MEHR PLANUNGSSICHERHEIT
PREDICTIVE ANALYTICS IN DER LIQUIDITÄTSPLANUNG
LEITFADEN
So entwickeln Sie Ihre Data Governance
zur AI Governance weiter
Was wirklich ergänzt werden muss
In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, welche zusätzlichen Aspekte Sie berücksichtigen sollten, um Ihre Data Governance pragmatisch in Richtung AI Governance weiterzuentwickeln und damit die Grundlage für eine kontrollierte und skalierbare Nutzung von KI zu schaffen.
Sie erhalten:
- einen klaren Überblick über typische Denkfehler, die eine wirksame AI Governance verhindern
- eine strukturierte Einordnung der wichtigsten Erweiterungen für Ihre Governance
- konkrete Handlungsempfehlungen entlang zentraler Themen wie Risiken, Lifecycle, Rollen und Steuerung
- eine Orientierung, wie Sie Ihre Governance pragmatisch und umsetzbar gestalten können
Warum Data Governance allein nicht mehr ausreicht
Viele Unternehmen haben erste Strukturen im Umgang mit Daten geschaffen oder arbeiten aktuell daran. Gleichzeitig entstehen zunehmend AI Use Cases, die neue Anforderungen an Transparenz, Steuerung und Verantwortlichkeiten mit sich bringen.
In der Praxis zeigt sich jedoch häufig:
Bestehende Data-Governance-Ansätze stoßen an ihre Grenzen, sobald Modelle, Automatisierung und neue Risiken ins Spiel kommen.
Typische Folgen sind:
- unklare Verantwortlichkeiten zwischen Fachbereich, IT und Data Science
- fehlende Transparenz über Daten, Modelle und Entscheidungen
- steigende Komplexität ohne klare Steuerungsmechanismen
Der Leitfaden hilft Ihnen dabei, Ihre Data Governance gezielt in Richtung AI Governance weiterzuentwickeln.