Wie fördern Daten- und KI-Governance den Erfolg von GenAI?
Vertrauenswürdige Ergebnisse mit einem sicheren und verantwortungsvollen Ansatz.
Steuern Sie Ihre Daten, um Innovationen zu ermöglichen und Risiken zu verwalten
Obwohl KI äußerst verlockend ist, birgt sie auch das Potenzial, erheblichen Schaden anzurichten, wenn sie nicht ordnungsgemäß geleitet und verwaltet wird. Damit KI als vertrauenswürdiger Begleiter fungieren kann, müssen von Anfang an angemessene Leitplanken und Governance festgelegt werden. Es ist entscheidend, dass diese Leitplanken das richtige Gleichgewicht zwischen Risikomanagement und der Förderung nachhaltiger Innovation und Wachstum finden.
Die Expertenteams von Kyndryl bieten eine Perspektive aus erster Hand auf die Gestaltung, Implementierung und den Betrieb von generativen KI-Lösungen, wobei der Schwerpunkt auf Datenverwaltung, Integrität und KI-Richtlinien liegt.
Wie Kyndryl hilft
Wir unterstützen Sie bei der Etablierung einer robusten Governance und Aufsicht, um eine verantwortungsvolle Entwicklung und Implementierung sicherzustellen.
Sie haben Fragen? Wir haben die Antworten.
KI-Governance ist eine Sammlung von Best Practices, Richtlinien, Prozessen, Tools, Regeln und Frameworks. Diese kollektiven Standards fungieren als Leitplanken für die Entwicklung, den Einsatz, die Nutzung und das Management von KI-Technologien. Sie helfen, sicherzustellen, dass die KI Sicherheit, Fairness und die Achtung der Menschenrechte gewährleistet und potenzielle Risiken minimiert, während sie gleichzeitig den Nutzen maximiert und Schäden verhindert.
Daten-Governance ermöglicht es einem Unternehmen, sicherzustellen, dass während des gesamten Lebenszyklus der Daten eine hohe Datenqualität gewährleistet ist und Datenkontrollen implementiert werden, die die Geschäftsziele unterstützen. Sie bietet allen Datenmanagementpraktiken die notwendige Grundlage, Strategie und Struktur, um sicherzustellen, dass Daten als Asset verwaltet und in bedeutungsvolle Informationen umgewandelt werden.
Governance ist ein zentrales Element der Datenmodernisierung, aber vielen Organisationen fehlen die Werkzeuge, die Struktur, das Engagement des Managements und die Erfahrung, um ein formelles Data-Governance-Framework zu etablieren, weiterzuentwickeln und durchzusetzen.