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

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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

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

IIO-NIST-Mapping (Auszug)

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

Citação

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

Metadados legíveis por máquina

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  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "DefinedTerm",
  "name": "NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)",
  "description": "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.\n",
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  "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
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    "NIST AI RMF",
    "AI RMF",
    "AI RMF 1.0"
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