"Eine einheitliche Asset-Strategie spielt eine zentrale Rolle"

Während Künstliche Intelligenz viele Chancen bietet, birgt sogenannte Schatten-KI diverse Risiken, mahnt der IT-Experte Ralf Reich im Interview. Schließlich könnten durch einen unbemerkten KI-Einsatz firmeninterne Daten nach außen gelangen und dem Unternehmen Schaden zufügen.

Springerprofessional.de: Herr Reich, welche Risiken sind mit der Nutzung von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) für Unternehmen verbunden?

Ralf Reich: Die wachsende Bedeutung generativer KI eröffnet Unternehmen weltweit neue Chancen, um die Effizienz und Innovationen am Arbeitsplatz zu steigern. Gleichzeitig wächst allerdings auch das Bewusstsein für die potenziellen Risiken, die mit dem Einsatz dieser Technologie verbunden sind. Mit steigender Nutzung und Komplexität von KI-Systemen entstehen neue Angriffsflächen für Cyberkriminelle: Deep Fakes, Deep Scams oder intelligente KI-gesteuerte Malware können dazu führen, dass Unternehmen Opfer von betrügerischen Aktivitäten werden. Eine weitere Herausforderung liegt im Datenschutz, wenn durch die KI sensible Daten verarbeitet werden. Der Schutz sensibler Kunden- und Unternehmensdaten spielt eine zentrale Rolle. Um Risiken von KI entsprechend einschätzen zu können, müssen Verantwortliche verstehen, wie das Unternehmen die Technologie verwendet: Laut unserer neuesten KI-Studie nutzen fast die Hälfte der Beschäftigten Künstliche Intelligenz vorrangig zur Erstellung von Inhalten, der Automatisierung von Routineaufgaben und zur Interaktion mit Kunden; rund ein Viertel der Befragten für die Entwicklung von Code. Mit einer klaren Strategie und adäquaten Sicherheitsmaßnahmen können Unternehmen die Risiken bei der Nutzung von KI adressieren.

Wie groß ist die Gefahr, die von einer unkontrollierten Nutzung von KI ausgeht?

Viele Unternehmen sind noch auf der Suche nach einer Compliance-konformen Nutzung generativer KI am Arbeitsplatz. Gleichzeitig nutzen aber 85 Prozent der Arbeitnehmer generative KI bereits in irgendeiner Form. Die unterschiedlichsten KI-Anwendungen sind heute für jedermann kostenfrei zugänglich. Folglich verbreiten Angestellte Schatten-KI ohne das erforderliche Training oder die organisatorische Unterstützung, die nötig wäre, um generative KI verantwortungsvoll umsetzen zu können. Durch diesen nicht genehmigten und versteckten Einsatz von KI besteht insbesondere die Gefahr, dass Firmeninterna oder personenbezogene Daten durch die Arbeit mit ungenehmigten KI-Tools nach außen gelangen und so dem Ruf und der Performance des Unternehmens geschadet werden könnte. Um in einer bald KI-gesteuerten Welt wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sich Organisationen also strukturell und strategisch auf die Nutzung von KI einstellen.

Wie lassen sich die Vorteile generativer KI hingegen sicher und effektiv ausschöpfen?

Um das Potenzial von Künstlicher Intelligenz effektiv und sicher zu nutzen, müssen Unternehmensrichtlinien und -strukturen neu bewertet und angepasst werden. Ein Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO) etwa, also eine neue fokussierte KI-Führungskraft, ist hier unerlässlich. Ein CAIO ergänzt die traditionellen C-Suite-Rollen und ist Dreh- und Angelpunkt bei der Umsetzung generativer KI innerhalb der Organisationen. Er gestaltet die strategische Ausrichtung seines Unternehmens, indem er KI-Initiativen mit langfristigen Geschäftszielen sowie Markt-Trends in Einklang bringt sowie Daten- und Asset-Strategien entwickelt. Zu den Aufgaben eines CAIOs gehört es, KI-Initiativen strategisch und ethisch vertretbar umzusetzen und die effektive Einführung generativer KI zu beschleunigen.

Welche Rolle spielt dabei eine einheitliche Asset-Strategie?

Eine einheitliche Asset-Strategie spielt eine zentrale Rolle bei der optimalen Einführung und kontrollierten Nutzung von KI. Sie beinhaltet das Erschließen von Informationen aus physischen und digitalen Assets sowie die Optimierung von Schutz und der Verwaltung dieser Assets während ihres gesamten Lebenszyklus. Eine einheitliche Asset-Strategie ermöglicht es Unternehmen, alle Assets, die in und von generativen KI-Anwendungen genutzt und produziert werden, systematisch und vollständig zu erfassen. Strategisch betrachtet harmonisiert diese Strategie KI-Initiativen und Asset-Management: Sie verwaltet sowohl digitale als auch physische Assets, verbessert deren Datenqualität, optimiert Abläufe und mindert Risiken. In der Praxis erleichtert eine effektive Verwaltung von Assets die effiziente Planung, Zuweisung und Verwaltung von IT-Ressourcen, damit IT-Teams sich auf das Training und die Bereitstellung generativer KI-Modelle vorbereiten können.