Künstliche Intelligenz in Unternehmen: Chancen und Risiken

LONDON (IT BOLTWISE) – Die Einführung generativer KI-Tools hat in der Unternehmenswelt für Aufsehen gesorgt. Mitarbeiter aus verschiedenen Branchen erkannten schnell das Potenzial dieser Technologie, um die Produktivität zu steigern und Arbeitsprozesse zu beschleunigen.

Die Verfügbarkeit generativer KI-Tools seit Ende 2022 hat nicht nur Technologen, sondern auch Mitarbeiter aus allen Branchen aufhorchen lassen. Diese erkannten sofort das Potenzial der KI, um die Produktivität zu steigern, die Kommunikation zu optimieren und Arbeitsprozesse zu beschleunigen. Wie bei vielen IT-Innovationen zuvor, wie etwa bei der Einführung von Cloud-Speicherlösungen, gelangte die KI nicht durch offizielle Kanäle in die Unternehmen, sondern durch die Eigeninitiative der Mitarbeiter, die smarter arbeiten wollten.

Angesichts der Gefahr, dass sensible Daten in öffentliche KI-Schnittstellen eingespeist werden, reagierten viele Unternehmen zunächst mit strikten Maßnahmen: Sie blockierten den Zugang zu diesen Anwendungen. Diese Reaktion ist zwar verständlich, stellt jedoch keine langfristige Strategie dar. Tatsächlich ist das Blockieren öffentlicher KI-Anwendungen oft nicht effektiv, da Mitarbeiter Wege finden, die Beschränkungen zu umgehen, indem sie beispielsweise private Geräte nutzen oder Daten über persönliche E-Mail-Konten versenden.

Diese Umgehungsstrategien führen zu einem Phänomen, das als Shadow AI bekannt ist. Dabei werden sensible Interaktionen in den Schatten verlagert, außerhalb der Sichtweite von Unternehmensüberwachung und -schutzmaßnahmen. Das Blockieren nicht genehmigter KI-Apps mag auf den ersten Blick die Nutzung auf null reduzieren, doch in Wirklichkeit wird die Organisation blind für das, was tatsächlich passiert.

Ein Blick in die Vergangenheit zeigt, dass ähnliche Herausforderungen bereits bei der Einführung von SaaS-Lösungen bestanden. Damals versuchten IT-Teams, die unkontrollierte Nutzung von Cloud-basierten Speicheranwendungen zu unterbinden. Die Lösung bestand jedoch nicht im Verbot, sondern in der Bereitstellung sicherer, benutzerfreundlicher Alternativen, die den Erwartungen der Mitarbeiter an Komfort und Geschwindigkeit entsprachen.

Bevor ein Unternehmen die Nutzung von KI intelligent steuern kann, muss es verstehen, was tatsächlich passiert. Das Blockieren von Datenverkehr ohne ausreichende Sichtbarkeit ist wie das Errichten eines Zauns, ohne die Grundstücksgrenzen zu kennen. Unternehmen wie Zscaler bieten hier Lösungen, indem sie Echtzeit-Einblicke in die Nutzung von KI-Anwendungen ermöglichen. Diese Sichtbarkeit ist entscheidend für die Risikobewertung, die Gestaltung von Richtlinien und die Förderung einer sicheren KI-Nutzung.

Die Entwicklung von Richtlinien sollte kontextbewusst und auf den Prinzipien von Zero Trust basieren, die kein implizites Vertrauen voraussetzen und eine kontinuierliche, kontextbezogene Bewertung verlangen. Nicht jede Nutzung von KI birgt dasselbe Risiko, und die Richtlinien sollten dies widerspiegeln. Beispielsweise kann der Zugriff auf eine KI-Anwendung mit Vorsicht gewährt oder der Vorgang nur im Browser-Isolationsmodus erlaubt werden, um zu verhindern, dass potenziell sensible Daten in die App eingefügt werden.

Ein weiterer Ansatz besteht darin, Benutzer auf eine unternehmensgenehmigte Alternative umzuleiten, die vor Ort verwaltet wird. So können Mitarbeiter die Produktivitätsvorteile nutzen, ohne das Risiko einer Datenexposition einzugehen. Wenn den Nutzern eine sichere, schnelle und genehmigte Möglichkeit zur Nutzung von KI geboten wird, besteht keine Notwendigkeit, die Unternehmensrichtlinien zu umgehen.

Schließlich ermöglichen die Datenschutztools von Zscaler, dass Mitarbeiter bestimmte öffentliche KI-Apps nutzen können, ohne versehentlich sensible Informationen zu versenden. Die Forschung zeigt, dass über 4 Millionen Verstöße gegen die Richtlinien zur Verhinderung von Datenverlusten in der Zscaler-Cloud aufgetreten sind, bei denen sensible Unternehmensdaten wie Finanzdaten, personenbezogene Informationen, Quellcode und medizinische Daten an eine KI-Anwendung gesendet werden sollten, dieser Vorgang jedoch durch die Zscaler-Richtlinien blockiert wurde.

Es geht nicht darum, die Einführung von KI zu stoppen, sondern sie verantwortungsvoll zu gestalten. Sicherheit und Produktivität müssen nicht im Widerspruch stehen. Mit den richtigen Werkzeugen und der richtigen Einstellung können Organisationen beides erreichen: die Nutzer zu befähigen und die Daten zu schützen.

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