DEMNÄCHST · WILEY FINANCE · 12. NOVEMBER 2026
Das Handbuch für Praktiker hinter dem Framework. Wie man die KI steuert, die man behält: strategisch, operationell und wenn etwas schiefgeht.
Geschrieben für alle, die KI-Governance unter akuter behördlicher Aufsicht umsetzen müssen: Vorstände, Risiko- und Compliance-Beauftragte, Auditoren und Aufsichtsbehörden. Keine Compliance-Checkliste. Eine Arbeitsmethode.
Wiley Finance · ISBN 978-1-394-44647-6 · Gebundene Ausgabe und E-Book · Geleitwort von Tobias Adrian (IWF) und Professor Tshilidzi Marwala (Unter-Generalsekretär der Vereinten Nationen)
Auf perfekte Klarheit zu warten ist keine Governance-Position.
Es handelt sich um ein Versagen der Governance.
Unternehmensweites KI-Risikomanagement (EW-AiRMTM) - Ein praktischer Rahmen für das Management von KI-Risiken in jeder Organisation.
Was ist im Buch enthalten?
Teil 1
Kapitel 1 - 3
Bevor Sie KI regulieren können, müssen Sie sich zunächst darüber einigen, was überhaupt als KI gilt. Teil I beginnt mit sechzehn präzisen, praxistauglichen Definitionen – von traditionellem maschinellem Lernen über agentenbasierte KI, Foundation Models, Shadow AI bis hin zu geräteintegrierter KI –, damit eine Vorstandssitzung zum Thema „KI-Risiko“ für alle Anwesenden endlich dasselbe bedeutet. Anschließend wirft das Buch einen ehrlichen, ungeschönten Blick auf die bereits vorhandenen Frameworks: wo COSO, ISO 31000 und das standardmäßige ERM-Toolkit gegenüber KI-Risiken standhalten und wo genau sie versagen. Teil I schließt mit der Vorstellung der EW-AiRM™-Architektur – drei Schichten, sechs Säulen, ein ethischer Filter –, die als Blaupause dient, auf der alles Weitere aufbaut.
Teil 2
Der umfangreichste Teil des Buches und derjenige, den die meisten Organisationen überspringen. Sechs Kapitel, je ein Pfeiler: ob eine Bereitstellung wirklich notwendig ist, ob die Organisation tatsächlich bereit ist, sie zu steuern (einschließlich einer umfassenden Anforderung an die KI-Kompetenz nach Rolle und einem Reifermodell für die Governance-Kultur), ob der Daten- und Technologiestapel sie unterstützen kann (mit einem eigenen Schwerpunkt auf Quantenresilienz in Ihrem kryptografischen KI-Stapel, Jahre bevor die meisten Risikofunktionen darüber nachdenken), wie Risikobereitschaft und Priorisierung tatsächlich entschieden werden und wie die Rechenschaftspflicht unter Druck standhält, einschließlich einer benannten Tabelle mit Warnsignalen für Governance-Theater zur Unterscheidung zwischen einer Governance, die richtig aussieht, und einer, die funktioniert. Den Abschluss bildet die KXI-Methodik zur Überwachung eines KI-Systems über dessen gesamten Lebenszyklus hinweg, nicht nur bei der Bereitstellung.
Teil 3
Das Kapitel, das „ethische KI“ von einem Wunschdenken in etwas verwandelt, das man tatsächlich bewerten kann. Jede der sieben Dimensionen von HAiPECR – Menschliche Aufsicht (Human oversight), Rechenschaftspflicht (Accountability), Inklusivität (Inclusivity), Datenschutz (Privacy), Ethik (Ethics), Verhaltensrisiko (Conduct risk) und Rechte (Rights) – erhält eine eigene ebenenübergreifende Bewertungstabelle, die explizit auf die UNESCO-Empfehlung zur Ethik der künstlichen Intelligenz von 2021 und die breitere regulatorische Doktrin dahinter abgebildet ist. Dies ist der kürzeste Teil des Buches und derjenige, der die meiste strukturelle Arbeit leistet: HAiPECR steht nicht neben den drei Ebenen, sondern durchzieht sie alle, und hier sieht man genau, wie.
Teil 4
Der Maschinenraum. Kapitel 11 arbeitet die sieben Bereiche und vierundzwanzig Unterbereiche des MIT AI Risk Repository einzeln durch, jeder mit seinem eigenen Risikoprofil und der EW-AiRM™-Governance-Erweiterung. Kapitel 12 baut den erweiterten Kontrollrahmen über vier Quadranten auf, einschließlich eines vollständig ausgearbeiteten Beispiels (Halluzinationsrisiko, Schritt für Schritt durch die vierstufige Kontroll-Risiko-Zuordnungsmethodik geführt), sodass die Methode demonstriert und nicht nur beschrieben wird. Kapitel 13 ist der Punkt, an dem der Rahmen auf den Kalender trifft: die fünf unverhandelbaren Anforderungen mit ihren spezifischen Fehlermodellen, das dreistufige Implementierungsmodell vom KMU bis zum Großunternehmen, eine fünfstufige Roadmap (Bewerten, Verbessern, Erstellen, Implementieren, Aufrechterhalten) und sechs benannte Implementierungsfallen sowie Maßnahmen, um jede einzelne zu verhindern, bevor sie Sie etwas kostet.
Teil 5
Das dramatischste Kapitel des Buches und das praxisnahste. Acht Kategorien von KI-Schwarzen Schwänen, von aufstrebenden Fähigkeiten und systemischer Konzentration von Basismodellen bis hin zur Multi-Agenten-Emergenz und dem bevorstehenden quantenkryptografischen Übergang, jeweils mit einer eigenen Governance-Antwort statt nur einer Beschreibung der Gefahr. Eine vollständige Multi-Agenten-Eindämmungsarchitektur. Eine vollständige Vorfallklassifizierungstaxonomie mit Schweregradstufen, regulatorischen Meldepflichten und einem Protokoll für kritische Reaktionen auf Schweregrad 1, das Sie am schlimmsten Tag des Jahres an ein Krisenteam übergeben könnten. Es schließt mit dem Lernzyklus nach dem Vorfall, denn Resilienz bedeutet nicht nur, den schwarzen Schwan zu überleben, sondern das daraus Gelernte zu institutionalisieren.
Teil 6
Das Schlussplädoyer des Buches und die Absicherung gegen seine eigene Veralterung. Eine länderübergreifende Karte der globalen Regulierungslandschaft und das wirtschaftliche Argument für frühzeitige Compliance als Wettbewerbsvorteil statt als Kostenfaktor. Dazu der Teil, der EW-AiRM™ von einem zum Veröffentlichungszeitpunkt starren Rahmenwerk abhebt: das Taxonomie-Governance-Protokoll, der Mechanismus, der die Evidenzbasis des Frameworks bei der Weiterentwicklung des Feldes aktuell hält, sowie eine priorisierte Hierarchie von vier alternativen Quellen, falls das MIT AI Risk Repository jemals nicht verfügbar sein sollte. Dies ist das Kapitel, das die Frage beantwortet, die sich jeder ernsthafte Leser irgendwann stellt: Was passiert mit diesem Rahmenwerk in drei Jahren?
Für wen ist das Buch gedacht?
Was zu fragen ist, was zu unterzeichnen ist und wie eine vertretbare KI-Risikoposition aussieht.
Eine Methode, die Artefakte erzeugt, die Risiko- und Compliance-Fachleute problemlos in die tägliche Praxis umsetzen können und die von Aufsichtsbehörden oder Prüfern anerkannt werden.
Das unternehmensseitige Pendant zur regulatorischen Arbeit an Produkten/Dienstleistungen mit eingebetteten KI-Systemen und anderen digitalen Technologien.
Ein dokumentiertes, öffentlich fundiertes Framework, das sich für Lehre und Forschung eignet.
EW-AiRM™ ist keine Whiteboard-Übung aus der Pandemiezeit. Es ist der Höhepunkt einer dokumentierten Reihe von Governance-Instrumenten: dem Globales Conduct-Risk-Paradigma (GCRP, 2015), die Universelles Conduct-Risk-Paradigma (UCRP, vorgestellt auf der UNECE im Jahr 2017 und veröffentlicht auf der UNECE-Website), und HAiPECR™ (seit 2023 auf der OECD AI Policy Observatory gelistet). Das Framework wurde parallel zur Rolle des Autors als Projektleiter für das entwickelt UNECE-Regulierungsabkommen für Produkte/Dienstleistungen mit integrierten KI-Systemen und anderen digitalen Technologien, angenommen in 56 Mitgliedstaaten.
Das Buch und die kostenlosen Begleitwerkzeuge auf dieser Website basieren auf derselben kanonischen Referenzbasis: Wenn das Framework aktualisiert wird, werden beide gemeinsam aktualisiert.
ÜBER DEN AUTOR
Board-Portfolio-Führungskraft, KI-Governance-Praktiker und Autor. Gründer der De-Risking Solutions Ltd und des Human-Ai.Institute. Unabhängiges nicht geschäftsführendes Mitglied des Aufsichtsrats der Revolut Bank UAB seit 2017. Honorarprofessor an der University of Stirling. Klinische Professor für Praxis an der Woxsen University. Autor von UNECE ECE/TRADE/486 (Common Regulatory Arrangement, 2024). Mitglied der EU-KI-Büro-DG-CNECT-Expertengruppe, Plenumsteilnehmer Gründungsmitglied des UNESCO-I4T-Netzwerks, ForHumanity Certified Auditor. HAIPECR ist seit April 2023 im OECD AI Policy Observatory gelistet.
Vollständige Biografie →Eine E-Mail, wenn das Buch erscheint. Optional das vierteljährliche Framework-Update. Keine andere Verwendung Ihrer Adresse.
Das Human-Ai.Institute ist ein unabhängiger Think/Do Tank, der multilaterale und multisektorale Dialoge zur KI-Governance fördert. Das Institut arbeitet mit den UN, UNESCO, OECD, der EU-Kommission und Regierungen weltweit zusammen.
Heimat von EW-AiRM™ — das offene, dreischichtige Framework für unternehmensweite KI-Risikomanagement, das auf öffentlich lizenzierten Standards basiert und mit UNESCO, UNECE, NIST, ISO und dem EU AI Act abgestimmt ist.
Kaufmännische Beratungs-, Schulungs- und Dienstleistungen werden angeboten von De-Risking Solutions Ltd. und RiskAi.Ai
KI- & TECHNOLOGIELÖSUNGEN
KI, agentenbasierte Tools und technologische Lösungen werden bereitgestellt von Human-Ai.Solutions.
Das Human-Ai.Institute
wird betrieben und gepflegt von
De-Risking Solutions Ltd.
E-Mail:
Kontakt [at] human-ai.institute
Aufgelistet im OECD AI Policy Observatory · Gründungsmitglied des UN University AI Network · Abgestimmt mit UNESCO, UNECE WP.6, NIST und ISO 42001
EW-AiRM™ und HAiPECR™ sind Marken von De-Risking Solutions Ltd., eingetragen in England und Wales (Firmennummer 09900565). Alle Rechte vorbehalten.
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