im Unternehmen weiter wachsen. Der wirksame Hebel liegt in Inventur, Governance-Struktur und freigegebenen KI-Werkzeugen, nicht in pauschalen Verboten.

Was Sie davon mitnehmen: Solange es keine klaren Regeln, Zuständigkeiten und sicheren Alternativen gibt, wird Schatten-KI im Unternehmen weiter wachsen.

Die drei größten Hebel im Bereich Schatten-KI und Governance

Wenn Sie Schatten-KI im Unternehmen in den Griff bekommen wollen, brauchen Sie keine 80-seitige Policy. Entscheidend sind drei Hebel, die sich in wenigen Wochen etablieren lassen.

1. Systematische KI-Inventur mit klarer KI-Audit-Checkliste

Am Anfang steht eine ehrliche Bestandsaufnahme. Eine strukturierte KI-Inventur mit einer klaren KI-Audit-Checkliste erfasst, wo im Unternehmen bereits KI genutzt wird, welche Daten dabei verarbeitet werden und welche Risiken entstehen. Dazu gehören Interviews mit Fachbereichen, anonyme Umfragen zur Nutzung von Browser-Tools und die Auswertung von Logdaten, soweit rechtlich zulässig.

sensified setzt dafür typischerweise ein KI-Projekt auf, das in der Discovery-Phase eine KI-Inventur-Vorlage nutzt. Diese Vorlage strukturiert das KI-Audit entlang von Prozessen, Datentypen und Compliance-Anforderungen. Ergebnis ist ein Inventur-Report mit priorisierten Risiken und eine erste KI-Audit-Vorlage, die später in das laufende Kontrollsystem überführt wird.

2. Verbindliche KI-Nutzungsrichtlinie mit verständlicher KI-Sicherheitsrichtlinie

Ohne klare Regeln bleibt jede Inventur wirkungslos. Eine praxistaugliche KI-Nutzungsrichtlinie legt fest, welche Daten niemals in externe Modelle eingegeben werden dürfen, welche freigegebenen Systeme zu nutzen sind und wie mit sensiblen Fällen umzugehen ist. Ergänzend definiert eine KI-Sicherheitsrichtlinie technische Mindestanforderungen wie Verschlüsselung, Logging und Zugriffskontrollen.

In vielen Projekten erarbeitet sensified gemeinsam mit Compliance und IT eine KI-Richtlinie für das Unternehmen, die bewusst zweistufig aufgebaut ist. Ein kompakter Teil richtet sich an alle Mitarbeitenden und lässt sich in etwa 10 Minuten verstehen. Ein vertiefender Teil adressiert Führungskräfte und Administratoren. Auf Wunsch stellt sensified eine KI-Richtlinie-Vorlage bereit, die sich an BAIT, MaRisk oder TISAX orientiert und im Rahmen eines KI-Projekts auf die konkrete Situation des Unternehmens zugeschnitten wird.

3. Sichere Alternativen: Gemanagte KI-Plattform statt unkontrollierter Browser-Tools

Verbote allein reichen nicht aus. Mitarbeitende brauchen sichere Alternativen, die ähnlich komfortabel sind wie öffentliche Tools. Eine gemanagte KI-Plattform mit EU-Hosting, Unterstützung mehrerer Sprachmodelle und RAG-Funktionen bietet diese Alternative. Sie erlaubt es, interne Dokumente sicher anzubinden, Zugriffe zu protokollieren und Anfragen revisionssicher zu speichern.

Mit der KI-Plattform von sensified erhalten Unternehmen eine Betriebsbasis, die TISAX-orientiert aufgesetzt werden kann und sich in bestehende Identitäts- und Rechtekonzepte integrieren lässt. Fachbereiche können eigene Use Cases aufsetzen, ohne sich um Infrastruktur, Monitoring oder Auditierbarkeit kümmern zu müssen. Gleichzeitig sinkt der Anreiz, Schatten-KI im Unternehmen zu nutzen, weil es eine freigegebene und leistungsfähige Alternative gibt.

Was Sie davon mitnehmen: Mit der KI-Plattform von sensified erhalten Unternehmen eine Betriebsbasis, die TISAX-orientiert aufgesetzt werden kann und sich in bestehende Identitäts- und Rechtekonzepte integrieren lässt.

Roadmap: in 90 Tagen vom Pilot in die Produktion

Viele Compliance-Verantwortliche fragen sich, wie sie von der Erkenntnis „Wir haben Schatten-KI“ zu einem belastbaren Governance-Modell kommen. Eine klare Roadmap über 90 Tage hilft, Tempo aufzunehmen, ohne die Organisation zu überfordern.

Phase 1: Discovery (Wo steht das Unternehmen?)

In den ersten drei bis vier Wochen steht die Inventur im Mittelpunkt. Gemeinsam mit Compliance, IT-Sicherheit und ausgewählten Fachbereichen wird ein KI-Audit durchgeführt. Grundlage ist eine KI-Audit-Checkliste, die Prozesse, Datentypen und bestehende Tools systematisch erfasst. Parallel werden rechtliche Rahmenbedingungen wie DSGVO, BAIT, MaRisk oder TISAX geprüft.

sensified arbeitet in dieser Phase mit Interviews, Workshops und einer strukturierten KI-Inventur-Vorlage. Ergebnis ist ein priorisierter Maßnahmenkatalog, der klar benennt, wo Schatten-KI im Unternehmen besonders kritisch ist und welche kurzfristigen Verbesserungen möglich sind.

Phase 2: Design (Governance-Modell und Richtlinien entwerfen)

Auf Basis der Inventur entsteht ein Governance-Zielbild. Dazu gehören Rollen und Zuständigkeiten, ein Modell zur KI-Risikoklassifizierung, Prozesse für Freigaben und ein Entwurf der KI-Nutzungsrichtlinie. Parallel wird festgelegt, welche technischen Schutzmechanismen kurzfristig eingeführt werden, etwa Proxy-Lösungen, Logging oder Zugriffsbeschränkungen.

In dieser Phase entsteht auch eine erste KI-Richtlinie-Vorlage, die später in Betriebsvereinbarungen, Datenschutzkonzepten und Informationssicherheitsrichtlinien verankert wird. sensified bringt hier Erfahrungen aus Projekten im Maschinenbau, in der Automobilzulieferindustrie und im Finanzsektor ein, ohne starre Schablonen vorzugeben.

Phase 3: Build (Pilot für sichere KI-Nutzung aufsetzen)

Im dritten Schritt wird ein konkreter Pilot umgesetzt. Häufig ist dies ein sicherer KI-Assistent für einen klar abgegrenzten Bereich wie Kreditprüfung, Underwriting oder technische Dokumentation. Dieser Pilot läuft auf der KI-Plattform von sensified oder auf einer kundeneigenen Infrastruktur, die im Rahmen eines KI-Projekts aufgebaut wurde.

Wichtig ist, dass der Pilot alle Governance-Anforderungen erfüllt. Dazu zählen ein Rollen- und Rechtekonzept, Logging, Auditierbarkeit, DSGVO-konforme Verarbeitung und klare Nutzungsgrenzen. Parallel wird ein KI-Audit vorbereitet, das nach einigen Wochen prüft, ob die Richtlinien eingehalten werden und wo Anpassungsbedarf besteht.

Phase 4: Operate (Skalierung und kontinuierliches KI-Audit)

Nach einem erfolgreichen Pilot wird die Lösung schrittweise ausgerollt. Weitere Fachbereiche erhalten Zugang, neue Use Cases werden auf der KI-Plattform umgesetzt. Gleichzeitig wird ein regelmäßiger KI-Audit-Zyklus etabliert, der die Einhaltung der KI-Nutzungsrichtlinie und der KI-Sicherheitsrichtlinie überprüft.

sensified unterstützt in dieser Phase entweder als Betreiber der KI-Plattform oder über ein KI-Result-Modell. Beim KI-Result-Modell bezieht das Unternehmen geprüfte Ergebnisse, etwa freigegebene Dokumente oder validierte Datenextrakte. So bleibt Governance beherrschbar, auch wenn die Zahl der Anwendungsfälle wächst.

Was Sie davon mitnehmen: sensified unterstützt in dieser Phase entweder als Betreiber der KI-Plattform oder über ein KI-Result-Modell.

Typische Stolpersteine und warum Schatten-KI- und Governance-Projekte scheitern

Viele Unternehmen starten mit klaren Zielen, scheitern aber an der Umsetzung. Die typischen Stolpersteine sind in vielen Branchen ähnlich, unabhängig von der Größe des Unternehmens.

Ein häufiger Fehler ist eine reine Papierlösung. Es wird eine umfangreiche KI-Richtlinie im Unternehmen verabschiedet, die im Alltag kaum jemand liest. Ohne begleitende Schulung, verständliche Beispiele und eine einfache KI-Audit-Vorlage bleibt die Richtlinie wirkungslos. Mitarbeitende nutzen weiterhin Schatten-KI im Unternehmen, weil freigegebene Alternativen fehlen oder zu kompliziert sind.

Ein zweiter Stolperstein ist die Unterschätzung technischer Risiken. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik nennt 2024 als zentrale Risiken bei großen Sprachmodellen unter anderem Prompt Injection, Data Leakage und Halluzination. Wer diese Risiken nicht in der KI-Sicherheitsrichtlinie adressiert und keine technischen Kontrollen implementiert, verlässt sich auf Hoffnung statt auf belastbare Governance.

Drittens scheitern Projekte daran, dass Verantwortung unklar bleibt. Wenn nicht festgelegt ist, wer KI-Governance im Mittelstand steuert, wer Richtlinien aktualisiert und wer KI-Audits durchführt, verliert das Thema an Priorität. Erfolgreiche Unternehmen benennen klare Verantwortliche in Compliance, IT-Sicherheit und den Fachbereichen und verankern Governance im bestehenden Kontrollsystem.

Governance braucht gelebte Verantwortung

Ohne klar benannte Verantwortliche in Compliance, IT-Sicherheit und den Fachbereichen bleibt jede KI-Richtlinie ein Papiertiger. Erst wenn Governance-Aufgaben im Alltag verankert sind, geht die Nutzung von Schatten-KI im Unternehmen messbar zurück.

Was Sie davon mitnehmen: Ohne klar benannte Verantwortliche in Compliance, IT-Sicherheit und den Fachbereichen bleibt jede KI-Richtlinie ein Papiertiger.

Wann sich klassische KI-Beratungen lohnen und wann Festpreis-Implementierung sinnvoll ist

Klassische KI-Beratungen haben Stärken bei Strategiepapieren, Marktanalysen oder der Moderation von Innovationsworkshops. Für Compliance-Verantwortliche, die schnell sichtbare Ergebnisse gegen Schatten-KI im Unternehmen benötigen, sind offene Zeit- und Materialmodelle jedoch oft schwer planbar.

sensified setzt bewusst auf drei klar definierte Modelle. Im KI-Projekt wird ein konkreter Anwendungsfall oder eine Governance-Struktur in einem Festpreis-Projekt umgesetzt, typischerweise in etwa acht Wochen. Phasen, Ergebnisse und Kosten sind von Beginn an transparent. Am Ende erhält der Kunde eine vollständige Lösung, inklusive Code-Übergabe und Dokumentation.

Mit der KI-Plattform bietet sensified eine gemanagte Betriebsbasis, die mehrere Sprachmodelle, RAG, Monitoring und Auditierbarkeit vereint, EU-gehostet und an TISAX-Anforderungen orientiert. Unternehmen müssen keine eigene Plattform aufbauen, behalten aber die Kontrolle über Daten und Konfiguration. Für Szenarien mit möglichst geringem internen Projektaufwand eignet sich KI-Result. Hier bezieht der Kunde geprüfte Ergebnisse, etwa validierte Dokumente oder freigegebene Datensätze, zu einem Preis pro Ergebnis.

Der Vorteil dieser Festpreis-Modelle liegt in der Planbarkeit. Compliance-Verantwortliche können gegenüber Vorstand oder Aufsichtsrat klar darstellen, welche Maßnahmen gegen Schatten-KI im Unternehmen in welchem Zeitraum umgesetzt werden und welche Kosten damit verbunden sind.

Was Sie davon mitnehmen: Der Vorteil dieser Festpreis-Modelle liegt in der Planbarkeit.

Praxisbeispiel: Banking

In einer Genossenschaftsbank mit 450 Mitarbeitenden stellte die Compliance-Abteilung fest, dass Fachbereiche zunehmend öffentliche Sprachmodelle nutzten, um Kreditentscheidungen vorzubereiten. Kreditdaten, Sicherheiten und interne Risikobewertungen wurden in Browser-Tools eingegeben, ohne dass klar war, wo diese Daten gespeichert oder weiterverarbeitet werden. Die Gefahr von Verstößen gegen BAIT, MaRisk und DSGVO war offensichtlich.

Gemeinsam mit sensified startete die Bank ein KI-Projekt mit Schwerpunkt Governance. In der Discovery-Phase wurde ein KI-Audit durchgeführt, das die tatsächliche Nutzung von Schatten-KI im Unternehmen sichtbar machte. Auf Basis einer KI-Inventur-Vorlage wurden Prozesse, Datentypen und Tools erfasst. In der Design-Phase entstand eine KI-Nutzungsrichtlinie, die explizit auf BAIT- und MaRisk-Anforderungen abgestimmt war, sowie eine KI-Sicherheitsrichtlinie mit klaren technischen Kontrollen. Parallel wurde eine sichere KI-Plattform aufgesetzt, EU-gehostet und mit Rollen- und Rechtekonzept, die als freigegebene Alternative diente.

Nach 90 Tagen lagen messbare Ergebnisse vor. Die Zahl der identifizierten Schatten-KI-Vorgänge sank deutlich, weil Mitarbeitende den bankinternen KI-Assistenten nutzten. Anfragen wurden revisionssicher protokolliert, DSGVO-relevante Daten blieben im eigenen Verantwortungsbereich und die Bank konnte gegenüber Prüfern belegen, dass Sie BAIT- und MaRisk-Vorgaben zur Steuerung neuer Technologien ernsthaft umsetzt.

Was Sie davon mitnehmen: Nach 90 Tagen lagen messbare Ergebnisse vor.

Praxisbeispiel: Versicherung

Ein mittelständischer Industrieversicherer mit 280 Mitarbeitenden stand vor einem ähnlichen Problem. Vertriebsteams nutzten öffentliche Sprachmodelle, um Angebote zu formulieren, Deckungskonzepte zu erklären oder Ausschreibungsunterlagen zu analysieren. Antragsdaten, Schadenshistorien und vertrauliche Vertragsklauseln landeten ungeprüft in externen Systemen. Für die Compliance-Abteilung war klar, dass hier sowohl DSGVO als auch der kommende EU AI Act berührt waren.

Der Versicherer entschied sich für eine Kombination aus KI-Projekt und KI-Plattform. In einem ersten Schritt wurde eine KI-Richtlinie im Unternehmen etabliert, die klar definierte, welche Daten niemals in externe Modelle eingegeben werden dürfen und wie mit sensiblen Kundeninformationen umzugehen ist. sensified stellte eine KI-Richtlinie-Vorlage bereit, die an die spezifischen Prozesse des Versicherers angepasst wurde. Parallel wurde ein interner KI-Assistent auf der KI-Plattform von sensified aufgebaut, der Vertriebsteams beim Formulieren von Angeboten unterstützt, ohne dass Rohdaten das Unternehmen verlassen.

Durch das Zusammenspiel aus klaren Richtlinien, Schulungen und einer attraktiven internen Lösung stieg der Anteil dokumentierter KI-Anfragen deutlich. Die Compliance-Abteilung erhielt über das integrierte KI-Audit-Reporting einen transparenten Blick auf Nutzungsmuster und konnte gezielt nachsteuern. Gleichzeitig war der Versicherer besser auf die Anforderungen des EU AI Act vorbereitet, weil Governance-Strukturen und Dokumentation bereits etabliert waren.

Was Sie davon mitnehmen: Durch das Zusammenspiel aus klaren Richtlinien, Schulungen und einer attraktiven internen Lösung stieg der Anteil dokumentierter KI-Anfragen deutlich.

Praxisbeispiel: Fertigung

Bei einem Tier-2-Automotive-Zulieferer mit 380 Mitarbeitenden nutzten Konstruktion und Service zunehmend Browser-basierte Sprachmodelle, um technische Zeichnungen zu kommentieren, Serviceanleitungen zu übersetzen oder Fehlermeldungen zu analysieren. Die Geschäftsführung erkannte ein erhebliches Risiko für geistiges Eigentum. Gleichzeitig war das Unternehmen TISAX-zertifiziert, sodass unkontrollierte Datenabflüsse in externe Systeme nicht akzeptabel waren.

sensified setzte zunächst ein fokussiertes KI-Projekt auf, um die Nutzung von Schatten-KI im Unternehmen zu erfassen und eine TISAX-orientierte Governance-Struktur zu etablieren. In der Discovery-Phase wurden typische Anwendungsfälle in Konstruktion und Service identifiziert. In der Design-Phase entstand eine KI-Nutzungsrichtlinie mit klarem Fokus auf Schutz von Konstruktions-IP und Kundendaten, ergänzt um eine KI-Sicherheitsrichtlinie, die TISAX-Anforderungen abbildete. Parallel wurde eine interne KI-Plattform aufgebaut, auf der ein Assistent technische Dokumente verarbeiten konnte, ohne dass Zeichnungen oder Stücklisten das Unternehmen verließen.

Nach Einführung der Plattform und begleitenden Schulungen stieg die Zahl der freigegebenen KI-Anfragen deutlich, ohne dass IP-Leaks auftraten. Mitarbeitende nutzten die interne Lösung, weil Sie schneller und besser an die eigenen Daten angebunden war als öffentliche Tools. Die Geschäftsführung konnte gegenüber Kunden und Auditoren belegen, dass TISAX- und DSGVO-Anforderungen eingehalten und Risiken aus Schatten-KI im Unternehmen aktiv gesteuert werden.

Was Sie davon mitnehmen: Nach Einführung der Plattform und begleitenden Schulungen stieg die Zahl der freigegebenen KI-Anfragen deutlich, ohne dass IP-Leaks auftraten.

ROI, Kostenrahmen und Fördermöglichkeiten

Die wirtschaftliche Seite von KI-Governance wird häufig unterschätzt. Auf den ersten Blick wirken KI-Audit, Richtlinienarbeit und Plattformaufbau wie zusätzliche Kosten. In der Praxis entstehen jedoch schnell messbare Effekte, wenn Schatten-KI im Unternehmen reduziert und sichere Alternativen etabliert werden.

Direkte Einsparungen ergeben sich aus vermiedenen Sicherheitsvorfällen, geringeren Aufwänden in Prüfungen und Audits sowie aus effizienteren Prozessen. Indirekt steigt die Produktivität, weil Mitarbeitende freigegebene KI-Werkzeuge nutzen können, ohne ständig Rücksprache mit Compliance oder IT halten zu müssen. Die Praxisbeispiele aus Banking, Versicherung und Fertigung deuten darauf hin, dass sich Investitionen in Governance innerhalb weniger Quartale amortisieren können, wenn Sie mit konkreten Use Cases verknüpft werden.

Typische Kostenrahmen für ein initiales KI-Projekt zur Governance liegen im mittleren fünfstelligen Bereich. Die genaue Höhe hängt von Unternehmensgröße, Anzahl der Prozesse und regulatorischem Umfeld ab. Der Betrieb einer KI-Plattform wird meist als laufende Servicegebühr kalkuliert, während KI-Result-Modelle über Stückpreise für geprüfte Ergebnisse abgerechnet werden. In einigen Bundesländern und auf EU-Ebene existieren Förderprogramme für digitale Transformation und sichere KI-Nutzung, die Teile der Projektkosten abdecken können, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen.

Was Sie davon mitnehmen: Typische Kostenrahmen für ein initiales KI-Projekt zur Governance liegen im mittleren fünfstelligen Bereich.

Compliance und Trust-Anker (DSGVO, TISAX, EU AI Act)

Für Compliance-Verantwortliche ist entscheidend, dass KI-Governance nicht isoliert entsteht, sondern an bestehende Regelwerke anknüpft. Die DSGVO bildet dabei den zentralen Rahmen für alle personenbezogenen Daten. Jede Nutzung von KI, ob intern oder extern, muss auf einer tragfähigen Rechtsgrundlage beruhen, Transparenzanforderungen erfüllen und Betroffenenrechte respektieren.

Branchenstandards wie TISAX im Automotive-Umfeld oder BAIT und MaRisk im Finanzsektor konkretisieren diese Anforderungen. Sie verlangen, dass neue Technologien wie KI in das Informationssicherheits- und Risikomanagement integriert werden. Der EU AI Act ergänzt diese Perspektive, indem er je nach Risikoklasse der KI-Anwendung zusätzliche Pflichten vorsieht, etwa Dokumentation, Risikobewertung oder menschliche Aufsicht.

sensified entwickelt KI-Lösungen so, dass Sie sich in diese Compliance-Landschaft einfügen. EU-Hosting, klare Datenflüsse, Auditierbarkeit und vollständige Code-Übergabe sind zentrale Bausteine. Unternehmen behalten die Kontrolle über Ihre Daten und können gegenüber Aufsichtsbehörden, Kunden und Partnern transparent darlegen, wie Sie Schatten-KI im Unternehmen reduzieren und gleichzeitig verantwortungsvoll mit freigegebenen KI-Systemen arbeiten.

Was Sie davon mitnehmen: sensified entwickelt KI-Lösungen so, dass Sie sich in diese Compliance-Landschaft einfügen.

Nächste Schritte

Wenn Sie Schatten-KI im Unternehmen nicht länger hinnehmen möchten, ist der erste Schritt eine ehrliche Inventur. Klären Sie, wo heute bereits KI genutzt wird, welche Daten betroffen sind und welche Risiken bestehen. Auf dieser Basis lässt sich eine realistische Roadmap für Governance und sichere Alternativen entwickeln.

Im nächsten Schritt sollten Sie eine kompakte KI-Nutzungsrichtlinie und eine KI-Sicherheitsrichtlinie erarbeiten, die zu Ihrer Organisation und Ihrem regulatorischen Umfeld passen. sensified unterstützt Sie dabei, diese Richtlinien mit einem konkreten KI-Projekt, einer gemanagten KI-Plattform oder einem KI-Result-Modell zu hinterlegen, sodass Governance nicht auf dem Papier stehen bleibt, sondern im Alltag wirkt.

Wenn Sie dieses Thema strukturiert angehen möchten, bietet sich ein Strategiegespräch an, in dem Ausgangslage, Ziele und ein möglicher 90-Tage-Plan für Ihr Unternehmen skizziert werden.