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KI-Tool Freigabe-Checkliste

Nutzen Sie diese Checkliste, bevor ein KI-Tool vom schnellen Experiment zur operativen Workflow-Abhängigkeit wird. Ziel ist nicht Angst, sondern kontrollierte Adoption.

KI-Tool prüfen lassen KI-Due-Diligence-Guide lesen

Warum es diese Seite gibt

KI-Tools kommen oft über Convenience rein und werden später zur Policy-Frage.

Ein guter Freigabeprozess trennt Low-Risk-Experimente von sensiblen Daten, Kundenworkflows, Finanzentscheidungen, Legal Exposure und operativer Abhängigkeit.

Checkliste

Die Checks vor der Freigabe eines KI-Tools.

1. Erlaubter Use Case

Exakten Workflow definieren, in dem das KI-Tool genutzt werden darf.
Drafting, Zusammenfassung, Analyse, Automation und Decision Support trennen.
Festlegen, ob Outputs vor Nutzung menschlich geprüft werden müssen.
Use Cases benennen, die ausdrücklich nicht erlaubt sind.

2. Datengrenzen

Datenkategorien listen, die Nutzer eingeben dürfen und nicht eingeben dürfen.
Prüfen, ob Kundendaten, Mitarbeiterdaten, Finanzdaten, Rechtsdaten oder vertrauliche Dateien betroffen sind.
Bestätigen, ob Prompts, Dateien, Logs und Outputs gespeichert werden.
Löschoptionen und Retention Periods bestätigen.

3. Training und Modellkette

Prüfen, ob Kunden-Inputs oder Outputs zum Modelltraining genutzt werden können.
Underlying Model Providers und Subprocessors identifizieren.
Data Locations und Cross-Border-Transfer-Aussagen prüfen.
Unklare Formulierungen wie 'may improve services' für Vendor-Klärung markieren.

4. Admin Controls

SSO, Role Management, Workspace Controls, Usage Restrictions und Audit Logs prüfen.
Prüfen, ob Controls im vorgesehenen Plan verfügbar sind.
Bestätigen, ob Admins Data-Sharing-Settings erzwingen können.
Controls festhalten, die im Pilot getestet werden müssen.

5. Workflow- und Output-Risiko

Stellen identifizieren, an denen falscher Output operativen, Kunden-, Legal- oder Finanzschaden erzeugen kann.
Definieren, wann ein Mensch Output vor einer Handlung prüfen muss.
Prüfen, ob das Tool Quellen nennen oder Evidence Trails erhalten kann.
Entscheiden, ob das Tool Aktionen automatisieren darf oder nur Menschen unterstützt.

6. Freigabebedingungen

Entscheidung als approve, block oder approve under conditions formulieren.
Erlaubte Teams, erlaubte Daten, blockierte Use Cases und notwendige Controls listen.
Vendor-Fragen für offene Data-, Retention-, Training- oder Control-Claims erstellen.
Review-Datum nach Pilot oder Policy-Änderung setzen.

Anwendung

Nutzen Sie die Checkliste, bevor Adoption unsichtbar wird.

Die stärkste KI-Governance startet, bevor Teams ein Tool normalisieren. Diese Checkliste schafft genau genug Reibung, damit Adoption bewusst wird.

FreigebenLow-Risk Use Case, klare Datengrenzen, dokumentierte Controls.

BedingtNützliches Tool, aber Training, Retention oder Admin Controls brauchen Verification.

BlockierenSensible Datenexposition, unklare Vendor Chain oder keine brauchbaren Controls.

ReviewNach Pilot, Vendor-Policy-Änderung oder erweitertem Use Case erneut prüfen.

EvidenceOps

Wenn die Checkliste zeigt, dass mehr auf dem Spiel steht, lassen Sie den Vendor prüfen.

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