Viele Behörden reden über KI-Risiken, doch HHS zeigt, wie man sie intern steuert. Dieser Leitfaden für interne KI Governance erklärt, warum ein zentrales Board, klare Kriterien für Hochrisiko-Systeme, Prüfprozesse vor dem Einsatz und transparente Berichte entscheidend sind – und wie Metriken helfen, Projekte zu stoppen statt nur Kästchen abzuhaken.

Warum jetzt handeln: Was HHS mit seiner KI-Strategie vormacht

Am 4. Dezember 2025 veröffentlichte das U.S. Department of Health and Human Services (HHS) eine 20-seitige KI-Strategie plus Umsetzungsplan. Ziel: KI soll als „praktische Wertschicht“ Verwaltung, Forschung und öffentliche Gesundheit unterstützen. Die Strategie ruht auf fünf Säulen:

Governance und Risikomanagement

Geteilte Infrastruktur und Plattformen

Kompetenzaufbau in der Belegschaft und Entlastung

„Goldstandard“-Forschung

Modernisierte Servicebereitstellung

Berichte betonen die Sensibilität der Gesundheitsdaten. HHS rechnet mit rund 70 Prozent mehr KI-Projekten im Haushaltsjahr 2025. Parallel drängen der „America’s AI Action Plan“ des Präsidenten, ein OMB-Memo zur Beschleunigung der Bundes-KI-Nutzung und eine Executive Order auf mehr Einsatz – und auf interne Governance, Inventare und Schutz für Sicherheit und Rechte. Zusammen mit einem KI-Compliance-Plan liefert HHS damit einen selten klaren Blick in ein großes, behördenweites Steuerungsmodell.

Leitfaden für interne KI Governance: Management statt Detailregeln

Cary Coglianese beschreibt Management-basierte Regulierung als passend für KI: Daten, Modelle und Nutzungen ändern sich schnell. Statt starre Grenzwerte vorzugeben, verlangt man Systeme für Risikosteuerung mit Wirkungsanalysen, Dokumentation, Audits und laufendem Monitoring. Aber: Wenn Aufsicht schwach ist, kippt das in reines Abhaken. Genau hier setzt HHS an. Die erste Säule verspricht:

Ein zentrales KI-Governance-Board

Vollständige Inventare von KI-Anwendungen

Klare Kriterien für „High-Impact“-Systeme

Dokumentierte Assessments, unabhängige Reviews, Tests vor Inbetriebnahme und laufende Überwachung

HHS verankert dies im NIST AI Risk Management Framework. Zudem orientiert sich der Ansatz am AI-Managementstandard der ISO und IEC (ISO/IEC 42001): Planen, Umsetzen, Prüfen, Handeln – über den gesamten Lebenszyklus von Systemen und Lieferketten. HHS strebt keine Zertifizierung an, baut aber sichtbar ein Managementsystem, statt Governance einzelnen Programmen zu überlassen. Ein Leitfaden für interne KI Governance hilft so, Prozesse zu vereinheitlichen und Verantwortungen zu klären.

Die heiklen Entscheidungen sichtbar machen

Abigail Jacobs und Deirdre Mulligan zeigen: Viele „technische“ Parameter sind echte Politik. Dazu zählen Definitionen (zum Beispiel, was als Beschwerde gilt), Schwellen für Risikoscores und der Ausgleich zwischen Fehlalarmen und Übersehenen. Ohne Werkzeuge, die diese Entscheidungen offenlegen, umgehen Systeme öffentliche Kontrolle. HHS reagiert teilweise: Für Hochrisiko-Systeme und größere Ausnahmen sollen leicht verständliche öffentliche Zusammenfassungen erscheinen; es gibt Metriken zu Transparenz und Reproduzierbarkeit. Zugleich stellen Beobachter Fragen zum Schutz sensibler Gesundheitsdaten. Unklar bleibt, wie tief diese Zusammenfassungen in Designentscheidungen gehen – besonders, wenn HHS externe Tools einkauft. Ohne Verfahren wie systematische Mess- und Modellierungsanalysen droht, dass zentrale Abwägungen in Technikdokumenten verschwinden, statt in behördlichen Begründungen aufzutauchen. Dieser Leitfaden für interne KI Governance sollte deshalb ausdrücklich verlangen, dass zentrale Schwellen, Trade-offs und Messmodelle öffentlich erläutert werden.

Metriken: Nützlich – und riskant

HHS will Wirksamkeit messen, etwa:

Anteil der Hochrisiko-Systeme mit unabhängigem Review

Durchschnittliche Reaktionszeit bei Störungen von KI-Tools

Solche Indikatoren zeigen Aufsichtsorganen, dass Governance tatsächlich stattfindet. Sie können aber auch Tempo-Druck erzeugen: „Review erledigen“ statt „Risiko wirklich mindern“. Bei erwarteten 70 Prozent mehr KI-Fällen in einem Jahr entstehen echte Anreize, Prüfungen zu beschleunigen. Ein Leitfaden für interne KI Governance sollte darum nicht nur Prozesskennzahlen, sondern auch Stop-Kriterien festlegen: Wann wird angehalten, neu bewertet oder verworfen?

Drei Lehren für andere Behörden

1) Governance zentral denken

Einzelne Programme können Standards nicht allein durchsetzen. Es braucht ein zentrales Board mit klarem Mandat, das Infrastruktur, Daten- und Beschaffungsregeln mit Risikomanagement verzahnt.

2) An gültige Rahmen koppeln

Die Verbindung zum NIST AI RMF und zu Managementstandards wie ISO/IEC 42001 gibt Gerichten, Auditoren und Aufsichten einen konkreten Prüfmaßstab. Das schafft Vergleichbarkeit und Disziplin.

3) Prozess-Transparenz ist Risikomanagement

HHS veröffentlicht nicht nur Säulen, sondern auch eine Umsetzungsseite zum Governance-Modell und einen Compliance-Plan zum OMB-Memo. Das gibt anderen Behörden Vorlagen – und der Öffentlichkeit klare Fragen:

Wie viele Hochrisiko-Systeme wurden tatsächlich geprüft?

Wie viele öffentliche Zusammenfassungen gibt es?

Wie oft wurde ein Projekt gestoppt, weil Prüfer nicht zufrieden waren?

Praxisnäher steuern: Von der Theorie zum „Nein“

Die Erfahrung aus großen Organisationen ist eindeutig: Das Schwierigste ist nicht, Säulen zu schreiben oder Inventare zu füllen. Entscheidend ist, dass jeder neue KI-Vorschlag automatisch die richtigen Fragen und Eskalationen auslöst – und dass die Menschen am Tisch die Autorität und den Mut haben, „Nein“ zu sagen. Ein Leitfaden für interne KI Governance sollte daher klar regeln:

Triggerpunkte für Reviews (z. B. Betroffenheit von Rechten oder Sicherheit)

Unabhängige Prüfinstanz mit echter Stopp-Kompetenz

Dokumentationspflichten zu Schwellenwerten, Trade-offs und Datenquellen

Monitoring mit definierten Eingriffsgrenzen und Neuabnahmen nach Modell-Updates

Am Ende gilt: Management-basierte Regulierung muss zuerst in den Behörden funktionieren, die sie empfehlen. HHS liefert einen frühen Stresstest für ein vollständiges KI-Managementsystem im Staat. Andere Ressorts werden Sprache und Vorlagen übernehmen – und sollten die Schwachstellen ausbügeln, damit Governance mehr ist als neue Formulare mit alten Risiken. Wer klare Stopps, sichtbare Designentscheidungen und messbare Qualität verankert, setzt einen wirksamen Leitfaden für interne KI Governance um. (p(Source: https://www.theregreview.org/2026/02/24/bouzoukas-ai-governance-starts-at-home/)

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