I
Die Prinzipien · Prinzip I von VII

Exposure

IV

Regulatory Exposure Model

Die Frage vermessen, nicht die Antwort

Die meisten Institutionen wissen nicht, welche regulatorische Haftung ihre KI-Landschaft mit sich trägt. Die Zahlen sind nicht versteckt, sie stehen in Gesetzen, in veröffentlichten Bußgeldentscheidungen und in den Breach-Cost-Reports, die die Analystenhäuser jedes Jahr publizieren. Sie werden nur nicht auf das Exposure-Profil einer bestimmten Institution zusammengeführt.

Dieser Rechner ist darauf gebaut, Exposure sichtbar zu machen, nicht es vorherzusagen.

Aufsichtsbehörden entscheiden nach Ermessen. Die Zahlen unten sind eine Zusammenführung aus gesetzlichen Höchstbeträgen, beobachteten tatsächlichen Bußgeldern und branchenbezogen angepasster Wahrscheinlichkeit. Sie sind ein Instrument zur Einordnung, keine Prognose.

Nutzen Sie die Zahlen unten, um die Frage zu vermessen, nicht um sie zu beantworten.

Regulatory Exposure Model Eingaben anpassen, die Ergebnisse rechnen live nach
Regulatorisches Umfeld:
Shadow-AI-Multiplikator aktiv. Ab 21 eingesetzten KI-Werkzeugen enthält das Exposure einen dokumentierten Aufschlag von 670 Tsd. $ pro Vorfall für Shadow-AI. Werkzeuge, die außerhalb der formalen Governance laufen, haben sowohl eine höhere Wahrscheinlichkeit als auch eine längere Zeit bis zur Entdeckung.
Maximales theoretisches Exposure
Worst Case unter aktueller und angekündigter Regulierung, über die gewählten Jurisdiktionen
Wahrscheinlichkeitsgewichtetes Exposure heute
Realistische laufende Kosten bei gegebener Durchsetzungshärte und beobachteten Ist-Werten
Dasselbe mit IV Governance Posture
Architektonische Senkung der Wahrscheinlichkeit und Verschiebung der Schwereklasse durch dokumentierte Governance Posture
Jährliche Senkung der Risikokosten (der Business Case)
Annahmen anpassen
Durchsetzungshärte
Quelle: erklärte Politik der Aufsichtsbehörden und Volumen der jüngsten Verfahren. „Realistisch" folgt der aktuell beobachteten Taktung.
Bußgeldwerte
Gesetz (z.B. EU AI Act 35 Mio. € / 7 % Umsatz, HIPAA 1,5 Mio. $ pro Kategorie und Jahr) gegen beobachtete Ist-Werte (z.B. estnische Datenschutzbehörde 2025 3 Mio. €, Gesundheitswesen 7,42 Mio. $ im Schnitt, USA 10,22 Mio. $).
IV Senkung der Wahrscheinlichkeit
Aussage von IV: durchgehendes kryptografisches Audit, DPA Promotion Gates und autonome Reaktion durch die SRA senken die Wahrscheinlichkeit von Vorfällen. Gartner: dedizierte Governance-Plattformen sind 3,4× wirksamer als klassische GRC.
IV Verschiebung der Schwereklasse
Aussage von IV: Aufsichtsbehörden gewichten Abhilfemaßnahmen, nachweisbare architektonische Governance verschiebt die Schwere der Sanktion nach einem Vorfall. Abgebildet als Reduktion der Schwere um 15 bis 35 %, abhängig vom Umfang des Rollouts.

Senken Sie dieses Exposure.

Jedes Loriqa-Engagement beginnt mit einem Architecture Review. Ein Gespräch über Ihr Regulierungsprofil, Ihre KI-Landschaft und darüber, wie die oben abgebildete auditfähige Governance Posture tatsächlich gebaut wird.

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Am Rechner ansehen

Das Regulatory Exposure Model ist ein interaktiver Rechner mit fünf Eingabedimensionen, drei Ergebnisbalken und vier verstellbaren Annahmen. Vollständig sichtbar wird es auf einem Bildschirm ab 900 px Breite.

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