AI verändert Unternehmensrisiken.
Mit Copilot und ersten AI Agents entstehen neue Fragen. Vier davon sollten jedes Unternehmen beschäftigen.
Wer kann über Copilot auf vertrauliche Informationen zugreifen?
Welche AI-Tools dürfen Mitarbeitende nutzen?
Wer verantwortet AI-gestützte Entscheidungen?
Wie behalten wir Nutzung und Kosten im Griff?
Schatten-KI ist längst da.
Auch ausserhalb von Copilot nutzen Mitarbeitende AI-Tools wie ChatGPT oder Claude. Oft unkontrolliert, oft mit sensitiven Daten
AI Governance braucht Business- und Technologieverständnis.
Business trifft Technologie
Wir verbinden Management-Fragen, Prozesse, Daten und technische Controls.
Pragmatisch statt theoretisch
Governance muss für Mitarbeitende verständlich und im Alltag umsetzbar sein.
Microsoft-Kompetenz
Wir kennen die Plattformen, auf denen AI genutzt, entwickelt und betrieben wird.
Von Policy bis Control
Wir übersetzen Regeln in konkrete technische und organisatorische Massnahmen.
Lifecycle statt Projekt
Governance wird mit neuen Use Cases, Risiken und Technologien weiterentwickelt.
People, Process, Policy und Technology.
AI Governance verbindet People, Process, Policy und Technology.
People
Rollen, Skills, AI Literacy
Process
Intake, Bewertung, Freigabe
Policy
Zulässige Nutzung, Standards
Technology
Identity, Data, Security, Monitoring
Business Requirement
Governance Rule
Technical Control
Evidence / Monitoring
Wer trägt die Verantwortung für AI?
AI Governance ist keine reine IT-Aufgabe. IT implementiert technische Controls. Risk Appetite, zulässige Use Cases und Verantwortlichkeiten gehören auf Unternehmensebene.
Board / Management
Strategie und Risikobereitschaft
AI Governance
Business
IT / Security
Users
Management-Fragen
- Welche AI-Nutzung unterstützt unsere Strategie?
- Was ist erlaubt, eingeschränkt oder verboten?
- Wer genehmigt und überwacht?
- Wie reagieren wir bei Problemen?
Nicht das Tool bestimmt das Risiko.
Prüffragen für AI Use Cases
1. Werden Personendaten verarbeitet?
Zweck, Transparenz, Datenminimierung, Sicherheit und Betroffenenrechte prüfen. Bei hohem Risiko vertiefte Datenschutzprüfung.
2. Sind Menschen direkt betroffen?
Entscheidet oder bewertet AI über Personen? Menschliche Prüfung, Nachvollziehbarkeit und Fairness vorsehen.
3. Betrifft es den Arbeitsplatz?
HR, Recruiting, Leistungsbewertung und Mitarbeiterüberwachung besonders kritisch prüfen.
4. Hat der Use Case einen EU-Bezug?
Anwendbarkeit von EU AI Act und gegebenenfalls DSGVO anhand Rolle, Marktbezug und Wirkung prüfen
5. Operiert ihr in einem sensitiven Sektor?
Gesundheit, Finance, Versicherung, Behörden, Bildung oder kritische Infrastruktur können zusätzliche Vorgaben auslösen.
6. Welche Inhalte und Drittrechte sind betroffen?
Urheberrechte, Geschäftsgeheimnisse, Verträge, Lizenzen, Datenquellen und Anbieterbedingungen klären.
Hinweis:
Vor dem produktiven Go-live sollten Owner, Zweck, Datenfreigabe, Risikoeinstufung, menschliche Kontrolle und Monitoring geklärt sein.
Governance wird erst operativ, wenn Regeln technisch übersetzt werden.
Hier liegt ein zentraler Differenzierungsfaktor der Online Group: Wir verbinden Business-Anforderungen und Governance-Regeln mit konkreten Controls in der Microsoft-Welt.
Governance mit Microsoft.
Microsoft Entra
Identitäten, Gruppen, Rollen, Zugriff und Conditional Access
Microsoft 365 Permissions
Steuert, auf welche bestehenden Unternehmensinformationen User und Copilot zugreifen können
Microsoft Purview
Sensitivity Labels, DLP, Audit, DSPM for AI sowie weitere Data- und Compliance-Controls
Microsoft Foundry
Evaluierung, Monitoring und verantwortungsvoller Betrieb individueller AI-Lösungen
Microsoft Agent 365
Agents sicher verwalten und zentral überwachen
Cost / Usage Controls
Transparenz über Nutzung, Kapazität und Kosten
Copilot Studio / Power Platform
Maker-Rollen, Environments, Data Policies, Connectors, Authentication, Publishing und Lifecycle
Copilot Control System
Security & Governance, Management Controls sowie Measurement & Reporting
Warum Kostenkontrolle wichtig ist
Zwei Produkte, zwei Governance-Ebenen.
Microsoft 365 Copilot und Copilot Studio brauchen unterschiedliche Governance-Hebel.
Microsoft 365 Copilot
Identity & Access · Data & Compliance · Copilot Management
Governance-Fokus: Wer darf auf welche bestehenden Informationen zugreifen?
Copilot Studio / Power Platform
Maker & Environment · Data & Actions · Lifecycle & Operations
Governance-Fokus: Wer darf Agents bauen, verbinden, veröffentlichen und betreiben?
Fünf Schritte zu funktionierender AI Governance.
1. Discover
AI-Anwendungen und Use Cases sichtbar machen
2. Assess
Daten-, Prozess- und Regulierungsrisiken bewerten
3. Policy
Policies, Rollen, Verantwortlichkeiten und zulässige Nutzung definieren
4. Protect
Controls in Microsoft 365, Entra, Purview, Copilot Studio und weiteren relevanten Plattformen umsetzen
5. Monitor
Nutzung, Risiken, Kosten, Änderungen und Wirkung laufend überwachen
Wie klar sind die Leitplanken für AI bei euch?
Oder melde dich ganz unkompliziert bei uns.
