AI-Risikomanagement
Die systematische Identifikation, Bewertung und Steuerung von Risiken, die durch KI-Systeme entstehen können.
Marketing-AI-Risiken: Imageschaden durch AI-Fehler, Compliance-Verstöße, Datenlecks, Bias in Targeting.
Erklärung
Risikoarten: Technisch (Modell-Failure), Ethisch (Bias), Legal (Compliance), Reputational (Shitstorm), Sicherheit (Adversarial Attacks). NIST AI Risk Management Framework als Referenz.
Relevanz für Marketing
Marketing-AI-Risiken: Imageschaden durch AI-Fehler, Compliance-Verstöße, Datenlecks, Bias in Targeting.
Beispiel
Vor Launch einer AI-Kampagne: Risiko-Assessment durchführen – was passiert bei Halluzinationen, Bias, technischem Ausfall?
Häufige Fallstricke
Risiken schwer zu quantifizieren. Neue Risiken durch neue AI-Versionen. Risikoappetit vs. Chancen.
Entstehung & Geschichte
AI-Risikomanagement ist ein etablierter Begriff im Bereich Künstliche Intelligenz. Das Konzept hat sich mit der zunehmenden Bedeutung von KI und datengetriebenen Methoden weiterentwickelt.