Wie Databricks und Dataiku Governance in KI-Workflows einbetten

Unternehmen betreiben bereits geschäftskritische Systeme mit KI, daher ist Governance unverzichtbar. Wenn generative KI (GenAI) und KI-Agenten in größerem Maßstab eingesetzt werden, entstehen neue Risiken, die Kunden und Kernprozesse direkt betreffen, darunter Halluzinationen, die als Fakten dargestellt werden, voreingenommene oder anstößige Inhalte sowie das Risiko der Offenlegung sensibler Daten durch Angriffe.

Unternehmen betreiben bereits geschäftskritische Systeme mit KI, daher ist Governance unverzichtbar. Wenn generative KI (GenAI) und KI-Agenten in größerem Maßstab eingesetzt werden, entstehen neue Risiken, die Kunden und Kernprozesse direkt betreffen, darunter Halluzinationen, die als Fakten dargestellt werden, voreingenommene oder anstößige Inhalte sowie das Risiko der Offenlegung sensibler Daten durch Angriffe.

Governance in KI-Workflows einzubetten erfordert Schutzmechanismen in jeder Phase, einschließlich:

• Wirksame Schutzmaßnahmen müssen kontinuierlich und tief integriert sein.

• Regelmäßige Validierung und Überprüfungen helfen, Halluzinationen zu erkennen und potenziellen Schaden einzuschätzen.

• Erklärbarkeitsmechanismen zeigen, wie Ergebnisse erzeugt wurden; Fairness-Prüfungen helfen, systemische Verzerrungen zu reduzieren.

• Schutzmaßnahmen wie Anonymisierung und Vertraulichkeit erhalten das Vertrauen.

Diese Mechanismen schaffen gemeinsam Verantwortlichkeit dafür, wie KI-Systeme entwickelt, eingesetzt und genutzt werden. Im Folgenden wird erläutert, wie Databricks und Dataiku diese Prinzipien praktisch umsetzen, indem sie Governance direkt in unternehmensweite KI-Workflows integrieren

Wo Schwachstellen in KI-Workflows entstehen

Viele Schwachstellen entstehen in den Daten. Da Daten gesellschaftliche und statistische Ungleichgewichte widerspiegeln, entsteht Risiko, wenn Unternehmen ohne klare Ziele in KI-Projekte starten. Projekte ohne definiertes Ziel liefern in der Testphase womöglich interessante Ergebnisse, doch im produktiven Einsatz führt die fehlende Zielsetzung zu Angriffsflächen.

Auch technisch korrekte Modelle können scheitern, wenn ihnen der Kontext fehlt, z. B. wenn ein Vorhersagemodell Verletzungsdaten im Sport oder Finanzkennzahlen im Markt ignoriert. Ohne Kontext liefern selbst präzise Modelle fehlerhafte Empfehlungen. Governance muss daher den gesamten Workflow abdecken, vom Rohdatenimport über Feature Engineering bis hin zum Deployment. Auch die Einbindung von Fachbereichen ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass Ergebnisse relevant und umsetzbar sind. Das beste Modell scheitert, wenn der Workflow schwach ist.

Vertrauenswürdige KI im Unternehmen definieren und umsetzen

Vertrauen in KI ist keine feste Kennzahl wie R² oder Log-Loss. Es verändert sich mit der Zeit, wenn Daten altern, Modelle driften oder sich Geschäftsanforderungen ändern. Deshalb sind kontinuierliches Monitoring, Aktualität der Daten und Fairness-Bewertungen entscheidend für nachhaltiges Vertrauen.

GenAI und Agenten-KI haben die Wahrnehmung verändert: Wo früher Skepsis herrschte, wird heute oft unkritisch angenommen, dass KI-Ausgaben korrekt seien. Dadurch steigt der Druck auf Entwickler, Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Grund auf einzubauen. Da Agenten nun autonom Entscheidungen treffen und mit anderen Systemen interagieren, braucht Vertrauen nicht nur korrekte Ergebnisse, sondern auch Schutzmechanismen für das Verhalten und die Zusammenarbeit dieser Agenten.

Fairness und Verantwortung in Governance übersetzen

Fairness und Verantwortung entfalten nur dann Wirkung, wenn sie in messbare Governance-Kriterien übersetzt werden – z. B. Nichtdiskriminierung sensibler Gruppen oder Risikoschwellenwerte. Daraus wird ein kollaborativer Prozess: Governance-Teams setzen Prioritäten, Data Scientists dokumentieren ihre Umsetzung, und MLOps-Teams überwachen die Ergebnisse im Betrieb. Wenn diese Rollen ineinandergreifen, wird aus Policy gelebte Praxis.

Um dies im großen Maßstab umzusetzen, braucht es klare Verantwortlichkeiten. Wenn KI-Initiativen auf Hunderte oder Tausende Beteiligte anwachsen, sind transparente Regeln, klare Deployments und strukturierte Feedbackschleifen essenziell. Das gehört zum Wandel von MLOps hin zu LLMOps oder AIOps, bei denen Governance auch Zugriffsmanagement, geteilte Verantwortung und gemeinschaftliche Entscheidungsprozesse umfasst.

Die Rolle von Databricks und Dataiku

Governance muss sowohl auf der Daten- als auch auf der Modellebene greifen, inklusive GenAI und Agenten-KI. Databricks bietet dafür mit seiner Data Intelligence Platform die Grundlage. Die Lakehouse-Architektur kombiniert die Skalierbarkeit von Data Lakes mit der Zuverlässigkeit von Data Warehouses und konsolidiert strukturierte, unstrukturierte und Streaming-Daten. Diese Integration senkt Kosten und Komplexität und ermöglicht Agilität. Wie Ari Kaplan (Global Head of Evangelism bei Databricks) sagte: „Jedes Unternehmen will ein KI-Unternehmen sein, dafür braucht es gute Daten darunter.“

Mit Funktionen wie dem Unity Catalog (inzwischen Open Source) bietet Databricks feingranulares Rechte-Management, Audits, Kostenkontrolle und Daten-Herkunftsnachverfolgung, über Rohdaten, Notebooks, BI-Tools, Prompts und semantischen Kontext hinweg.

Dataiku ergänzt dies als The Universal AI Platform™ mit einer kollaborativen Umgebung zur Operationalisierung von Governance. Die Plattform integriert sich mit jeder Datenquelle und jedem System, ermöglicht technischen und nicht-technischen Nutzern sichere, geprüfte Arbeit mit vertrauenswürdigen Daten. Governance ist durchgängig eingebettet – mit Freigabe-Workflows, Nachvollziehbarkeit, Versionierung und Fairness-Kennzahlen, damit Modelle und GenAI/Agenten zuverlässig und verantwortungsvoll bleiben.

Im IDC ProductScape: Generative AI Governance Platforms, 2025 wurde Dataiku hervorgehoben: „Die Dataiku AI Platform ist ein umfassendes Governance-System für KI und GenAI – on-prem oder in der Cloud –, das regulatorische Anforderungen, Sicherheit und ethische Überlegungen über den gesamten Modelllebenszyklus abdeckt.“ Die zentrale Komponente: der LLM Mesh, der verschiedene Model-Anbieter (Azure OpenAI, AWS Bedrock etc.) integriert.

Databricks und Dataiku bilden gemeinsam ein Governance-Ökosystem, das Infrastruktur mit Zusammenarbeit verbindet. Databricks sichert das Datenfundament, Dataiku stellt die Governance auf Team- und Prozessebene sicher. Funktionen wie der Dataiku Govern Node ermöglichen Nachverfolgbarkeit, Freigaben und Risikomanagement – ohne die Lieferung zu verlangsamen.

Wie Triveni Gandhi, Responsible AI Lead bei Dataiku, betont: „Es gibt die weitverbreitete Annahme, dass Governance verlangsamt. In Wahrheit kann sie Dinge sicherer machen und schneller zur Produktion führen, weil man unterwegs bereits prüft.“

Der Weg zu verantwortungsvoller KI im großen Maßstab