Eine Organisation mit mehreren Standorten hat meistens keinen Mangel an KI-Einsatz, sondern einen Mangel an Überblick. Jeder Standort trifft eigene Entscheidungen, schließt eigene Abonnements ab oder lässt Teams selbst herausfinden, was praktisch ist. Das Ergebnis ist eine Ansammlung von Anwendungen, die nirgendwo vollständig aufgeschrieben ist. Bevor etwas klassifiziert oder berichtet werden kann, muss diese Ansammlung erst als Liste existieren — mit denselben festen Angaben pro Anwendung, unabhängig davon, welcher Standort sie meldet.
Für jede Anwendung legen Sie im Prinzip fest: den Namen und Anbieter, den Standort oder die Abteilung, wo sie eingesetzt wird, wer die Anwendung verwaltet oder beschafft hat, wofür sie eingesetzt wird, welche Daten darin eingegeben werden, und ob die Anwendung selbständig Entscheidungen trifft oder nur unterstützt. Diese letzte Unterscheidung bestimmt größtenteils das Risikoniveau: Ein Tool, das Text umschreibt, ist anders zu beurteilen als ein System, das Bewerber auswählt oder Kreditanträge bewertet.
Bei mehreren Standorten kommt ein zusätzliches Feld hinzu: ob die Anwendung lokal beschafft oder zentral ausgerollt wurde. Diese Unterscheidung ist notwendig, um zu erkennen, ob dasselbe Risiko an mehreren Stellen unabhängig voneinander entstanden ist, oder ob sich eine einzelne Entscheidung über die gesamte Organisation verbreitet hat.
Die erste Stelle, an der Sie suchen würden, ist die IT-Abteilung, und diese Liste ist ein guter Ausgangspunkt — aber nicht der Endpunkt. Warum die IT-Liste bei einer Organisation mit mehreren Standorten nicht stimmt erklärt, dass zentral verwaltete Lizenzen nur einen Teil der Nutzung abdecken. Standorte, die selbst eine Kreditkarte für ein Abonnement nutzen, oder Teams, die eine kostenlose Version eines Tools einsetzen, tauchen nirgendwo in einer zentralen Verwaltung auf. Der Überblick, den Sie aufbauen, muss also mehrere Quellen kombinieren, nicht nur eine.
Neben der IT-Liste geben finanzielle Daten ein anderes Signal. Was Einkaufs- und Lizenzdaten bei einer Organisation verraten beschreibt, wie Rechnungen, Abonnements und Kreditkartenausgaben pro Standort Hinweise auf Anwendungen geben, die außerhalb des zentralen Einkaufs abgeschlossen wurden. Dies ist besonders bei mehreren Standorten relevant: Lokaler Einkauf läuft oft über andere Kanäle als die zentrale IT, und genau dort entsteht der größte Teil des unvollständigen Bildes.
Keine Liste — technisch oder finanziell — sagt Ihnen, wofür eine Anwendung tatsächlich genutzt wird. Das wissen nur die Menschen, die täglich damit arbeiten. Wie Sie Mitarbeitende danach fragen, ohne dass es Konsequenzen hat, bei einer Organisation behandelt die Voraussetzung, die diesen Schritt zum Erfolg oder Misserfolg macht: Wer das Gefühl hat, dass eine Antwort Folgen haben kann, antwortet unvollständig oder gar nicht. Bei mehreren Standorten ist dies besonders wichtig, weil lokale Gewohnheiten stark voneinander abweichen können und eine landesweite Umfrage diese Unterschiede leicht verwischt.
Neben Gesprächen und Rechnungen enthält die bestehende IT-Umgebung oft schon Hinweise, die niemand als solche erkannt hat: Netzwerkverkehr zu bestimmten Domains, neue Browsererweiterungen oder API-Verbindungen, die irgendwo eingerichtet wurden. Welche IT-Signale bei einer Organisation mit mehreren Standorten brauchbar sind zeigt, welche dieser Signale etwas über KI-Nutzung aussagen und welche nur Rauschen sind. Für eine Organisation mit mehreren Standorten ist dies eine Möglichkeit zu erkennen, ob sich dasselbe Muster an verschiedenen Stellen wiederholt, ohne dass jeder Standort einzeln befragt werden muss.
Sobald die Angaben pro Anwendung gesammelt sind — Herkunft, Nutzungszweck, betroffene Daten, Verwalter, Standort — kann die Klassifizierung beginnen. Nicht jede Anwendung verdient dieselbe Aufmerksamkeit: Ein Tool, das interne Protokolle zusammenfasst, wiegt anders als ein System, das Einfluss auf Kunden oder Mitarbeitende hat. Diese Gewichtung hängt davon ab, was die Anwendung tut, nicht davon, wie viele Menschen sie nutzen oder wann sie beschafft wurde.
Diese Bestandsaufnahme ist ein fortlaufender Prozess, keine Momentaufnahme. Standorte fügen Anwendungen hinzu, Anbieter ändern Funktionen, und was heute unterstützend ist, kann morgen selbständig entscheiden. Der Überblick, den Sie aufbauen, muss daher wiederholbar sein: dieselben Fragen, dieselben Felder, jedes Mal erneut bei denselben Standorten.
Der Responsible AI Scan soll diese Bestandsaufnahme strukturieren: dieselben festen Felder pro Anwendung, ergänzt durch IT-Signale, Einkaufsdaten und Gespräche mit Mitarbeitenden, und mündend in eine Klassifizierung, die an die bestehende Risikostruktur der Organisation anschließt. Der Scan befindet sich im Aufbau. Wer damit arbeiten möchte, sobald er verfügbar ist, kann sich für die Warteliste anmelden.
Sobald klar ist, welche Anwendungen pro Standort laufen und was sie tun, liegt die nächste Frage nahe: Welcher Teil der Arbeit, den diese Anwendungen unterstützen, kann eigentlich von KI übernommen werden. Das ist eine andere Frage als Governance — es geht nicht um Risiko und Nachweisbarkeit, sondern um Aufgabeninhalt. Der Werkscan von FTE TO AI berechnet pro Aufgabe, welcher Teil der Arbeit von KI übernommen werden kann, und schließt damit an den Überblick an, den Sie mit dieser Bestandsaufnahme aufgebaut haben.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
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