Organisation
Rollen, Ownership, Decision Rights, Eskalationswege und organisatorische Verantwortlichkeit
AAM-004
AI Governance &
Operating Model
Ist Ihre Organisation darauf vorbereitet, AI langfristig verantwortungsvoll zu betreiben?
Mit AI verändern sich nicht nur Technologien, sondern auch Verantwortlichkeiten. Neue Modelle, Agents und automatisierte Prozesse benötigen klare Rollen, nachvollziehbare Entscheidungswege und ein gemeinsames Verständnis darüber, wie AI entwickelt, freigegeben, betrieben und überwacht wird.
Das AI Governance & Operating Model schafft Transparenz über bestehende Strukturen und zeigt, wo Verantwortung, Prozesse und Controls klar geregelt sind – und wo organisatorische Lücken bestehen.
AI Governance besprechen →01
Warum
Ein leistungsfähiges Modell und eine sichere Plattform allein reichen nicht aus. Organisationen müssen wissen, wer Entscheidungen trifft, wer Risiken akzeptiert, wie AI-Systeme freigegeben werden und wie Verantwortung über den gesamten Lifecycle wahrgenommen wird.
Fehlende Governance zeigt sich häufig in unklaren Zuständigkeiten, uneinheitlichen Prozessen, Shadow AI, fehlender Risikobewertung oder regulatorischer Unsicherheit. Ein tragfähiges Operating Model verbindet deshalb Organisation, Verantwortung und kontinuierliche Steuerung.
Vertrauen benötigt Verantwortung.
02
Was
Governance ist mehr als Policy. Wir betrachten das Zusammenspiel der Organisation.
Governance
Policies, Freigaben, Risikoakzeptanz, Human Oversight und verbindliche Controls
Operating Model
Wie Verantwortung über Entwicklung, Freigabe, Betrieb, Veränderung und Stilllegung tatsächlich wahrgenommen wird
Risk & Compliance
Regulatorische Anforderungen, AI Risk Management, Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und Controls
People
Awareness, Schulung, Kompetenzentwicklung, Zusammenarbeit und organisatorische Akzeptanz
03
Wie
Wir analysieren bestehende Organisationsstrukturen, AI-Initiativen und strategische Ziele und verbinden Interviews, Workshops und Dokumentenanalyse zu einem belastbaren Bild der tatsächlichen Governance.
Understand
Organisation, AI-Initiativen, Ziele und bestehende Governance verstehen
Assess
Rollen, Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Entscheidungsprozesse bewerten
Review
Operating Model über den AI Lifecycle hinweg untersuchen
Identify
Organisatorische Lücken, Risiken und Verbesserungspotenziale sichtbar machen
Prioritise
Erkenntnisse gemeinsam priorisieren und in konkrete Massnahmen überführen
04
Wissen
Nach dem Review kennen Sie die organisatorische Grundlage Ihres AI-Betriebs:
Welche Rollen und Verantwortlichkeiten klar geregelt sind – und wo Zuständigkeiten fehlen
Wie nachvollziehbar Freigaben, Risikoakzeptanz, Eskalationen und Human Oversight organisiert sind
Wo Governance- und Operating-Model-Lücken einen nachhaltigen AI-Einsatz erschweren
Welche organisatorischen und regulatorischen Themen Management-Aufmerksamkeit benötigen
Welche Massnahmen priorisiert werden sollten, um Verantwortung dauerhaft zu verankern
Typische ErgebnisseGovernance Assessment ReportGAP-AnalyseRollen- & VerantwortlichkeitsmodellGovernance-EmpfehlungenPriorisierte MassnahmenExecutive Summary
05
scip AG
Governance muss in der Realität funktionieren – nicht nur auf Papier.
scip verbindet langjährige Erfahrung in Cybersecurity und Governance mit eigener Research zu Trustworthy AI. Dadurch betrachten wir organisatorische Steuerung nicht losgelöst von den Systemen, Risiken und Entscheidungen, die sie kontrollieren soll.
Unser Ansatz reduziert AI Governance nicht auf Compliance oder das Erstellen zusätzlicher Policies. Wir untersuchen, ob Verantwortung tatsächlich wahrgenommen werden kann, Entscheidungswege funktionieren und das Operating Model den sicheren und nachvollziehbaren Einsatz von AI dauerhaft unterstützt.
20+
Praxisnah
Ganzheitlich
06
Umblick
AAM ist kein linearer Prozess. Je nach Kontext können weitere Fragen relevant werden und unterschiedliche Capabilities gezielt eingesetzt werden.
07
Insights
Unsere Governance-Arbeit ist Teil eines umfassenderen Verständnisses von Trustworthy AI: Verantwortung, Controls und nachvollziehbare Entscheidungen sind Voraussetzungen für begründetes Vertrauen.
Trust and AI – Three Wrong Questions →ISO/IEC 38507:2022 — Governance Implications of the Use of AI by Organizations →On Trust in AI – A Systemic Approach →ISO/IEC 42001:2023 — AI Management Systems →AI Assurance & Trustworthy AI →08
Governance is not paperwork.
It is responsibility made operational.
Klare Verantwortung entsteht nicht durch eine Policy allein. Lassen Sie uns prüfen, ob Ihre Organisation AI tatsächlich nachvollziehbar, kontrolliert und langfristig verantwortungsvoll betreiben kann.
Mit scip besprechen →