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Modelbestuur

Model Governance · AI Model Governance

1 min leestijd 19 mei 2026
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.

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:

PhaseGovernance-Maßnahme
DesignZweckdefinition, Risikobewertung, Daten-Governance
DevelopmentBias-Tests, Fairness-Metriken, Audit Trail
ValidationUnabhängige Prüfung, Performance-Benchmarks
DeploymentHITL-Gate, Rollout-Plan, Fallback
ProductionKontinuierliches Monitoring, Drift-Detection
DecommissionDaten-Löschung, Dokumentation, Nachfolge

Governance-Artefakte

Vollständige Model Governance erfordert:

  1. Model Card — Zweck, Grenzen, Bias-Assessment, Metriken
  2. Datasheets for Datasets — Trainingsdaten-Dokumentation
  3. Risk Register — Identifizierte Risiken + Behandlung
  4. Audit Trail — Alle Modell-Entscheidungen nachvollziehbar
  5. Deployment Runbook — Rollout + Rollback Prozeduren
  6. 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.

Goedgekeurd
Gegenereerd door
scripts/generate-glossary-register-variants.py (qwen2.5:7b (lokal via Ollama, kein Cloud-Fallback))
Gegenereerd op
2026-09-21T00:11:29.079655+00:00
Norm
Eenvoudige taal ~B1 — niet de Duitse norm voor makkelijk lezen DIN SPEC 33429
Gecontroleerd door
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.

Goedgekeurd
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scripts/generate-glossary-register-variants.py (qwen2.5:7b (lokal via Ollama, kein Cloud-Fallback))
Gegenereerd op
2026-09-21T00:11:29.079655+00:00
Norm
Eenvoudige taal ~B1 — niet de Duitse norm voor makkelijk lezen DIN SPEC 33429
Gecontroleerd door
zolo · 2026-09-21T00:30:10.463422+00:00

Citaat

"Modelbestuur." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/nl/glossary/model-governance. CC-BY 4.0.
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  "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
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    "Model Governance",
    "AI Model Governance"
  ]
}

Cursus beschikbaar op learn.iio.space

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