Private KI: Wie Unternehmen eine sichere KI-Umgebung schaffen

1. Transparenz sicherstellen

Generative KI-Modelle legen ihre Entscheidungsfindung häufig nicht offen. Unternehmen müssen daher KI-Aktivitäten lückenlos dokumentieren, das Systemverhalten überwachen und eindeutige Prüfpfade schaffen. Prozessplattformen unterstützen hierbei, indem sie Aufgaben zunächst automatisierten KI-Agenten und Bots zuweisen und diese zur endgültigen Entscheidung an menschliche Mitarbeitende weiterleiten.

Zudem sollte KI ihre Quellen offenlegen, damit Nutzer die Ergebnisse nachvollziehen und überprüfen können. Ein Beispiel hierfür ist die University of South Florida: Dort liefern generative KI-Chatbots akademischen Beratern individuelle Fallinformationen zu Studierenden. Das System zieht relevante Daten aus den Studierendenakten, erstellt Gesprächsagenden und entwirft Folge-Mailings – jeweils mit Verweisen auf die zugrunde liegenden Daten, um die Nachvollziehbarkeit sicherzustellen.

2. Datenschutz durch private KI

Ein wirksamer und verantwortungsvoller KI-Einsatz setzt einen konsequenten Schutz sensibler Daten sowie die Einhaltung regulatorischer Vorgaben voraus. Öffentliche KI-Modelle – wie sie bei großen, allgemein verfügbaren Plattformen zum Einsatz kommen – werden mit riesigen, meist frei verfügbaren Datensätzen trainiert. Dies birgt mehrere Risiken: Einerseits können daraus Verzerrungen in den Ergebnissen resultieren, weil die Daten nicht immer die Realität im jeweiligen Unternehmenskontext widerspiegeln. Andererseits besteht die Gefahr, dass sensible oder unternehmensinterne Informationen ungewollt preisgegeben werden.

Noch schwerwiegender ist, dass viele öffentliche KI-Modelle neue Eingaben, zum Beispiel von Nutzern hochgeladene Dateien oder Texte, für ihr weiteres Training verwenden. Das bedeutet: Unternehmensdaten können in das Modell einfließen und später in irgendeiner Form Dritten, darunter auch Wettbewerbern, indirekt zugänglich gemacht werden.

Private KI bietet hierfür eine sichere Alternative. Unternehmen betreiben und trainieren ihre KI-Modelle ausschließlich auf eigenen, kontrollierten Systemen und mit unternehmensinternen Daten. So bleiben alle sensiblen Informationen im eigenen Einflussbereich, und es wird sichergestellt, dass keine externen Akteure Zugang zu kritischen Daten erhalten. Darüber hinaus lässt sich bei privaten KI-Lösungen die Einhaltung von Datenschutzvorgaben und Compliance-Richtlinien gezielt steuern – etwa durch die Einschränkung von Zugriffsrechten, die Protokollierung von Datenverarbeitungsprozessen oder durch den gezielten Ausschluss bestimmter Daten aus dem Training. Private KI schützt somit sowohl das geistige Eigentum als auch die Datenhoheit und ermöglicht Unternehmen, maßgeschneiderte Lösungen innerhalb klar definierter regulatorischer Rahmenbedingungen zu entwickeln.

3. KI-Bias vorbeugen

KI kann zu verzerrten Ergebnissen (Bias) führen, wenn Trainingsdaten oder Algorithmen nicht ausgewogen sind. Um Bias zu vermeiden, sollten sensible personenbezogene Merkmale wie Ethnie, Geschlecht oder Alter aus den Datensätzen entfernt werden. Eine vielfältige und repräsentative Datenbasis sowie regelmäßige Überprüfungen der KI-Entscheidungen helfen, Fehlentwicklungen frühzeitig zu erkennen.

Die Entwicklung und das Training privater KI-Modelle kann auch hier wirkungsvoll sein. Unternehmen behalten so die volle Kontrolle über die verwendeten Trainingsdaten und die Gestaltung der Algorithmen. Das ermöglicht es, gezielt Einfluss auf die Datenqualität und die Zusammensetzung des Datensatzes zu nehmen. Zudem können Anpassungen und Nachbesserungen wesentlich schneller und zielgerichteter umgesetzt werden, da die gesamte Wertschöpfungskette – von der Datenerhebung bis zur Modellüberprüfung – im eigenen Haus bleibt. Unternehmen können außerdem spezifische Anforderungen an Fairness, Transparenz und Nachvollziehbarkeit direkt im Modell verankern. So lassen sich externe, schwer kontrollierbare Einflüsse ausschließen.

4. KI-Anwendungsfälle gezielt auswählen

Regulatorische Vorgaben für den KI-Einsatz nehmen zu. So regelt beispielsweise der EU AI Act den Umgang mit KI in sensiblen Bereichen wie Personalwesen oder Gesundheitswesen besonders streng. Für weniger kritische Anwendungen – etwa Chatbots oder Empfehlungssysteme – wird vor allem Transparenz gefordert: Nutzer müssen wissen, dass sie mit einer KI interagieren. Die Bewertung des Risikos und die Umsetzung angemessener Kontrollmechanismen sind daher zentrale Schritte für einen sicheren Einsatz.

„Damit KI zuverlässig und im Sinne der Unternehmensziele arbeitet, braucht sie klare Regeln und Strukturen. Prozessplattformen geben der KI einen Rahmen, setzen Leitplanken und kennzeichnen Aufgaben, die eine menschliche Überprüfung erfordern.“

Thomas Lorenz, Appian

KI sollte dort eingesetzt werden, wo sie echten Mehrwert stiftet, während bei kritischen Entscheidungen weiterhin der Mensch das letzte Wort hat. So sollte beispielsweise nicht die KI allein über Kreditzusagen entscheiden – hier besteht die Gefahr ungerechtfertigter Ablehnungen. Besser ist es, die KI zur Aufbereitung und Analyse von Daten einzusetzen und risikoreiche Fälle an Mitarbeitende zur endgültigen Entscheidung weiterzuleiten.

Die KI kann in solchen Fällen Daten analysieren, Vorschläge unterbreiten oder Routineaufgaben übernehmen, während die Verantwortung für die endgültige Entscheidung bei qualifizierten Mitarbeitenden verbleibt. Durch diese Kombination aus Automatisierung und menschlicher Kontrolle lassen sich sowohl Effizienzgewinne als auch hohe Sicherheits- und Qualitätsstandards gewährleisten.

5. KI in Prozesse integrieren

Damit KI zuverlässig und im Sinne der Unternehmensziele arbeitet, braucht sie klare Regeln und Strukturen. Prozessplattformen geben der KI einen Rahmen, setzen Leitplanken und kennzeichnen Aufgaben, die eine menschliche Überprüfung erfordern. Sie helfen außerdem bei der Schulung privater KI-Modelle und der gezielten Steuerung der Einsatzbereiche.

Werden KI-Anwendungen fest in standardisierte Arbeitsabläufe eingebettet, lassen sich Verantwortlichkeiten klar zuweisen und Kontrollmechanismen wie Vier-Augen-Prinzip oder automatische Protokollierung effizient umsetzen. So können beispielsweise sensible Entscheidungen gezielt an menschliche Mitarbeitende delegiert oder kritische KI-Ausgaben automatisch überprüft werden, bevor sie in die Praxis gelangen. Auch die Einhaltung von Compliance- und Datenschutzvorgaben lässt sich durch fest definierte Prozessschritte besser überwachen und dokumentieren. Auf diese Weise wird verhindert, dass KI-Systeme unkontrolliert agieren, und es entsteht eine transparente Umgebung, in der Risiken frühzeitig erkannt und adressiert werden können.

Fazit

Der sachgerechte Einsatz von generativer KI erfordert klare Prozesse und eine durchdachte Strategie. Transparenz, Datenschutz, der bewusste Umgang mit Bias, die gezielte Auswahl von Anwendungsfällen und die Integration in bestehende Unternehmensprozesse sind entscheidende Erfolgsfaktoren. Unternehmen, die diese Grundprinzipien beherzigen und ihre KI-Initiativen an ethischen sowie regulatorischen Standards ausrichten, schaffen die Grundlage für nachhaltigen Unternehmenserfolg und stärken das Vertrauen von Kunden und Partnern. Generative KI ist damit nicht nur ein Innovationstreiber, sondern kann richtig eingesetzt auch ein Garant für Sicherheit, Fairness und nachhaltiges Wachstum sein.

Über den Autor:
Thomas Lorenz ist ein Diplom-Wirtschaftsinformatiker mit umfangreicher Erfahrung in den Bereichen Solutions Consulting und Software Delivery. Er hat sich während seiner Laufbahn insbesondere mit den Themen Prozessautomatisierung, Künstliche Intelligenz, Service Management, Projekt Management, Coaching sowie Teambuilding beschäftigt. Zurzeit leitet er das Solutions Consulting Team für Appian in der Region Central Europe.  

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.