Daten sind zu einem wertvollen Vermögenswert für Organisationen in verschiedenen Branchen geworden. In stark regulierten Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Finanzbranche ist Compliance jedoch nicht nur eine rechtliche Verpflichtung, sondern ein grundlegender Aspekt des Aufbaus von Vertrauen und Integrität bei Kunden. Da Machine-Learning-Modelle diverse Daten aus verschiedenen Quellen benötigen, wird die Notwendigkeit einer konformen Lösung entscheidend.
Die berechnungsgestützte Governance hat sich als mögliche Lösung entwickelt, um Daten für maschinelles Lernen verfügbar zu machen und gleichzeitig Governance, Sicherheit und Datenschutz sicherzustellen. Die berechnungsgestützte Governance ermöglicht es Datenverwaltern, Datenschutzstufen und Zugriffskontrollen für Berechnungen festzulegen. Dadurch wird sichergestellt, dass nur autorisierte Berechnungen, die den Anforderungen des Verwahrers entsprechen, auf die Daten angewendet werden und den Datenschutz- und KI-Vorschriften entsprechen. Durch Überwachung und Nachverfolgung der Datenverwendung können Unternehmen Vorschriften wie die DSGVO und HIPAA einhalten und die Privatsphäre und Sicherheit personenbezogener Daten schützen. Darüber hinaus spielt die berechnungsgestützte Governance eine wichtige Rolle bei der Entwicklung ethischer und verantwortungsbewusster KI-Modelle, insbesondere im Gesundheitswesen, wo Privatsphäre und Compliance wesentlich sind.
Traditionell verliert Daten ihren Wert, wenn sie außerhalb ihrer sicheren Umgebung bewegt wird. Das föderierte Lernen ist jedoch ein sicherer Ansatz, um KI-Modelle zu trainieren, ohne die Daten selbst zu bewegen. Dies ermöglicht es Datenverwaltern, ihre Daten in einer sicheren Umgebung für Entwickler verfügbar zu machen und proprietäre Daten als wertvollen Vermögenswert zu schützen. Durch die Aufrechterhaltung der Kontrolle über die Daten und die Erfüllung von Anforderungen hinsichtlich der Datenresidenz können Verwalter zusätzlichen Wert erzielen und Vorschriften wie die DSGVO und den EU AI Act einhalten.
Trotz der potenziellen Vorteile sind viele Unternehmen sich nicht bewusst, dass die berechnungsgestützte Governance eine Möglichkeit bietet, die Kontrolle über Daten zu behalten und gleichzeitig Algorithmen an Daten zu senden. Dies führt dazu, dass Organisationen ihre Daten in Silos halten, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen, was Innovation und Compliance behindert. Durch die Akzeptanz der berechnungsgestützten Governance können Organisationen jedoch ihre Datenvermögenswerte sicher nutzen, Innovation, Compliance und vertrauenswürdige KI fördern.
In einer sich ändernden regulatorischen Landschaft ist es entscheidend, agil und gleichzeitig konform zu sein. Die berechnungsgestützte Governance kann als Katalysator für Organisationen dienen, um ihre Datenvermögenswerte sicher zu nutzen und innovative und vertrauenswürdige KI zu ermöglichen. Indem Unternehmen Daten auf konforme Weise für maschinelles Lernen und KI verfügbar machen, können sie sich differenzieren, wettbewerbsfähig bleiben und zur Entwicklung von Produkten beitragen, die der Gesellschaft zugutekommen. Mit berechnungsgestützter Governance können wir das wahre Potenzial von Daten erschließen und auf eine Zukunft hinarbeiten, in der KI einen echten Unterschied bei der Lösung gesellschaftlicher Probleme bewirkt.
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