Zwar verschiebt die EU mit dem \u201eDigital Omnibus\u201c einige Fristen des EU AI Act, doch entspannt zur\u00fccklehnen k\u00f6nnen sich die Verantwortlichen trotzdem nicht. Zum einen gelten, solange der Aufschub nicht final beschlossen ist, die urspr\u00fcnglichen Fristen, die teilweise im August 2026 ablaufen. Zum anderen stellt das KI-Gesetz hohe Anforderungen an die Datenhaltung, die sich nur mit geeigneten Plattformen effizient umsetzen lassen. Cloudian erkl\u00e4rt, worauf IT- und Datenverantwortliche achten m\u00fcssen.<\/p>\n
Mehr und mehr Unternehmen entwickeln eigene KI-Systeme \u2013 sei es, um optimale Resultate in ihren ganz individuellen Use Cases zu erzielen, eine bessere Kontrolle \u00fcber die Entscheidungen der KI zu haben oder die Unabh\u00e4ngigkeit von externen Anbietern zu st\u00e4rken. Damit fallen allerdings auch mehr und mehr Unternehmen unter den EU AI Act, der strenge Vorgaben f\u00fcr Hochrisiko-KI macht. Die Verantwortung daf\u00fcr verteilt sich \u00fcber mehrere Rollen \u2013 von Compliance und Datenschutz \u00fcber die KI-Teams bis hin zum Storage- und Infrastruktur-Management, das die passende Dateninfrastruktur bereitstellt.<\/p>\n
Da sich die Vorgaben des EU AI Act nur teilweise auf Modell- und Anwendungsebene erf\u00fcllen lassen, braucht es geeignete Storage-Plattformen, die die Umsetzung erleichtern. Der vielerorts bestehende Datenwildwuchs mit weit verteilten Datenbest\u00e4nden, die von unterschiedlichen Plattformen verwaltet werden, ist jedenfalls eher hinderlich. Bei der Modernisierung ihrer Daten- und Storage-Landschaften m\u00fcssen IT- und Datenverantwortliche daher vor allem auf Folgendes achten:<\/p>\n
Der EU AI Act verlangt nach hochwertigen und repr\u00e4sentativen Daten f\u00fcr das Training, die Validierung und das Testen von KI-Modellen (Artikel 10). Um geeignete Daten ausw\u00e4hlen und aufbereiten zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen Unternehmen also genau wissen, \u00fcber welche Daten sie verf\u00fcgen, wo sie liegen, aus welchen Quellen sie stammen und wie ausgewogen und sinnvoll sie f\u00fcr den konkreten Use Case sind. Erst mit Plattformen, die Metadaten, Versionierung und Data Lineage unterst\u00fctzen, lassen sich Herkunft und \u00c4nderungen \u00fcber den gesamten Datenlebenszyklus hinweg nachvollziehen, Bias-Pr\u00fcfungen vornehmen und optimale Data Sets zusammenstellen. Im \u00dcbrigen unterst\u00fctzen solche Plattformen auch dabei, gezielt einzelne Datens\u00e4tze mit pers\u00f6nlichen Daten zu identifizieren und zu entfernen, wenn Betroffene von ihrem Recht auf L\u00f6schung nach der DSGVO Gebrauch machen \u2013 und das, ohne das gesamte Data Set beziehungsweise das damit trainierte KI-Modell zu beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n
Um das Verhalten der KI \u00fcberpr\u00fcfen und den Beh\u00f6rden eine Kontrolle erm\u00f6glichen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen Unternehmen automatisch Logs mit allen relevanten Events aufzeichnen \u2013 \u00fcber den vollst\u00e4ndigen Lebenszyklus des KI-Systems hinweg (Artikel 12). Wirklich belastbar sind diese Logs allerdings nur, wenn sichergestellt ist, dass sie nicht mutwillig oder versehentlich ver\u00e4ndert wurden. Unternehmen ben\u00f6tigen somit Plattformen, die WORM-Funktionalit\u00e4t (Write Once, Read Many) bieten, denn letztlich ist ein Audit-Trail nur vertrauensw\u00fcrdig, wenn er unver\u00e4nderlich \u2013 sprich: manipulationssicher \u2013 ist.<\/p>\n
Ein KI-Modell ist immer nur so gut, wie die Daten mit denen es trainiert wurde. Dabei kommt allerdings nicht nur der Auswahl geeigneter Trainingsdaten eine besondere Bedeutung zu, sondern auch deren Schutz, denn durch Manipulationen k\u00f6nnen Cyberkriminelle daf\u00fcr sorgen, dass die KI ungenaue oder falsche Ergebnisse liefert. Dieses Data Poisoning m\u00fcssen Unternehmen verhindern, gibt der EU AI Act vor (Artikel 15). Plattformen mit WORM-Funktionalit\u00e4t helfen auch hier, die Unver\u00e4nderlichkeit und damit die Vertrauensw\u00fcrdigkeit des Trainingsmaterials sicherzustellen. Zugleich k\u00f6nnen Unternehmen die Trainings- und Input-Daten auf diese Weise vor der Verschl\u00fcsselung durch Ransomware sch\u00fctzen. Rollenbasierte Zugriffskontrollen, Multifaktor-Authentifizierung und Monitoring-Funktionen sorgen \u00fcberdies daf\u00fcr, dass nur autorisierte Nutzer auf das Datenmaterial zugreifen k\u00f6nnen und alle Zugriffe nachvollziehbar dokumentiert sind. Idealerweise werden die Kontrollen auf Infrastrukturebene durchgesetzt.<\/p>\n
Zwar macht der EU AI Act keine Vorgaben, wo Unternehmen die Daten f\u00fcr KI speichern m\u00fcssen, doch on-premises lassen sich die Anforderungen an Data Governance, Record-Keeping sowie Robustheit und Cybersecurity deutlich einfacher umsetzen. Gleichzeitig erleichtert die lokale Datenhaltung auch die Einhaltung von Pflichten, die sich aus DSGVO, NIS 2 und Cyber Resilience Act ergeben, die gemeinsam mit dem EU AI Act einen umfassenden EU-Rechtsrahmen f\u00fcr sichere, resiliente und vertrauensw\u00fcrdige IT-Systeme schaffen sollen. Und nicht zuletzt gewinnen Unternehmen mit Infrastrukturen on-premises an digitaler Souver\u00e4nit\u00e4t und Kostenkontrolle, da in der Public Cloud oft \u00fcberraschende Kostensteigerungen drohen und inzwischen 84 Prozent der Unternehmen ihre Budgets f\u00fcr Cloud-Speicher \u00fcberschreiten. Es gibt somit einen klaren Business-Case f\u00fcr die Repatriation von Daten zur\u00fcck ins eigene Rechenzentrum.<\/p>\n
\u201eDer EU AI Act f\u00fchrt dazu, dass Unternehmen sich mehr Gedanken dar\u00fcber machen, wo ihre Daten liegen, wer darauf zugreifen kann und wie sie genutzt werden \u2013 und das ist gut so\u201c, betont Sascha Uhl, Senior Solutions Architect, Technical Alliances bei Cloudian. \u201eWollen Storage-Manager den Datenwildwuchs eind\u00e4mmen und die Kontrolle \u00fcber Daten zur\u00fcckgewinnen, ben\u00f6tigen sie moderne Daten- und Storage-Plattformen. Diese sollten aber nicht unter Zeitdruck oder erst dann aufgebaut werden, wenn KI-Projekte bereits laufen. Die Frage nach der Dateninfrastruktur m\u00fcssen die Verantwortlichen mit als Erstes beantworten, wenn es um die Entwicklung und den Einsatz eigener KI-Systeme geht.\u201c<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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