Wissensraum · Fallstudie

KI-Policy als Nebenprodukt.

Ein GC-gesteuertes Team-Projekt — wie eine KI-Richtlinie entsteht, während ein Unternehmen sein Tool-Inventar und Verfahrensverzeichnis aufräumt.

Ein Beispiel · KI im Unternehmen

Was ein Team unter GC-Steuerung erreicht.

Es gibt vier Wege, mit KI umzugehen. Verbieten treibt sie in den Schatten. Alles zulassen verzettelt. Schulen bleibt abstrakt. Was wirkt: ein echtes Projekt, an dem alle hängen. Hier ist so ein Fall — und die KI-Policy entsteht dabei fast nebenbei.

Der Fall

Ein Unternehmen braucht ein Verfahrensverzeichnis (DSGVO). Es hat schon ein ISO-27001-Zertifikat und ein Asset Inventory — aber noch kein geregeltes Demand Management für IT-Tools. Genau daran arbeiten wir gemeinsam.

Ein Meeting entsteht — Rolle für Rolle

Nacheinander treten sie zu diesem Projekt dazu

  1. tritt ein & eröffnet

    Der Fractional General Counsel — ich

    Ruft das Meeting ein und definiert den Rechtsrahmen: AI Act, Datenschutz, Urheberrecht, Geheimnisschutz. (Was dürfen wir?) und hält die Fäden zusammen.

  2. tritt ein

    Die Geschäftsleitung

    Bringt Ambition und Risiko mit: Wie offensiv wollen wir KI nutzen — und was tragen wir bewusst? (Was wollen wir?)

  3. treten ein

    Die IT & die IT-Sicherheit

    Bringen die technische Machbarkeit und die Sicherheit mit: Welche Tools, welche Datenflüsse, was bleibt geschützt? (Was ist machbar und sicher?)

  4. treten ein

    Die internen Fachbereiche

    Bringen echte Use-Cases aus dem Betrieb mit: Was schafft wirklich Wert? (Was ist sinnvoll?)

  5. führt zusammen

    Der Fractional General Counsel — ich

    integriert die Beiträge, bringt einen Außenblick aus vielen Mandaten ein und dokumentiert — bis eine Policy steht, die alle verantworten.

Der Ablauf

1

Gemeinsam die Lage analysieren: Was ist da (ISO 27001, Asset Inventory), was fehlt (Demand Management)?

2

Alle IT-Lizenzen erfassen, die das Unternehmen hat.mit KI

3

Die Ownership-Struktur klären: Wem gehört welche Lizenz?

4

Je Tool klären, wofür es genutzt wird und welche Daten es verarbeitet.

5

Auf dieser Basis das Verfahrensverzeichnis erstellen und mit dem Asset Inventory abgleichen, bis alles zusammenpasst.mit KI

6

Einen Agenten bauen, der den Demand-Prozess bei jedem neuen Tool erzwingt, alle in ihrer Rolle hält und Asset Inventory und Verfahrensverzeichnis aktuell hält.KI-Agent

Das Ergebnis

Alle haben jetzt ein klares, aktuelles Bild: mit welchen Tools das Unternehmen wirklich arbeitet, welche Daten dabei fließen und wer wofür verantwortlich ist.

Und die KI-Policy? Sie entsteht als Nebenprodukt dieser Aufräumaktion.

Der Vorteil

Alle wissen jetzt, wie es sich anfühlt, mit KI zusammenzuarbeiten und damit gemeinsam etwas aufzuräumen und für die Zukunft zu gestalten. Außerdem ist das Bewusstsein dafür, welche Daten von wem wofür verarbeitet werden, gestiegen. Das erleichtert es allen Beteiligten, zu entscheiden, welche Daten künftig von KI bearbeitet werden sollen (und dürfen) und wo sich der Einsatz von KI wirklich lohnt. Das Thema wird plastischer, alle haben jetzt eine gemeinsame Referenz, auf die sie sich beziehen können.

Darüber sprechen — 30 Minuten Erstgespräch →

Vereinfachtes Muster: Der Fall zeigt das Vorgehen, nicht den vollen Umfang. Ein reales Projekt wird individuell zugeschnitten — Tool-Landschaft, Shadow-IT und Datenlage bestimmen Aufwand und Tiefe. Zur Orientierung, keine Rechtsberatung; Angaben zum AI Act und weiteren Regelwerken sind allgemein gehalten und ersetzen keine Einzelfallprüfung. Der beschriebene Außenblick beruht auf Erfahrung aus der Mandatsarbeit, keine Marktstatistik.

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