Kommentar von Dr. Frank Hofmann, Otris Software AG KI unter Governance-Vorbehalt: Strategische Steuerung in regulierten Fachbereichen

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Künstliche Intelligenz (KI) im Enterprise-Umfeld ist längst kein Experiment mehr, sondern vor allem eine Frage der kontrollierten Umsetzung. Gerade in regulierten Fachbereichen wie Vertragsmanagement oder Compliance scheitert die Skalierung weniger an der Modellleistung als an unklaren Zuständigkeiten, fehlenden Leitplanken und einer nicht belastbaren Datenbasis. Erst wenn Kontrollinstanzen, Verantwortlichkeiten und Nachweispflichten strukturell verankert sind, lassen sich Innovationsgeschwindigkeit und Compliance-Anforderungen dauerhaft zusammenführen.

Unternehmen müssen die Phase unkoordinierter Pilotierungen verlassen, wenn KI-Systeme produktiv in sensiblen Workflows eingesetzt werden sollen. Fehlinterpretationen in dokumentationsintensiven Prozessen können unmittelbar Haftungs- und Reputationsrisiken auslösen – insbesondere dann, wenn Entscheidungen nicht nachvollziehbar dokumentiert oder Prüfschritte nicht sauber abgegrenzt sind.

Zwingend erforderlich ist deshalb eine ganzheitliche KI-Strategie für Unternehmen, die technische Architektur und organisatorische Governance zusammenführt. In regulierten Branchen ist das auch im Kontext des EU AI Act relevant: Je nach Risikoeinstufung sind Anforderungen an Transparenz, Dokumentation, menschliche Aufsicht und Qualitätsmanagement zu erfüllen. Ohne diese Grundlagen entstehen Insellösungen, die weder revisionssicher noch nachhaltig skalierbar sind. Governance wird damit zur verbindenden Schicht zwischen technologischer Umsetzung und rechtlicher Absicherung.

Zurückhaltung in Fachabteilungen entsteht zudem häufig dort, wo die finale Validierungsinstanz unklar ist – etwa, wenn deterministische Prüfprozesse durch LLM-gestützte Verfahren ergänzt werden. Nur eine klare Zuweisung von Zuständigkeiten zwischen IT-Betrieb, Informationssicherheit und Fachbereichen verhindert risikobehaftete Schatten-KI. Protokolle für die menschliche Letztentscheidung – inklusive definierter Eingriffsschwellen – bilden dabei einen Kernbestandteil professioneller Enterprise-Implementierungen.

Vertragsanalyse: Präzision durch kontrollierte Architekturen

Digitales Vertragsmanagement ist aufgrund der Anforderungen an semantische Exaktheit ein anspruchsvoller Prüfstein für jede KI-Infrastruktur. Das gilt insbesondere für die Extraktion von Klauseln, die Erkennung von Fristen sowie die Bewertung von Risiken in umfangreichen Vertragswerken. In solchen Szenarien entscheidet sich, ob KI-Systeme belastbare Ergebnisse liefern – und ob diese Ergebnisse prüfbar und dokumentierbar sind.

RAG-Architekturen statt unkontrollierter Generierung

Ein wichtiger Hebel für höhere Verlässlichkeit ist der Wechsel von rein generativen Ansätzen hin zu Retrieval-Augmented Generation (RAG). Durch die Anbindung der Modelle an freigegebene, interne Wissensbestände und Dokumentenquellen lässt sich das Risiko plausibel klingender, aber falscher Aussagen typischerweise reduzieren. RAG ersetzt nicht die fachliche Prüfung – es verbessert jedoch die Grundlage, auf der Antworten und Zusammenfassungen erzeugt werden.

Databricks Instructed Retriever

Verbesserte RAG-Leistung zu einem Bruchteil der LLM-Kosten

In der Praxis bedeutet das: Das System stützt Ausgaben auf kuratierte Referenzen, statt auf unspezifische externe Inhalte. Gerade bei komplexen juristischen Sachverhalten, etwa in grenzüberschreitenden Verträgen, ist eine präzise Referenzierung entscheidend, um Ergebnisse nachvollziehbar zu machen und eine verlässliche Risikoanalyse zu unterstützen.

Interdisziplinäre Validierungsketten

Die operative Hoheit über solche Systeme darf nicht ausschließlich in der IT verbleiben. Es braucht eine enge Verzahnung mit juristischen Fachabteilungen, die die inhaltliche Qualität der Referenzbasis sichern und Prüfmaßstäbe definieren. Nur wenn Subject Matter Experts (SMEs) die Entscheidungsgrundlagen nachvollziehen können, entsteht die notwendige Akzeptanz für eine breite Nutzung.

Dazu gehören auch Feedback-Loops, in denen Korrekturen strukturiert in die Pflege der Wissensbasis, Regelwerke, Prompt-Varianten oder Klassifizierungslogiken einfließen. Ein kollaboratives Modell schützt vor schleichendem Qualitätsverlust durch veraltete Bestände oder Model Drift. Auch hier gilt: Die menschliche Letztentscheidung muss nicht nur vorgesehen, sondern organisatorisch und technisch sauber abgebildet sein.

Compliance-Monitoring unter regulatorischem Zeitdruck

In der Compliance-Arbeit kann KI als effizienter Filter dienen, um große, unstrukturierte Datenmengen zu sichten, Auffälligkeiten zu priorisieren und Prüfschritte vorzubereiten. Transparenz ist dabei kein Selbstzweck, sondern Voraussetzung für Revisionssicherheit und belastbare Nachweise.

Automatisierung – aber nachvollziehbar

Der Effizienzgewinn wird zum Risiko, wenn die Herleitung automatisierter Ergebnisse nicht nachvollziehbar dokumentiert wird. Prüf- und Aufsichtsstellen verlangen zunehmend Einblick in die Entstehung KI-gestützter Bewertungen, insbesondere dort, wo diese Entscheidungen operativ beeinflussen oder Risiken klassifizieren. Viele Unternehmen sehen die Potenziale, zögern jedoch aufgrund unklarer Haftungs-, Zuständigkeits- und Nachweisfragen. Wer Governance frühzeitig etabliert, reduziert diese Unsicherheiten und schafft eine bessere Grundlage für kontrollierte Skalierung.

Compliance by Design als Implementierungsstandard

Um Barrieren zu senken, ist „Compliance by Design“ ein sinnvoller Umsetzungsansatz: Regulatorische und interne Vorgaben werden bereits bei Architektur, Datenflüssen und Prozessdesign berücksichtigt. Standards und Frameworks können hierbei als Referenz dienen – entscheidend ist jedoch die konkrete technische und organisatorische Umsetzung.

Unverzichtbare prozessuale Ankerpunkte sind:

• Nachvollziehbare Audit-Trails für generierte Outputs und Bewertungen implementieren.

• Eskalationswege für Fälle mit niedriger Ergebnisqualität oder hoher Unsicherheit festlegen.

• Modelle auf Bias, Qualitätsabweichungen und Drift kontinuierlich überwachen.

• Referenzbasis und Datenherkunft für interne und externe Prüfungen systematisch dokumentieren.

Strategische Integration in die Enterprise-Landschaft

Die Skalierung setzt voraus, dass technologische Leistungsfähigkeit mit organisatorischer Reife synchronisiert wird. Praktische Implementierungshürden liegen heute meist nicht mehr in mangelnder Rechenkapazität, sondern in Prozessintegration, Datenqualität und einer lückenhaften Governance-Struktur.

Daraus folgt ein Paradigmenwechsel: KI darf nicht als Blackbox-Service konsumiert werden, sondern muss als Infrastrukturkomponente mit definierten Zugriffsrechten, Datennutzungsregeln und Interventionspunkten betrieben werden. Governance definiert hierbei, wer welche Daten wofür nutzen darf – und an welchen Stellen menschliche Kontrolle zwingend erforderlich ist.

Datenintegrität als Basis der Modellperformanz

Die Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen hängt direkt von der Qualität der zugrunde liegenden Datenarchitektur ab. Inkonsistente Metadaten oder lückenhafte Dokumentenbestände im Vertragswesen beeinträchtigen Analyseergebnisse und erhöhen zugleich das regulatorische Risiko.

Metadaten-Harmonisierung und dauerhafte Validierung

Die Harmonisierung von Datenbeständen ist kein einmaliges Projekt, sondern eine kontinuierliche Aufgabe. Für Trainings- oder RAG-Prozesse müssen Dokumente über valide Metadaten verfügen, die Kontext, Version und Gültigkeit nachvollziehbar abbilden. Inkonsistenzen bei Vertragsparteien oder Datumsangaben führen zu logischen Fehlern, die auch leistungsfähige Modelle nicht zuverlässig kompensieren.

„Policy as Code“

Kyndryl codiert Regeln für autonome KI-Agenten

Eine robuste Governance etabliert daher verbindliche Standards und Rollen – etwa Data Stewards – zur Sicherung der Datenintegrität. Das schafft die Grundlage für eine stabile, kontrollierte Skalierung.

Souveränität und Sicherheit im Deployment

Für viele Unternehmen in Deutschland und Europa ist Datensouveränität ein zentrales Kriterium. Datenschutz- und Geheimnisschutzanforderungen zählen häufig zu den wichtigsten Gründen, warum Public-Cloud-Modelle nur eingeschränkt genutzt werden. Governance muss daher physische und logische Datensicherheit konsequent priorisieren.

KI-Strategie im Unternehmen

Fünf Schritte zu Agentic RAG: CxOs zwischen Datenbasis und Governance

Dazu zählen unter anderem Verschlüsselung und Zugriffskontrolle für Vektor- und Indexdaten, eine strikte Steuerung von Fine-Tuning-Datensätzen sowie nachvollziehbare Datenflüsse über den gesamten Stack hinweg. Ein Deployment-Modell, das sensible Informationen im kontrollierten Raum hält, schützt Geschäftsgeheimnisse und reduziert das Risiko regulatorischer Rückschläge.

Nachhaltige Strukturen für den produktiven KI-Betrieb

Der Roll-out von KI in geschäftskritischen Bereichen ist eine Daueraufgabe. Kontinuierliche Evaluation, klare Zuständigkeiten und technische Leitplanken minimieren Risiken und schaffen Stabilität. Unternehmen, die Governance als integralen Bestandteil ihrer Technologiestrategie verstehen, können KI als Hebel für Effizienz und Rechtssicherheit etablieren – ohne die Kontrolle über Prozesse, Daten und Nachweise zu verlieren.

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