W\u00e4hrend viele Unternehmen gezielt verschiedene KI-Werkzeuge zur Steigerung von Qualit\u00e4t und Effizienz einf\u00fchren, breiten sich in Unternehmensumgebungen gleichzeitig KI-Tools aus, die gar nicht erw\u00fcnscht sind. Immer mehr Softwarehersteller integrieren KI-Funktionen direkt in Produkte, die in Unternehmen zum Teil schon lange vor dem KI-Hype verwendet werden (siehe Microsoft\u00a0Copilot und Google\u00a0Gemini). Auch die Angestellten selbst bleiben oft nicht unt\u00e4tig und nutzen still und heimlich KI-Tools in ihren Arbeitsumgebungen. Dies hat f\u00fcr Unternehmen ein erhebliches und schwer kontrollierbares Datenleck zur Folge: Informationen, die Mitarbeiter aus internen Unternehmenssystemen in KI-Chatbots verschiedener Anwendungen kopieren, werden nicht nur den jeweiligen SaaS-Anbietern, sondern auch den Entwicklern der zugrunde liegenden KI-Modelle zug\u00e4nglich. Wenn man dem entgegenwirken will, h\u00e4ngen sowohl die Risiken als auch die Strategien zu ihrer Vermeidung von der jeweiligen Art des genutzten KI-Systems ab. Wir bringen etwas Struktur in dieses umfassende Thema und konzentrieren uns dabei insbesondere auf Tools zum Erkennen und Blockieren von KI auf zwei unterschiedlichen Ebenen.<\/p>\n
Je nach Art der KI sind unterschiedliche Ma\u00dfnahmen erforderlich, um ihre Nutzung zu kontrollieren oder gegebenenfalls zu untersagen. Grunds\u00e4tzlich lassen sich KI-Anwendungen in vier Kategorien einteilen.<\/p>\n
Jedes Unternehmen muss \u2013 abh\u00e4ngig von Branche, Innovations- und Risikobereitschaft \u2013 selbst beantworten, welche KI-Produkte sicher genutzt werden k\u00f6nnen, welche im Einzelfall zu genehmigen sind und welche vollst\u00e4ndig ausgeschlossen werden sollten. Stark regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen werden hier anders entscheiden als etwa der Einzelhandel. F\u00fcr alle gilt aber: Nachdem genau analysiert wurde, welche KI-Tools bereits in das Unternehmen Einzug gehalten haben, m\u00fcssen die internen Richtlinien angepasst werden. Die erste Aufgabe sollte daher die Analyse der internen Infrastruktur mithilfe vorhandener IT-Sicherheitsl\u00f6sungen und Logging-Tools sein.<\/p>\n
Je nachdem, welche Strategie ein Unternehmen f\u00fcr sich gew\u00e4hlt hat, sind anschlie\u00dfend verschiedene Ma\u00dfnahmen zur Regulierung aufgedeckter KI-Systeme anzuwenden:<\/p>\n
Das Erkennen von KI erfordert einen mehrschichtigen Ansatz, da sich verschiedene Erkennungsmethoden erg\u00e4nzen und unterschiedliche Arten von KI-Infrastrukturen unterschiedlich gut aufsp\u00fcren.<\/p>\n