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Academy-Modul

KI-Ethik im Unternehmen – von der SAP-Richtlinie zu Ihren Artefakten

Five AI ethics dimensions operationalized as artefacts, accountability highlighted — architecture diagram for AI Ethics in the Enterprise — from SAP's Policy to Your Artefacts, Analytics Legends Academy module M058

Stand

KI-Ethik im Unternehmen ist eine Betriebsdisziplin, kein Richtliniendokument. Das Modell von SAP dient als Referenz: eine globale KI-Ethikrichtlinie, seit 2024 auf der UNESCO-Empfehlung zur Ethik der KI gegründet (zehn Grundsätze, erweitert auf generative KI, Partner und alle Beschäftigten), ein interner Lenkungsausschuss, ein externes Beratungsgremium, ein Handbuch und ein Prüfprozess, in dem Hochrisiko-Anwendungsfälle eskaliert und gestoppt werden können; das KI-Managementsystem von SAP ist für Joule, SAP AI Core und SAP AI Launchpad nach ISO/IEC 42001 zertifiziert. Eine Senior-Beraterin überträgt dieses Modell auf den Kunden und macht aus Grundsätzen datierte Artefakte: Anwendungsfallregister mit Triage, Prüfprotokolle, Transparenz im Moment der Entscheidung, menschliche Aufsicht, die Ergebnisse ändern kann, geschichtete Bias-Prüfungen, Aufbewahrungsregeln und eine benannte verantwortliche Person – verknüpft mit dem AI Act (Artikel 10, 13, 14, 26, 27, 50, 86) und Artikel 22 DSGVO, soweit anwendbar.

Was Sie lernen

  • Das KI-Ethikmodell von SAP beschreiben – globale Richtlinie (UNESCO-basiert, zehn Grundsätze), Lenkungsausschuss, externes Beratungsgremium, Handbuch, Eskalations- und Stopp-Regel, Umfang der ISO/IEC-42001-Zertifizierung – und auf einen Kunden übertragen
  • Ethische Grundsätze in sieben datierte Artefakte überführen: Register mit Triage, Prüfprotokoll, Transparenz im Entscheidungsmoment, wirksame Aufsicht, geschichtete Bewertung, Aufbewahrungsregeln, benannte verantwortliche Person
  • Jedes Artefakt in SAP-Kontrollen (Datenmaskierung und Inhaltsfilter der Orchestrierung, Identitätsweitergabe, Inference Observability, AI Agent Hub) und im anwendbaren Recht verankern (AI Act Artikel 10, 13, 14, 26, 27, 50, 86; Artikel 22 DSGVO)
  • Eine Ethikprüfung für einen generativen oder agentischen Anwendungsfall durchführen, die Delegationsgrenzen, nicht böswillige Fehlausrichtung und die Beteiligung der Beschäftigtenvertretung abdeckt

KI-Ethik im Unternehmen ist die Disziplin, die aus „wir haben eine KI-Funktion gebaut“ ein „wir haben eine KI-Funktion gebaut, die das Unternehmen vor einer Aufsichtsbehörde, einer Journalistin, dem Betriebsrat oder der von ihrem Ergebnis betroffenen Person verteidigen würde“ macht. Sie überschneidet sich mit der rechtlichen Compliance, reicht aber weiter: Die meisten KI-Funktionen einer SAP-Landschaft sind nach dem AI Act nicht hochriskant, und doch reihen sie Lieferanten, entwerfen Nachrichten an Kunden, fassen Mitarbeiterfeedback zusammen oder handeln im Namen einer Nutzerin. Das Recht setzt für einige Anwendungsfälle die Untergrenze; Ethik ist die Art, wie ein Unternehmen überall sonst entscheidet, was es tut und was nicht – und es belegt.

Das Referenzmodell: wie SAP die eigene KI steuert

Der schnellste Weg zum Ethik-Setup eines Kunden führt über das Modell, das SAP für die eigenen Produkte betreibt – denn der Kunde kauft und erweitert genau diese Produkte.

Voraussetzungen

  • Zuerst die Kernkonzepte wiederholen: C029, C194, C120
  • Begleitmodul M050 (AI Act) empfohlen

Lernergebnisse

  • Einem Sponsor erklären, was Zertifizierung und Richtlinie von SAP abdecken und was in der geteilten Verantwortung beim Kunden bleibt
  • Für eine reale Funktion einen einseitigen Richtlinienindex erstellen, der auf lebende Artefakte verweist, statt einer eigenständigen Richtlinie
  • Automation Bias in einer Prüfwarteschlange über Übersteuerungstrends, Stichproben und eingestreute Fehlfälle erkennen
  • Die Beteiligung von Arbeitnehmervertretung, Betriebsrat oder CSE als geplanten Delivery-Schritt für HR-bezogene KI einplanen

Vollständiges Modul für Mitglieder. Das vollständige Modul ergänzt: den Entscheidungsrahmen · das durchgehende Szenario · die KPI-Scorecard · die Anti-Muster · die Codeblöcke · die Wissenskontrolle · die Schemata.

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