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NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)

NIST AI RMF · AI RMF · AI RMF 1.0

1 min May 19, 2026
Das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) ist ein freiwilliges, nicht-präskriptives Framework für das Management von KI-Risiken, herausgegeben vom National Institute of Standards and Technology (NIST) der USA im Januar 2023. Es strukturiert KI-Risikomanagement in vier Kernfunktionen: GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE.
🟢 Plain Language

Ein amerikanischer Standard der Unternehmen hilft KI-Risiken systematisch zu managen. Er hat vier Schritte: Verstehen, Einschätzen, Handeln, Überprüfen.

🔵 Expert Level

NIST AI RMF 1.0 (2023): 4 Core-Funktionen GOVERN-MAP-MEASURE-MANAGE. GOVERN als Querschnittsfunktion: Richtlinien, Rollen, Kultur. MAP: Kontext + Risikokategorisierung. MEASURE: quantitative/qualitative Metriken. MANAGE: Priorisierung, Response, Recovery. AI RMF Playbook: 1.6.1-Subdivisionen mit Suggested Actions.

Definition

Das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) ist das führende freiwillige US-Framework für KI-Risikomanagement. Entwickelt vom NIST (National Institute of Standards and Technology) mit breiter Industrie- und Öffentlichkeitsbeteiligung.

Datum: Januar 2023 | Version: 1.0 | Status: Aktiv

Die vier Kernfunktionen

GOVERN ─── Kultur + Prozesse für Risikomanagement

MAP ──────── Kontextualisierung von KI-Risiken

MEASURE ──── Analyse und Bewertung von Risiken

MANAGE ────── Priorisierung und Behandlung von Risiken

GOVERN

Etabliert Richtlinien, Prozesse, Verantwortlichkeiten und Kultur für KI-Risikomanagement. Querschnittsfunktion — ermöglicht die anderen drei Funktionen.

  • GV-1: Richtlinien und Praktiken
  • GV-2: Accountability und Verantwortlichkeiten
  • GV-3: Organisationskultur
  • GV-4: Team-Diversität
  • GV-5: Prozesse und Verfahren
  • GV-6: Richtlinien und Verfahren für Dritte

MAP

Kontextualisiert KI-Risiken für die spezifische Situation der Organisation.

  • MP-1: Kontext wird erklärt und berücksichtigt
  • MP-2: Wissenschaftliche Erkenntnisse werden genutzt
  • MP-3: AI-Risikokategorien werden identifiziert
  • MP-4: Risikotoleranz wird definiert
  • MP-5: Risikoprioritäten werden dokumentiert

MEASURE

Analysiert, bewertet und verfolgt KI-Risiken mit quantitativen und qualitativen Methoden.

  • MS-1: Messmethoden werden entwickelt
  • MS-2: Risiken werden gemessen
  • MS-3: Leistung wird bewertet
  • MS-4: Feedback wird genutzt

MANAGE

Priorisiert und behandelt KI-Risiken basierend auf den MAP/MEASURE-Ergebnissen.

  • MG-1: Risiken werden priorisiert
  • MG-2: Strategien werden umgesetzt
  • MG-3: Reaktionspläne existieren
  • MG-4: Risiken werden kommuniziert

Verhältnis zu anderen Frameworks

FrameworkVerhältnis
EU AI ActKomplementär — NIST RMF kann Konformität unterstützen
ISO 42001Beide adressieren AIMS — NIST eher prozess-, ISO eher systems-orientiert
IIO FrameworkIIO implementiert NIST RMF konkret: GOVERN=HITL-Gates, MAP=Layer-Selection, MEASURE=Maturity, MANAGE=AGENT-WORK

IIO-NIST-Mapping (Auszug)

NISTIIO-ArtefaktCoverage
GV-1layer-premises-catalog.yaml✅ Full
GV-4team-roster.yaml, operator-governance.yaml✅ Full
MG-1queue.yaml, HITL-BOUNDARY-POLICY.yaml✅ Full
MS-2maturity-system, self-assessment.yaml⚠️ Partial

Cytowanie

"NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/pl/glossary/nist-ai-rmf. CC-BY 4.0.
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