Definition

Model Governance ist das Gesamtpaket an Kontrollen über KI-Modelle: wer sie nutzen darf, wie sie getestet werden, was dokumentiert sein muss und wie sie außer Betrieb genommen werden.

Model Lifecycle

Design → Development → Validation → Staging → Production
                                                    ↓
Monitoring ──────────────────────────────── Decommission

Governance greift in jeder Phase:

Phase	Governance-Maßnahme
Design	Zweckdefinition, Risikobewertung, Daten-Governance
Development	Bias-Tests, Fairness-Metriken, Audit Trail
Validation	Unabhängige Prüfung, Performance-Benchmarks
Deployment	HITL-Gate, Rollout-Plan, Fallback
Production	Kontinuierliches Monitoring, Drift-Detection
Decommission	Daten-Löschung, Dokumentation, Nachfolge

Governance-Artefakte

Vollständige Model Governance erfordert:

Model Card — Zweck, Grenzen, Bias-Assessment, Metriken
Datasheets for Datasets — Trainingsdaten-Dokumentation
Risk Register — Identifizierte Risiken + Behandlung
Audit Trail — Alle Modell-Entscheidungen nachvollziehbar
Deployment Runbook — Rollout + Rollback Prozeduren
Monitoring Dashboard — Performance + Fairness-Metriken live

EU AI Act Anforderungen

Für Hochrisiko-KI nach EU AI Act:

Art. 9: Risikomanagementsystem mit Modell-Lifecycle-Abdeckung
Art. 10: Daten-Governance-Anforderungen
Art. 12: Logs + Audit Trail
Art. 17: Qualitätsmanagementsystem

IIO Model Governance

IIO implementiert Model Governance für den AI Hub:

Modell-Inventar in fleet-registry.yaml
Deployment via HITL-Gate (gate.aihub-model-deploy)
Monitoring via VictoriaMetrics + Grafana
Model Cards als YAML in adapter-registry.yaml

Model Governance ist das System der Regeln und Vorgehensweisen für KI-Modelle von der Auswahl bis zum Rückzug. Es umfasst Training, Validierung, Deployment, Monitoring und Aktualisierung.

Aprobado

Generado por: scripts/generate-glossary-register-variants.py (qwen2.5:7b (lokal via Ollama, kein Cloud-Fallback))
Generado el: 2026-09-21T00:11:29.079655+00:00
Norma: Lenguaje sencillo ~B1 — no la norma alemana de lectura fácil DIN SPEC 33429
Revisado por: zolo · 2026-09-21T00:30:10.463422+00:00

Model Governance ist ein strukturiertes System von Richtlinien, Prozessen und Kontrollmechanismen, das den gesamten Lebenszyklus eines KI-Modells abdeckt, einschließlich Auswahl, Training, Validierung, Bereitstellung, Überwachung, Aktualisierung und Rückzug. Es sorgt für eine transparente und verantwortungsbewusste Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen.

Aprobado

Generado por: scripts/generate-glossary-register-variants.py (qwen2.5:7b (lokal via Ollama, kein Cloud-Fallback))
Generado el: 2026-09-21T00:11:29.079655+00:00
Norma: Lenguaje sencillo ~B1 — no la norma alemana de lectura fácil DIN SPEC 33429
Revisado por: zolo · 2026-09-21T00:30:10.463422+00:00

Cita

"Gobernanza del modelo." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/es/glossary/model-governance. CC-BY 4.0.

Metadatos legibles por máquina

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  "@type": "DefinedTerm",
  "name": "Gobernanza del modelo",
  "description": "Model Governance bezeichnet das strukturierte Rahmenwerk aus Richtlinien, Prozessen und Kontrollen für KI-Modelle über ihren gesamten Lebenszyklus: Auswahl, Training, Validierung, Deployment, Monitoring, Aktualisierung und Rückzug.\n",
  "url": "https://opencognitioncommons.org/es/glossary/model-governance",
  "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
  "alternateName": [
    "Model Governance",
    "AI Model Governance"
  ]
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