Ein solcher Ansatz unterstützt Transparenz über vorhandene Anwendungen, Datenquellen und Risiken. Gleichzeitig ermöglicht er eine differenzierte Steuerung. Unkritische Anwendungen können automatisiert freigegeben werden, während risikoreiche Use Cases zusätzliche Prüfungen oder menschliche Entscheidungen erfordern. Unternehmen erhalten darüber hinaus einen strukturierten Überblick über ihre KI-Landschaft. Oft genutzte Anwendungen lassen sich leichter identifizieren, dokumentieren und auf andere Werke übertragen. Anstatt identische Tools mehrfach zu entwickeln, entstehen wiederverwendbare Best Practices, die den unternehmensweiten Rollout beschleunigen.
Risiken im Blick haben
In der Fertigungsindustrie vernetzt KI zunehmend klassische IT-Systeme wie ERP-, Planungs- und Analysesysteme mit der Operational Technology (OT), also mit Maschinen, Steuerungen und Fertigungsanlagen. Mit Agentic AI und Physical AI verschwimmen diese Grenzen weiter. Damit steigt auch der Bedarf an einer Governance, die beide Welten gleichermaßen berücksichtigt. Es gilt zudem, Governance nicht als regulatorische Pflichtübung zu betrachten, sondern als Voraussetzung für Innovationen.
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