Die Phasen des KI-Lebenszyklus

1. Problem-Definition  → Was soll das KI-System lösen?
2. Datenerhebung       → Trainingsdaten sammeln, kuratieren
3. Design              → Architektur, Algorithmus, Constraints
4. Training            → Modell trainieren, validieren
5. Evaluation          → Testen, Bias-Analyse, Performance
6. Deployment          → In Produktion bringen (HITL-Gate)
7. Monitoring          → Post-Market Monitoring, Drift
8. Aktualisierung      → Retraining, Fine-Tuning
9. Dekommissionierung  → Abschalten, Daten löschen

Governance pro Phase

Phase	Governance-Artefakt	Verantwortung
Problem-Definition	Use-Case-Dokument, Risikopre-Assessment	Anbieter
Datenerhebung	Datasheets, Lizenz-Compliance	Anbieter
Training	Bias-Tests, Model Card Draft	Entwickler
Evaluation	Fairness-Metriken, Red-Teaming	Tester
Deployment	HITL-Gate, CE-Kennzeichnung	Anbieter/Betreiber
Monitoring	Post-Market Monitoring Plan	Betreiber
Dekommissionierung	Datenlöschung-Nachweis	Betreiber

ISO 42001 und Lebenszyklus

ISO 42001 fordert explizit, dass das AI Management System (AIMS) alle Lebenszyklus-Phasen abdeckt — von der Anforderungsanalyse bis zum End-of-Life.

Wenn etwas einen KI-Lebenszyklus hat, umfasst es die verschiedenen Schritte vom Entwurf bis zur Deaktivierung eines KI-Systems. Bei jedem Schritt müssen Regeln und Sicherheitsmaßnahmen beachtet werden.

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Der KI-Lebenszyklus umfasst die gesamte Spanne von der Ideation eines KI-Systems bis zur endgültigen Deaktivierung. Dabei müssen Governancestrategien und Risikobewertungen sämtliche Phasen abdecken, einschließlich Entwicklung, Bereitstellung und Wartung.

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Citation

"Cycle de vie IA." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/fr/glossary/ai-lifecycle. CC-BY 4.0.

Métadonnées lisibles par machine

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    "AI Lifecycle",
    "KI-Lebenszyklus",
    "ML Lifecycle"
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