Enterprise AI Governance: Modell-Registry und Evaluierungsstandards

Enterprise-AI-Teams konzentrieren sich Anfang 2026 stärker auf die Kontrolle des gesamten Lebenszyklus statt nur auf die Modellleistung. Modell-Registries, Evaluierungs-Suites und Risikoklassifizierungen entwickeln sich zu Standardanforderungen.

Warum gerade jetzt?

• Dutzende von Modellen und Versionen benötigen klare Verantwortlichkeiten und Nachverfolgbarkeit.
• Modellfehler beeinflussen zunehmend kritische Workflows.
• Compliance und Audit-Bereitschaft sind unverzichtbar.

Governance-Stack im Überblick

• Model Registry: zentrale Nachverfolgung von Versionen, Datenquellen und Nutzungshinweisen.
• Evaluation Suite: automatisierte Tests und Regressionsprüfungen.
• Risikoklassifizierung: nutzungsbasierte Risikostufen für jedes Modell.
• Monitoring und Audit-Logs: Verhaltensüberwachung und Ereignisprotokolle.

Praktische Änderungen

• Release-Gates, die Modelle unterhalb definierter Mindestschwellen blockieren.
• Output-Filter, um das Auslaufen sensibler Daten zu verhindern.
• Klare Entscheidungswege zwischen Produkt-, Sicherheits- und Rechtsteams.

Schnellstart-Schritte

• Alle Modelle inventarisieren und Verantwortlichkeiten zuweisen.
• Evaluierungskriterien für kritische Workflows definieren.
• Review-Zyklen und Reporting-Frequenzen festlegen.
• Compliance-Anforderungen in technische Prüfungen übersetzen.

Zusammenfassung

Das Wachstum im Enterprise-AI-Bereich wird nun ebenso stark durch Governance-Reife wie durch Modellqualität bestimmt. Der Fokus im Jahr 2026 liegt auf „kontrollierbarer KI“ statt nur auf „besserer KI“.