Readiness Pulse · 3–4 Minuten
Digital Service & Operating Model
Wie gestalten und steuern wir digitale Services und ihre Wertschöpfung?
Governance, Risk & Resilience
Wie bleiben wir sicher, regelkonform und handlungsfähig?
AI & Digital Governance
Wie nutzen und steuern wir AI verantwortungsvoll?
Transformation & Change
Wie bringen wir Veränderungen in die Organisation?
AI & Digital Governance
AI verantwortungsvoll nutzen. Digitale Innovation sicher steuern.
Artificial Intelligence verändert, wie Organisationen Informationen nutzen, Entscheidungen treffen, Services erbringen und mit Kunden zusammenarbeiten.
Generative AI, intelligente Automation und zunehmend autonome AI-Agenten eröffnen neue Möglichkeiten für Innovation, Produktivität und digitale Wertschöpfung. Gleichzeitig entstehen neue Herausforderungen für Governance, Verantwortung, Transparenz, Datenschutz, Informationssicherheit und Risikomanagement.
Die entscheidende Frage ist nicht nur, was AI technologisch ermöglicht. Entscheidend ist, wie Organisationen AI verantwortungsvoll steuern, sicher integrieren und nachhaltig nutzen können.
Glenfis unterstützt dich dabei, die organisatorischen und regulatorischen Voraussetzungen für einen vertrauenswürdigen Einsatz von AI zu schaffen.
Wir verbinden AI Governance, Responsible AI, Risikomanagement, Datenverantwortung und Managementsysteme zu einem integrierten Ansatz – abgestimmt auf deine Strategie, dein Geschäftsmodell und dein Digital Operating Model.
Unser Ziel: Eine Organisation, die AI-Innovationen ermöglicht, Risiken beherrscht und auch beim Einsatz intelligenter und autonomer Systeme die Verantwortung behält.
AI Governance mit uns gestalten?
Wenn AI schneller wächst als die organisatorische Steuerung
Erkennst du diese Herausforderungen?
Viele Organisationen experimentieren bereits mit generativer AI, AI-gestützter Automation oder intelligenten Assistenzsystemen. Erste Anwendungen werden produktiv eingesetzt, während gleichzeitig neue Technologien und Einsatzmöglichkeiten entstehen.
Doch die organisatorischen Voraussetzungen halten mit dieser Entwicklung häufig nicht Schritt.
Typische Herausforderungen sind:
Fehlende AI Governance
AI-Initiativen entstehen in verschiedenen Unternehmensbereichen, ohne gemeinsame Leitlinien, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsstrukturen.
Unklare AI Readiness
Die Organisation kennt ihre technologischen Möglichkeiten, aber nicht ausreichend ihre organisatorischen Fähigkeiten, Risiken und Voraussetzungen für den nachhaltigen Einsatz von AI.
Unzureichende Transparenz
Welche AI-Systeme werden eingesetzt? Für welche Entscheidungen werden sie genutzt? Welche Daten verarbeiten sie und wer trägt die Verantwortung?
Neue Risiken und regulatorische Anforderungen
Datenschutz, Informationssicherheit, Bias, mangelnde Erklärbarkeit, fehlerhafte Ergebnisse und regulatorische Vorgaben erfordern neue Bewertungs- und Kontrollmechanismen.
AI ohne Integration ins Betriebsmodell
AI-Anwendungen und Agenten werden eingeführt, ohne Prozesse, Service Ownership, Governance und menschliche Aufsicht ausreichend anzupassen.
Fehlende Wirksamkeitskontrolle
Richtlinien und AI-Prinzipien sind definiert, aber ihre praktische Umsetzung, die laufende Überwachung und die Wirksamkeit der Massnahmen bleiben unklar.
Diese Herausforderungen lassen sich nicht mit einer AI Policy oder einem technischen Kontrollinstrument allein lösen. Sie verlangen ein gemeinsames Verständnis davon, wie AI verantwortungsvoll geführt, gesteuert und betrieben werden soll.
Was wir gemeinsam entwickeln
Der erfolgreiche Einsatz von AI beginnt nicht mit der Auswahl eines Modells oder einer Plattform, sondern mit einem klaren Verständnis der geschäftlichen Ziele, Einsatzmöglichkeiten und organisatorischen Voraussetzungen.
Wir unterstützen Dich dabei, die AI Readiness Deiner Organisation zu beurteilen und ein tragfähiges Zielbild für die verantwortungsvolle Nutzung von AI zu entwickeln.
Gemeinsam betrachten wir Strategie, Governance, Daten, Kompetenzen, Technologien, Risiken und bestehende Betriebsmodelle. Dabei identifizieren wir, welche Fähigkeiten bereits vorhanden sind und welche für einen nachhaltigen AI-Einsatz entwickelt werden müssen.
Our focus areas
- AI Readiness und Maturity Assessments
- AI Strategy und Governance-Zielbild
- AI Use Case Portfolio und Priorisierung
- AI Capability und Gap Assessment
- AI-Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsstrukturen
- AI Risk und Impact Screening
- AI Governance Roadmap
- Organisatorische Voraussetzungen für AI Adoption
Entscheidungen, Geschäftsprozesse und die Erbringung digitaler Services.
Damit Organisationen diese Möglichkeiten verantwortungsvoll nutzen können, braucht es klare Prinzipien, Verantwortlichkeiten und wirksame Governance-Strukturen.
Wir unterstützen dich bei der Entwicklung und Verankerung eines AI Governance Frameworks, das ethische Grundsätze, regulatorische Anforderungen und geschäftliche Zielsetzungen miteinander verbindet.
Dabei orientieren wir uns an den Grundsätzen von Responsible AI: Verantwortlichkeit, Transparenz, Fairness, Datenschutz, Sicherheit, Robustheit und menschliche Aufsicht.
Our focus areas
- Responsible AI Principles und AI Policies
- AI Governance Framework und Governance-Strukturen
- Rollen, Entscheidungsrechte und Accountability
- Human Oversight und Human-in-the-Loop
- AI Risk Assessment und AI Impact Assessment
- Transparenz, Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit
- Fairness, Bias und Datenschutz
- Governance für generative AI und AI-Agenten
- AI Lifecycle Governance
Verantwortungsvolle AI benötigt mehr als Grundsätze und Richtlinien. Sie braucht ein Managementsystem, das Anforderungen in verbindliche Prozesse, Verantwortlichkeiten, Kontrollen und kontinuierliche Verbesserung übersetzt.
Wir unterstützen dich beim Aufbau und bei der Weiterentwicklung eines AI Management Systems (AIMS) nach ISO/IEC 42001.
Dabei integrieren wir AI-spezifische Anforderungen möglichst in bestehende Governance- und Managementsysteme, beispielsweise für Informationssicherheit, Service Management, Risikomanagement und Compliance.
Unser Ansatz berücksichtigt den gesamten Managementzyklus: von der Kontext- und Risikoanalyse über die Umsetzung geeigneter Massnahmen bis zur Überwachung, internen Prüfung und kontinuierlichen Verbesserung.
Our focus areas
- AIMS Readiness und Gap Assessment
- AI Management System nach ISO/IEC 42001
- AI Policies, Objectives und Governance-Prozesse
- AI Risk und Impact Assessment
- Auswahl und Umsetzung geeigneter AI Controls
- Integration mit ISMS, GRC und weiteren Managementsystemen
- AI Compliance und Regulatory Readiness
- AI Audit, Internal Audit und Assurance
- Management Review und Continual Improvement
Der nachhaltige Nutzen von AI entsteht erst, wenn AI-Systeme mit Geschäftsprozessen, Daten, digitalen Services und bestehenden Betriebsstrukturen verbunden werden.
Dabei entstehen neue Anforderungen an Datenqualität, Informationsverantwortung, Systemintegration, Überwachung und die Steuerung automatisierter Entscheidungen.
Wir unterstützen dich dabei, Governance-Anforderungen über den gesamten AI-Lebenszyklus hinweg in bestehende Service- und Betriebsmodelle zu integrieren.
Im Mittelpunkt stehen nicht die Entwicklung einzelner AI-Modelle, sondern die organisatorischen Fähigkeiten, mit denen AI-Systeme verantwortungsvoll eingeführt, betrieben, überwacht und weiterentwickelt werden können.
Our focus areas
- Data Governance und Data Accountability
- Datenqualität, Datenherkunft und Data Lifecycle
- AI Service Ownership und Betriebsverantwortung
- AI Lifecycle und AI Operations Governance
- Governance für AI-enabled Services und intelligente Automation
- Monitoring, Performance und Kontrollwirksamkeit
- Incident, Change und Risk Management für AI-Systeme
- Third-Party AI und AI Supply Chain Governance
- Integration von AI in bestehende Digital Operating Models
Unser konkretes Angebot
AI Governance
Verantwortungsvolle AI organisatorisch beherrschbar machen.
Wir begleiten dich von der Bewertung deiner AI Readiness über die Entwicklung eines AI Governance Frameworks bis zum Aufbau eines integrierten AI Management Systems.
Dabei verbinden wir AI-spezifische Governance-Anforderungen mit bestehenden Führungs-, Sicherheits-, Risiko- und Betriebsstrukturen.
Typische Ergebnisse:
- AI Readiness und Governance Assessment
- AI Governance Zielbild und Roadmap
- Responsible AI Principles und AI Policies
- AI Governance Framework und Rollenmodell
- AI Risk und Impact Assessment
- AI Management System nach ISO/IEC 42001
- AI Lifecycle und Operations Governance
- AI Audit Readiness und Assurance
- Kontinuierliche Verbesserung der AI Governance
AI Governance mit uns gestalten?
Das glenfisPrinzip
verstehen & orientieren
Wo stehen wir heute? Wo wollen wir hin? Diese beiden Fragen stehen im Zentrum. Mit Assessments und Workshops lernen wir wo wir stehen und helfen wir Zielbilder zu schärfen und Roadmaps zu entwickeln.
lernen & anwenden
Fähigkeiten aufbauen, entwickeln und belegen reicht nicht. Es geht zusätzlich darum, die neuen Fähigkeiten in konkrete Handlungen im Alltag zu überführen. Damit es einfacher wird.
umsetzen & transformieren
Betriebsmodelle – ja, sie sind wichtig. Aber reichen sie aus? Nein. Wichtig ist, dass sie gemeinsam entwickelt werden und von der Organisation getragen werden. Wir nehmen die Menschen mit auf die Reise.