Daten- und KI-Souveränität: Warum Kontrolle im KI-Zeitalter wichtig ist

Die Speicherung von Daten innerhalb nationaler Grenzen bedeutet nicht zwangsläufig, dass sie souverän sind. 

Ihre Daten befinden sich möglicherweise in einer genehmigten Region, während die Infrastruktur, Software, KI-Modelle oder Dienste, die diese verarbeiten, von Anbietern kontrolliert werden, die anderen Rechtsordnungen unterliegen. Ein Anbieter kann seine Bedingungen, Preise, Architektur oder Verfügbarkeit ändern. Ein KI-Modell oder eine API, die einen kritischen Geschäftsprozess unterstützt, kann sich ändern oder ganz verschwinden.

Die wichtigere Frage lautet: Wer hat letztendlich die Kontrolle?

Diese Frage steht im Mittelpunkt von „Data and AI Sovereignty: Understanding Sovereign Data and AI Across Cloud , On-Premises , and Edge“ , einem neuen Bericht von O'Reilly, verfasst von Actian CTO Emma McGrattan, Chief Researcher Steffen Kläbe und Chief Evangelist Ole Olesen-Bagneux.

Der Bericht untersucht, wie Organisationen kritische Technologieabhängigkeiten bewusst, transparent und steuerbar gestalten und gleichzeitig die Fähigkeit behalten können, bei sich ändernden Umständen zu handeln.

Warum Daten- und KI-Souveränität jetzt wichtig ist

Jahrzehntelang wurden IT-Architekturen in Unternehmen auf Konnektivität, Skalierbarkeit, Effizienz und den Zugang zu globalen Technologie-Ökosystemen optimiert. Diese Prioritäten sind nach wie vor wichtig. Doch die ihnen zugrunde liegenden Annahmen verändern sich.

Unternehmen sind zunehmend abhängig von Cloud Plattformen, SaaS-Anbieter, externe APIs, Basismodelle und Infrastrukturen, die sie nicht direkt kontrollieren. Gleichzeitig werfen Regulierung, geopolitische Veränderungen, Technologie-Lieferketten und KI neue Fragen auf: Wohin dürfen Daten fließen? Wo können Erkenntnisse umgesetzt werden? Und welche Organisationen oder Gerichtsbarkeiten haben letztendlich die Kontrolle über kritische Systeme?

Souveränität wird daher mehr als nur eine Frage der Compliance. Sie entwickelt sich zu einem zentralen Anliegen der Unternehmensarchitektur.

Nur wenige moderne Unternehmen können externe Abhängigkeiten vollständig eliminieren, und das sollten sie auch nicht versuchen. Entscheidend ist, zu wissen, welche Abhängigkeiten kritisch sind, wo sie ein inakzeptables Risiko bergen und wo eine stärkere Kontrolle strategischen Mehrwert schafft.

Wie KI die Herausforderung der Souveränität erweitert

Traditionelle Diskussionen über Datensouveränität konzentrierten sich stark darauf, wo Informationen gespeichert und wie sie über Grenzen hinweg übertragen werden. Künstliche Intelligenz verändert den Umfang des Problems.

Unternehmensdaten können nun zu Eingabeaufforderungen, Einbettungen, Modellkontext werden. Training Daten und Eingaben für autonome Systeme. KI-Systeme können Informationen aus verschiedenen Quellen kombinieren, neues Wissen generieren und über verschiedene Anbieter und Zuständigkeitsbereiche hinweg Maßnahmen ergreifen.

Dadurch entstehen drei miteinander verbundene Dimensionen der Souveränität:

• Datensouveränität konzentriert sich auf die Kontrolle über Datenstandort, -bewegung, -zugriff und -gerichtsbarkeit.
• Die Souveränität über KI weitet diese Sorge auf Modelle, Recheninfrastruktur, Anbieter und den Ort der KI-Ausführung aus.
• Agentensouveränität fügt eine weitere Ebene hinzu, da autonome Agenten auf Unternehmensinformationen zugreifen, Gedächtnis aufbauen, Entscheidungen treffen und im Namen einer Organisation Maßnahmen ergreifen.

Mit zunehmender Autonomie der KI geht es bei der Souveränität nicht mehr nur darum, wo Informationen gespeichert werden. Es geht auch darum, wo Intelligenz generiert wird, wie Entscheidungen getroffen werden und ob das Verhalten der KI eingeschränkt, erklärt und verifiziert werden kann.

Drei Fähigkeiten für Daten- und KI-Souveränität

Der Bericht definiert Souveränität anhand dreier Kriterien. Fähigkeiten Organisationen können dies zur Bewertung ihrer Architektur nutzen:

• Kontrolle : Wer bestimmt, wie auf Daten, KI-Modelle und Agenten zugegriffen und diese genutzt werden können?
• Umsetzung : Wie werden diese Entscheidungen in operative Richtlinien und technische Kontrollen umgesetzt?
• Nachweis : Kann die Organisation nachweisen, dass diese Kontrollmechanismen funktionieren, auch wenn etwas schiefgeht?

Diese Fähigkeiten Sie sind voneinander abhängig. Kontrolle ohne Durchsetzung bleibt Politik. Durchsetzung ohne Beweise ist nicht vertrauenswürdig. Und Beweise ohne sinnvolle Kontrolle bieten wenig Sicherheit.

Kontrolle, Durchsetzung und Nachweis bieten zusammen einen praktischen Weg, Souveränität von einem Ideal in eine operative Fähigkeit zu verwandeln.

Daten- und KI-Souveränität ist ein Spektrum, keine binäre Entscheidung

Unterschiedliche Daten, Anwendungen, KI-Workloads und Infrastrukturen weisen unterschiedliche Sensibilitätsgrade, regulatorische Risiken, operative Bedeutungen und Abhängigkeitsrisiken auf.

Der Bericht stellt fünf Reifegrade der Souveränität vor , die Organisationen dabei helfen, zu beurteilen, wie viel Kontrolle sie benötigen und die damit verbundenen Kompromisse in Bezug auf Komplexität, Kosten, Leistungsfähigkeit und strategische Freiheit zu verstehen .

Die höchste Stufe der Souveränität ist nicht unbedingt für jeden Fall die richtige Antwort. Workload Manche Arbeitslasten können sinnvollerweise auf globalen öffentlichen Servern ausgeführt werden. Cloud Infrastruktur, während sensible Daten oder geschäftskritische KI möglicherweise eine stärkere Kontrolle durch souveräne Kontrolle erfordern Cloud , inländische Anbieter, On-Premises Infrastruktur- oder Edge-Bereitstellungen.

Warum hybride Souveränität das praktische Unternehmensmodell ist

Für die meisten Unternehmen ist die praktische Antwort hybride Souveränität.

Anstatt überall die gleiche Souveränitätsanforderung anzuwenden, können Organisationen einzelne Komponenten bewerten und ihnen das für ihre Risiko- und Geschäftsanforderungen angemessene Souveränitätsniveau zuweisen.

Dasselbe Prinzip gilt für KI. Die Zukunft der KI in Unternehmen ist nicht einfach eine Frage von Cloud versus On-Premises . Sie verteilt sich zunehmend auf Cloud , On-Premises und Edge-Umgebungen , wobei für verschiedene Workloads unterschiedliche Souveränitätsanforderungen gelten.

Die architektonische Herausforderung besteht darin, zu verstehen, wo jedes Modell seinen Platz hat und den Daten- und KI-Verkehr über diese Grenzen hinweg zu steuern.

Was Ihnen dieser O'Reilly-Bericht hilft zu verstehen

Daten- und KI-Souveränität: Das Buch „Souveräne Daten und KI in Cloud , On-Premises und Edge-Umgebungen verstehen“ bietet einen praktischen Framework , um die Diskussion um Datensouveränität von geopolitischer Theorie und Compliance in die Unternehmensarchitektur zu integrieren. Sie lernen:

• Wie sich Souveränität auf Daten, KI und agentenbasierte Systeme erstreckt.
• Wie Kontrolle, Durchsetzung und Beweisführung die Souveränität in die Praxis umsetzen.
• Wie man verschiedene Souveränitätsebenen und ihre jeweiligen Vor- und Nachteile bewertet.
• Wie man eine hybride Souveränitätsstrategie entwickelt Cloud , On-Premises und Rand.
• Wie Sie die Souveränität Ihrer Organisation beurteilen können Bereitschaft und die nächsten Schritte priorisieren.

Der Bericht enthält außerdem eine praktische Checkliste Bereitschaft die in die Bereiche Kontrolle, Durchsetzung und Beweisführung gegliedert ist .

Souveränität ist ein kontinuierlicher Prozess Migration

Technologieanbieter verändern sich. Regulierungen entwickeln sich weiter. Neue KI-Modelle entstehen. Neue Abhängigkeiten treten auf. Dadurch wird Souveränität weniger zu einem Ziel, sondern vielmehr zu einer architektonischen Fähigkeit, die sich mit der Organisation weiterentwickeln muss.

Das Ziel ist nicht isolation Es geht darum, sinnvolle Optionen zu erhalten: die Technologien zu verstehen, von denen Ihre Organisation abhängt, diese Abhängigkeiten bewusst zu steuern und die Fähigkeit zu bewahren, sich anzupassen, wenn sich die Umstände ändern.

Wie der Bericht abschließend feststellt, besteht das Ziel letztendlich darin, „ die Fähigkeit zu erlangen, sich selbstbestimmt und selbstbewusst mit der Welt auseinanderzusetzen “ .

Den vollständigen Bericht erhalten

Daten- und KI-Souveränität: Das Verständnis souveräner Daten und KI in Cloud , On-Premises und Edge bietet einen praktischen Framework für die Entscheidung, wo mehr Kontrolle wichtig ist.

Über den Autor

Über Actian Germany GmbH

Actian ermöglicht es Unternehmen, Daten in großem Umfang sicher verwalten zu steuern. Unternehmen vertrauen auf Datenmanagement Data-Intelligence-Lösungen von Actian, um komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Die auf Flexibilität ausgelegten Lösungen von Actian lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises, Cloud und Hybridumgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, den Daten- und KI-Geschäftsbereich von HCL Software, unter actian.com.