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KI ist ein weltweiter Megatrend. Bedeutung, Leistung und Komplexität von KI-Lösungen nehmen rasant zu und daher wächst auch der Bedarf, einen Überblick über die relevanten KI-Lösungen zu behalten und die damit verbundenen Prioritäten und Risiken zu managen. Das vorgestellte AI Methods, Capabilities and Criticality Grid (AI-MC²-Grid) stellt eine Methode und ein Werkzeug dar, um diesen Überblick zu gewinnen und die KI-Lösungen zu verwalten. Nutzer des AI-MC2-Grid können Manager, Entwickler und Anwender von KI-Lösungen sein, aber auch Investoren, Politiker und Regelsetzer, die den Markt verstehen und bestimmte KI-Lösungen verwalten wollen.Das AI-MC²-Grid besteht aus drei Dimensionen: KI-Methoden, KI-Fähigkeiten und die Kritikalität einer KI-Lösung. Jede diskutierte KI-Lösung kann in diese drei Dimensionen eingeordnet werden, so dass ähnliche KI-Lösungen verglichen werden können. Alternativ können komplexe KI-Lösungen anhand ihrer Komponenten analysiert werden. KI-Methoden entsprechen dabei typischen KI-Algorithmen, während KI-Fähigkeiten typischen Prozessschritten zum Aufbau intelligenter Workflows beschreiben. Sind die relevanten KI-Methoden und KI-Fähigkeiten einer bestimmten KI-Lösung gefunden, können Leistung, Folgen und mögliche Risiken und Alternativen diskutiert werden. Basierend auf der Klassifizierung stellt das Schadenspotenzial von Künstlicher Intelligenz eine bestimmte Stufe der Kritikalität dar. In diesem Zuge steigen mit zunehmender Kritikalität auch die Anforderungen an Tests, Kalibrierung, Inspektion, Kontrolle und Zertifizierung. Das AI-MC²-Grid eine leistungsfähige Methode und ein Werkzeug, um alle Arten von kommenden Normen und Standards von KI-Lösungen zu definieren und zu verwalten.Aus diesem guten Grund steht das AI-MC²-Grid im Mittelpunkt der Deutschen Normungsroadmap für Künstlichen Intelligenz, die als Werkzeug zur Unterstützung der Entwicklung und des Managements zukünftiger KI-Standards und -Normen