{"id":854,"date":"2026-06-24T10:43:22","date_gmt":"2026-06-24T10:43:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zupino.com\/uncategorized\/how-ai-driven-workflows-are-changing-the-way-companies-think-about-data-risk\/"},"modified":"2026-06-24T10:43:22","modified_gmt":"2026-06-24T10:43:22","slug":"wie-ki-gesteuerte-arbeitsablaufe-die-sichtweise-von-unternehmen-auf-datenrisiken-verandern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zupino.com\/de\/ai-tools\/automation-ai\/how-ai-driven-workflows-are-changing-the-way-companies-think-about-data-risk\/","title":{"rendered":"Bew\u00e4ltigung von Datenrisiken in KI-gesteuerten Arbeitsabl\u00e4ufen"},"content":{"rendered":"

Ein Kundendienstmitarbeiter gibt eine Beschwerde in einen KI-Assistenten ein und bittet diesen, eine Antwort zu entwerfen. Die Beschwerde enth\u00e4lt den Namen des Kunden, seine Kundennummer und seine Krankengeschichte. Die Antwort wird innerhalb von Sekunden erstellt, \u00fcberarbeitet und versendet. Es ist zun\u00e4chst kein Sicherheitsversto\u00df erkennbar, es ert\u00f6nt kein Sicherheitsalarm, und der Mitarbeiter betrachtet die Aufgabe als erledigt.<\/span><\/p>\n

Dennoch bleiben einige wichtige Fragen offen. Durften die Informationen die kontrollierte Umgebung des Unternehmens verlassen? Wurden sie vom KI-Anbieter gespeichert? K\u00f6nnten sie zur Verbesserung der Dienstleistungen oder zum Training von Modellen verwendet werden? Welche Subunternehmer haben sie verarbeitet? W\u00e4re das Unternehmen in der Lage, die Eingabe wiederherzustellen, falls der Kunde die Entscheidung sp\u00e4ter anfechten sollte?<\/span><\/p>\n

So ver\u00e4ndern KI-gesteuerte Arbeitsabl\u00e4ufe das Datenrisiko. Die Gefahr beschr\u00e4nkt sich nicht mehr nur darauf, dass eine Datenbank gestohlen wird oder ein Mitarbeiter die falsche Tabelle anh\u00e4ngt. Vertrauliche Informationen durchlaufen mittlerweile Eingabeaufforderungen, Abrufsysteme, Modellschnittstellen, Plug-ins, automatisierte Agenten und Infrastruktur von Drittanbietern. Der Arbeitsablauf mag zwar schneller sein, doch die Datenspur ist l\u00e4nger und oft weniger gut nachvollziehbar.<\/span><\/p>\n

Die zentrale Frage f\u00fcr das Management lautet daher nicht, ob KI menschliche Fehler reduziert. Es geht vielmehr darum, ob das Unternehmen noch wei\u00df, welche Informationen verarbeitet werden, wohin sie weitergeleitet werden, wer darauf zugreifen kann und welche automatisierten Aktionen dadurch ausgel\u00f6st werden d\u00fcrfen.<\/span><\/p>\n

Automatisierung kann Fehler reduzieren und deren Folgen vervielfachen<\/span><\/h2>\n

Herk\u00f6mmliche Datenkontrollen wurden gr\u00f6\u00dftenteils f\u00fcr Systeme mit vorhersehbaren Ein- und Ausgabedaten konzipiert. Eine Lohnabrechnungsanwendung f\u00fchrt eine festgelegte Berechnung durch. Eine Kundendatenbank speichert Datens\u00e4tze in bekannten Feldern. Der Zugriff kann je nach Funktion gew\u00e4hrt werden, w\u00e4hrend wesentliche \u00c4nderungen protokolliert und \u00fcberpr\u00fcft werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Ein KI-Workflow verh\u00e4lt sich anders. Er kann eingehende Informationen klassifizieren, zusammenfassen, mit internen Dokumenten verkn\u00fcpfen, eine Empfehlung generieren und diese Empfehlung an ein anderes System weiterleiten. Sind Mitarbeiter beteiligt, kann das Modell zudem eine E-Mail versenden, einen Datensatz aktualisieren, einen Routineantrag genehmigen oder einen weiteren automatisierten Prozess einleiten.<\/span><\/p>\n

Dadurch lassen sich sich wiederholende manuelle Arbeitsschritte vermeiden. KI kann dabei helfen, ungew\u00f6hnliche Zugriffsmuster zu erkennen, sensible Informationen zu identifizieren, Dokumente zu klassifizieren und Transaktionen zur \u00dcberpr\u00fcfung zu kennzeichnen. Sie kann aber auch denselben Fehler in Tausenden von F\u00e4llen wiederholen, bevor es jemand bemerkt.<\/span><\/p>\n

Ein menschlicher Mitarbeiter, der eine Richtlinie falsch versteht, kann mehrere Datens\u00e4tze falsch bearbeiten. Ein automatisierter Workflow, der dieselbe falsche Interpretation zugrunde legt, kann jeden betroffenen Datensatz im System falsch bearbeiten. Der Effizienzvorteil und das Kontrollrisiko ergeben sich aus demselben Merkmal: der Skalierbarkeit.<\/span><\/p>\n

Unternehmen sollten daher aufh\u00f6ren, \u201cHuman-in-the-Loop\u201d als ausreichende L\u00f6sung zu betrachten. Es ist unwahrscheinlich, dass eine Person, die an einem Nachmittag mehrere hundert von KI generierte Entscheidungen genehmigt, jede einzelne davon sinnvoll bewerten kann. Menschliche Aufsicht ist nur dann sinnvoll, wenn der Pr\u00fcfer \u00fcber gen\u00fcgend Informationen, Befugnisse und Zeit verf\u00fcgt, um einzugreifen.<\/span><\/p>\n

Die Eingabeaufforderung ist zu einem neuen Kanal f\u00fcr die Daten\u00fcbertragung geworden<\/span><\/h2>\n

Viele Unternehmen haben jahrelang die M\u00f6glichkeiten ihrer Mitarbeiter eingeschr\u00e4nkt, Kundenlisten, Finanzunterlagen und gesch\u00e4ftlich sensible Dokumente zu exportieren. Generative KI hat nun einen weniger offensichtlichen Weg geschaffen: das Eingabefeld.<\/span><\/p>\n

Ein Mitarbeiter kann einen Teil eines Vertrags in einen Assistenten einf\u00fcgen, um eine Zusammenfassung zu erhalten, Verkaufsdaten zur Analyse hochladen oder die E-Mail-Adresse eines Kunden angeben, damit das System eine Antwort verfassen kann. Diese Vorgehensweise mag eher an die Nutzung einer Suchmaschine erinnern als an die \u00dcbertragung von Daten an einen externen Verarbeiter, auch wenn es aus Sicht der Datenverwaltung genau das sein mag.<\/span><\/p>\n

Dies ver\u00e4ndert die praktische Bedeutung des Datenschutzes. Es reicht nicht mehr aus, E-Mail-Anh\u00e4nge, USB-Ger\u00e4te und Plattformen zur Dateifreigabe zu \u00fcberwachen. Unternehmen m\u00fcssen wissen, auf welche KI-Schnittstellen Mitarbeiter zugreifen k\u00f6nnen, welche Kategorien von Informationen eingegeben werden d\u00fcrfen und welche technischen Kontrollma\u00dfnahmen verhindern, dass vertrauliche Daten die zugelassenen Umgebungen verlassen.<\/span><\/p>\n

Ein pauschales Verbot ist selten eine wirksame langfristige L\u00f6sung. Mitarbeiter k\u00f6nnten auf private Konten oder nicht genehmigte Tools zur\u00fcckgreifen, wenn sie der Meinung sind, dass KI ihre Arbeit wesentlich verbessert. Ein wirksamerer Ansatz besteht darin, eine genehmigte Unternehmensumgebung bereitzustellen, zu erl\u00e4utern, welche Informationen verboten sind, und Kontrollmechanismen anzuwenden, die personenbezogene, vertrauliche und regulierte Daten erkennen oder unkenntlich machen, bevor sie in ein Modell gelangen.<\/span><\/p>\n

Die Richtlinie muss pr\u00e4ziser sein als die Aufforderung \u201cGeben Sie keine sensiblen Informationen ein\u201d. Ein Vertriebsmitarbeiter muss wissen, ob darunter Kundennamen, Details zur Pipeline, Preisangaben, Vertragsbedingungen, Besprechungsprotokolle und interne Prognosen fallen. Ein Ingenieur ben\u00f6tigt vergleichbare Leitlinien f\u00fcr Quellcode, Produktentw\u00fcrfe, Zugangsdaten und Informationen zu Sicherheitsl\u00fccken.<\/span><\/p>\n

Ohne konkrete Anwendungsbeispiele ist eine KI-Richtlinie lediglich ein Dokument, das die Mitarbeiter zur Kenntnis nehmen und dann selbst auslegen.<\/span><\/p>\n

Das Abrufen f\u00fchrt zu einem Problem mit den Berechtigungen<\/span><\/h2>\n

Viele KI-Systeme in Unternehmen nutzen die \u201eRetrieval-Augmented Generation\u201c, allgemein bekannt als RAG. Anstatt sich ausschlie\u00dflich auf das allgemeine Training eines Modells zu st\u00fctzen, durchsucht die Anwendung genehmigte interne Quellen und stellt dem Modell bei der Beantwortung einer Frage relevantes Material zur Verf\u00fcgung.<\/span><\/p>\n

Dadurch kann ein Assistent wesentlich n\u00fctzlicher werden. Ein Mitarbeiter k\u00f6nnte eine Frage zu einer Reiserichtlinie, einem technischen Verfahren oder einem Kundenkonto stellen und eine Antwort erhalten, die auf den Unternehmensdaten basiert.<\/span><\/p>\n

Au\u00dferdem entsteht dadurch ein erhebliches Problem bei der Zugriffskontrolle. Der Assistent darf keine Dokumente abrufen, zu deren Einsicht der Benutzer nie berechtigt war.<\/span><\/p>\n

Ein schlecht konzipiertes System kann zwar eine Verbindung zu einem umfangreichen Dokumentenarchiv herstellen, ohne jedoch die zugrunde liegenden Zugriffsrechte korrekt zu \u00fcbernehmen. Ein Mitarbeiter, der eine Datei zur Verg\u00fctung von F\u00fchrungskr\u00e4ften \u00fcber die normale Benutzeroberfl\u00e4che nicht finden konnte, k\u00f6nnte dennoch an deren Inhalt gelangen, indem er dem Assistenten eine ausreichend konkrete Frage stellt.<\/span><\/p>\n

Das Risiko steigt, wenn die Zugriffsrechte auf gemeinsam genutzten Laufwerken, Kollaborationsplattformen und Altsystemen uneinheitlich sind. KI verursacht diese Schwachstellen zwar nicht, kann es jedoch erheblich erleichtern, sie auszunutzen. Informationen, f\u00fcr deren Abruf bisher Ausdauer und Kenntnisse der Dateistruktur des Unternehmens erforderlich waren, k\u00f6nnen nun durch Fragen in nat\u00fcrlicher Sprache zug\u00e4nglich gemacht werden.<\/span><\/p>\n

Bevor ein KI-Assistent mit dem internen Wissensbestand verkn\u00fcpft wird, sollte das Unternehmen pr\u00fcfen, ob die Berechtigungen des Quellsystems zum Zeitpunkt der Abfrage \u00fcbernommen und durchgesetzt werden. Au\u00dferdem sollte untersucht werden, ob die generierten Antworten durch Zusammenfassungen, Vergleiche oder Schlussfolgerungen Informationen preisgeben, auch wenn das Originaldokument nicht angezeigt wird.<\/span><\/p>\n

Bei Zugriffstests m\u00fcssen realistische b\u00f6swillige Anfragen ber\u00fccksichtigt werden. Es reicht nicht aus, zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob ein autorisierter Mitarbeiter die richtige Richtlinie abrufen kann. Das Team muss au\u00dferdem testen, ob ein nicht autorisierter Mitarbeiter das System dazu bringen kann, vertrauliche Informationen indirekt preiszugeben.<\/span><\/p>\n

Mehr Daten f\u00fchren nicht automatisch zu einem besseren Arbeitsablauf<\/span><\/h2>\n

KI-Projekte gehen oft von der Annahme aus, dass sich die Leistung verbessert, wenn das Modell auf mehr Informationen zugreifen kann. Das veranlasst Teams dazu, Kundendaten, Kommunikationsdaten, Transaktionsverl\u00e4ufe und Verhaltensdaten zusammenzuf\u00fchren, bevor sie entscheiden, welche Felder tats\u00e4chlich erforderlich sind.<\/span><\/p>\n

Dies ist das Gegenteil von Datenminimierung. Es vergr\u00f6\u00dfert die potenziellen Auswirkungen einer Datenschutzverletzung, erh\u00f6ht die Wahrscheinlichkeit, dass Informationen au\u00dferhalb ihres urspr\u00fcnglichen Zwecks verwendet werden, und erschwert die L\u00f6schung oder Berichtigung.<\/span><\/p>\n

Ein Personalreferent ben\u00f6tigt beispielsweise m\u00f6glicherweise Informationen zu den F\u00e4higkeiten und Erfahrungen eines Bewerbers sowie dessen Antworten auf berufsbezogene Fragen. Er ben\u00f6tigt nicht unbedingt Fotos, das Geburtsdatum, Angaben zur Familie oder historische Metadaten aus jeder fr\u00fcheren Bewerbung. Ein Modell zur Kundenbindung erfordert m\u00f6glicherweise Informationen zu den j\u00fcngsten Kontoaktivit\u00e4ten, ohne dass ein uneingeschr\u00e4nkter Zugriff auf die gesamte bisher vom Kunden versendete Korrespondenz erforderlich ist.<\/span><\/p>\n

Die Datenminimierung sollte in die Architektur des Arbeitsablaufs integriert werden. Das System sollte nur die f\u00fcr die jeweilige Aufgabe erforderlichen Informationen f\u00fcr den k\u00fcrzestm\u00f6glichen, gerechtfertigten Zeitraum erhalten. Irrelevante Identifikatoren k\u00f6nnen entfernt, besonders sensible Felder abgetrennt und die Daten transformiert werden, bevor sie an das Modell \u00fcbermittelt werden.<\/span><\/p>\n

Dies verbessert auch die Nachvollziehbarkeit. Wenn ein Arbeitsablauf zu einem unerwarteten Ergebnis f\u00fchrt, ist es einfacher, eine definierte Reihe von Eingaben zu untersuchen als eine wahllos zusammengestellte Sammlung von Daten aus verschiedenen Unternehmenssystemen.<\/span><\/p>\n

Datenqualit\u00e4t wird zu einer operativen Kontrollma\u00dfnahme<\/span><\/h2>\n

Im herk\u00f6mmlichen Berichtswesen k\u00f6nnen Daten von schlechter Qualit\u00e4t zu ungenauen Diagrammen oder Managementberichten f\u00fchren. In einem automatisierten KI-Workflow k\u00f6nnen sie hingegen zu falschen Entscheidungen oder Ma\u00dfnahmen f\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Nehmen wir als Beispiel einen Versicherer, der KI zur Weiterleitung von Schadensf\u00e4llen einsetzt. Ein veralteter Policencode k\u00f6nnte dazu f\u00fchren, dass ein berechtigter Schadensfall in die Betrugswarteschlange geleitet wird. Ein doppelter Kundendatensatz k\u00f6nnte dazu f\u00fchren, dass ein Kundendienstmitarbeiter widerspr\u00fcchliche Informationen bereitstellt. Ein fehlendes Einwilligungskennzeichen k\u00f6nnte dazu f\u00fchren, dass personenbezogene Daten in einem Arbeitsablauf verwendet werden, aus dem sie eigentlich h\u00e4tten ausgeschlossen werden m\u00fcssen.<\/span><\/p>\n

Das Problem l\u00e4sst sich nicht durch die Wahl eines leistungsf\u00e4higeren Modells l\u00f6sen. Die Modellleistung kann unzuverl\u00e4ssige Quelldaten, undefinierte Felder oder widerspr\u00fcchliche Datens\u00e4tze nicht durchg\u00e4ngig ausgleichen.<\/span><\/p>\n

Unternehmen m\u00fcssen Schwellenwerte f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t als Voraussetzungen f\u00fcr die Bereitstellung betrachten. Bevor ein Workflow automatisiert wird, sollte der Verantwortliche wissen, welche Quellen dabei verwendet werden, wie aktuell diese sind, wie hoch der Anteil unvollst\u00e4ndiger Datens\u00e4tze ist und welche Fehler das Ergebnis wesentlich beeinflussen k\u00f6nnten.<\/span><\/p>\n

Die relevante Kennzahl ist nicht einfach nur die Modellgenauigkeit. Es kann sich dabei um die Anzahl der falsch zugeordneten F\u00e4lle, den Anteil der F\u00e4lle, die einer manuellen Korrektur bed\u00fcrfen, die Rate der falschen Betrugswarnungen oder die Anzahl der Kunden handeln, die auf der Grundlage veralteter Informationen beraten werden.<\/span><\/p>\n

Diese Ma\u00dfnahmen stellen einen Zusammenhang zwischen der technischen Leistung und den betrieblichen Auswirkungen her.<\/span><\/p>\n

Die KI-Lieferkette ist Teil der Datengrenze<\/span><\/h2>\n

Eine KI-Anwendung f\u00fcr Unternehmen besteht selten aus einem einzigen System, das von einem einzigen Unternehmen bereitgestellt wird. Sie kann auf einem Grundmodell, einer Cloud-Infrastruktur, einer Orchestrierungsebene, einer Vektordatenbank, \u00dcberwachungssoftware, Plug-ins und externen Datenquellen basieren.<\/span><\/p>\n

Jede Komponente kann Einfluss darauf haben, wie Informationen verarbeitet und gesch\u00fctzt werden. Ein Unternehmen hat m\u00f6glicherweise einen Vertrag mit dem Anwendungsanbieter, ohne zu wissen, welcher Modellanbieter die Eingabeaufforderungen erh\u00e4lt, wo die Embeddings gespeichert werden oder ob Diagnoseprotokolle Kundeninformationen enthalten.<\/span><\/p>\n

Herk\u00f6mmliche Lieferantenfrageb\u00f6gen sind f\u00fcr diese Architektur oft zu allgemein gehalten. Die Frage, ob ein Lieferant einen Sicherheitsstandard einh\u00e4lt, gibt keinen Aufschluss dar\u00fcber, ob Eingaben gespeichert werden, ob Kundendaten zur Verbesserung von Modellen verwendet werden oder was passiert, wenn ein Subunternehmer wechselt.<\/span><\/p>\n

Beschaffungsteams sollten f\u00fcr jeden wesentlichen KI-Workflow ein Datenflussdiagramm anfordern. Darin sollten die Kategorien der erfassten Informationen, die Systeme, durch die sie geleitet werden, die Speicherorte, die Aufbewahrungsfristen sowie die Parteien, die Zugriff darauf haben, aufgef\u00fchrt sein.<\/span><\/p>\n

Der Vertrag sollte auch \u00c4nderungen an Modellen und Komponenten abdecken. Ein KI-Dienst kann sich wesentlich ver\u00e4ndern, wenn der Anbieter das zugrunde liegende Modell ersetzt, Sicherheitsfilter modifiziert oder einen neuen Unterauftragsverarbeiter einbindet. Ein Workflow, der f\u00fcr eine bestimmte Konfiguration genehmigt wurde, sollte nicht auf unbestimmte Zeit genehmigt bleiben, nachdem sich seine technische Grundlage ge\u00e4ndert hat.<\/span><\/p>\n

Das Lieferantenrisiko tritt somit kontinuierlich auf und konzentriert sich nicht mehr auf den Zeitpunkt des Kaufs.<\/span><\/p>\n

KI birgt Sicherheitsrisiken, die herk\u00f6mmliche Filter m\u00f6glicherweise \u00fcbersehen<\/span><\/h2>\n

KI-Systeme bergen die bekannten Cybersicherheitsrisiken wie unsichere Zugriffe, offengelegte Anmeldedaten und anf\u00e4llige Softwarekomponenten. Zudem bringen sie neue Angriffsmethoden mit sich, die mit der Art und Weise zusammenh\u00e4ngen, wie Modelle Anweisungen und Daten interpretieren.<\/span><\/p>\n

Ein Beispiel hierf\u00fcr ist die Prompt-Injektion. In einem Dokument, einer Webseite, einer Nachricht oder anderen Inhalten, die vom Modell verarbeitet werden, k\u00f6nnen b\u00f6swillige Anweisungen eingebettet werden. Das System k\u00f6nnte diese Anweisungen als ma\u00dfgeblich betrachten und die vom Unternehmen vorgesehenen Regeln ignorieren.<\/span><\/p>\n

Stellen Sie sich einen KI-Agenten vor, der per E-Mail eingegangene Lieferantenrechnungen pr\u00fcft. Ein manipuliertes Dokument k\u00f6nnte versteckten Text enthalten, der den Agenten anweist, bisherige Vorgaben zu ignorieren, interne Informationen zu extrahieren oder den Arbeitsablauf umzuleiten. Das Risiko ist umso gr\u00f6\u00dfer, wenn das System ohne gesonderte Autorisierung auf andere Daten zugreifen oder Ma\u00dfnahmen ergreifen kann.<\/span><\/p>\n

Ein weiteres Problem stellt die Datenvergiftung dar. Werden Trainings-, Test- oder Abrufdaten manipuliert, kann das System unerw\u00fcnschtes Verhalten erlernen oder wiederholen. Zur Offenlegung sensibler Informationen kann es kommen, wenn ein Modell vertrauliche Inhalte in seiner Ausgabe preisgibt \u2013 sei es, weil die Informationen in einer Eingabeaufforderung, einer verkn\u00fcpften Wissensdatenbank oder einem nicht ordnungsgem\u00e4\u00df verwalteten Datensatz enthalten waren.<\/span><\/p>\n

Diese Risiken erfordern mehr als nur das Bewusstsein der Mitarbeiter. Das System ben\u00f6tigt eingeschr\u00e4nkte Berechtigungen, getrennte Vertrauenszonen, eine \u00dcberwachung der Ein- und Ausg\u00e4nge, Ratenbegrenzungen sowie eine ausdr\u00fcckliche Genehmigung vor folgenreichen Aktionen. Inhalte, die aus einer externen Quelle abgerufen werden, sollten nicht automatisch als vertrauensw\u00fcrdige Anweisungen behandelt werden.<\/span><\/p>\n

Das sicherste Gestaltungsprinzip besteht darin, der KI nur die unbedingt erforderlichen Befugnisse zu \u00fcbertragen. Ein System, das einen Zahlungsauftrag entwirft, birgt ein geringeres Risiko als eines, das die Zahlung ohne eigenst\u00e4ndige \u00dcberpr\u00fcfung ausf\u00fchren kann.<\/span><\/p>\n

Die Protokollierung ist unverzichtbar, f\u00fchrt jedoch zu einem weiteren sensiblen Datensatz<\/span><\/h2>\n

Wenn ein KI-Workflow zu einer umstrittenen Entscheidung f\u00fchrt, muss das Unternehmen rekonstruieren, was genau passiert ist. Dazu sind m\u00f6glicherweise die Eingabeaufforderung, die abgerufenen Dokumente, die Modellversion, die generierte Antwort, die Identit\u00e4t des Benutzers, die Systemanweisungen sowie die nachfolgenden Ma\u00dfnahmen erforderlich.<\/span><\/p>\n

Ohne diese Aufzeichnungen wird die Untersuchung zu reiner Spekulation. Die Organisation wei\u00df zwar m\u00f6glicherweise, dass ein KI-Tool zum Einsatz kam, kann aber nicht erkl\u00e4ren, welche Informationen das Ergebnis beeinflusst haben.<\/span><\/p>\n

Doch auch Protokolle k\u00f6nnen an sich hochsensibel sein. Ein Befehlsverlauf kann Kundenbeschwerden, Gesundheitsdaten, Vertragsformulierungen, Quellcode oder Mitarbeitergespr\u00e4che enthalten. Die unbefristete Speicherung all dieser Daten schafft eine neue Risikokonzentration.<\/span><\/p>\n

Die L\u00f6sung liegt in einer selektiven, zweckgebundenen Protokollierung. Unternehmen sollten festlegen, welche Aufzeichnungen f\u00fcr die Sicherheit, die Revision, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Leistungs\u00fcberwachung erforderlich sind, und anschlie\u00dfend entsprechende Zugriffs- und Aufbewahrungsregeln festlegen.<\/span><\/p>\n

Ein Schreibassistent mit geringem Risiko erfordert m\u00f6glicherweise nur begrenzte Betriebsprotokolle. Ein Arbeitsablauf, der Auswirkungen auf die Bonit\u00e4t, die Besch\u00e4ftigung, Versicherungen oder den Zugang zu grundlegenden Dienstleistungen hat, erfordert m\u00f6glicherweise einen wesentlich umfassenderen Pr\u00fcfpfad.<\/span><\/p>\n

In den Protokollen sollten auch Konfigurations\u00e4nderungen erfasst werden. Wenn ein Modell aktualisiert, eine Eingabeaufforderungsvorlage ge\u00e4ndert oder eine neue Datenquelle angebunden wird, muss das Unternehmen wissen, welche Entscheidungen unter welcher Version getroffen wurden.<\/span><\/p>\n

Die Unternehmensf\u00fchrung muss sich am Arbeitsablauf orientieren, nicht am Technologiebudget<\/span><\/h2>\n

Viele Unternehmen \u00fcbertragen die KI-Governance einem Innovationsausschuss, w\u00e4hrend der Datenschutz weiterhin in den Zust\u00e4ndigkeitsbereich der Rechtsabteilung, die Cybersicherheit in den der IT-Abteilung und das operative Risiko in den der einzelnen Gesch\u00e4ftsbereiche f\u00e4llt. Die Folge ist eine fragmentierte \u00dcberwachung von Arbeitsabl\u00e4ufen, die alle vier Bereiche betreffen.<\/span><\/p>\n

Eine bessere Governance-Einheit ist der Anwendungsfall. F\u00fcr jeden wichtigen Arbeitsablauf sollte es einen namentlich benannten fachlichen Verantwortlichen geben, der f\u00fcr das Ergebnis zust\u00e4ndig ist, einen technischen Verantwortlichen, der f\u00fcr die Umsetzung zust\u00e4ndig ist, sowie klar benannte Spezialisten f\u00fcr die Bereiche Sicherheit, Datenschutz, Recht und Aktenverwaltung.<\/span><\/p>\n

Vor der Einf\u00fchrung sollte das Team in der Lage sein, einige praktische Fragen zu beantworten:<\/span><\/p>\n

Welche gesch\u00e4ftliche Entscheidung oder welcher Prozess wird ge\u00e4ndert?<\/span><\/p>\n

Welche Daten flie\u00dfen in den Workflow ein, und auf welcher rechtlichen und betrieblichen Grundlage geschieht dies?<\/span><\/p>\n

Welche Systeme und Drittanbieter erhalten diese Daten?<\/span><\/p>\n

Welche Fehler w\u00fcrden zu einem erheblichen Schaden f\u00fchren?<\/span><\/p>\n

Welche Ma\u00dfnahmen kann die KI ohne Genehmigung ergreifen?<\/span><\/p>\n

Wie k\u00f6nnen Nutzer das Ergebnis anfechten oder korrigieren?<\/span><\/p>\n

Bei welchem Ereignis m\u00fcsste der Workflow unterbrochen werden?<\/span><\/p>\n

Diese Fragen sind aussagekr\u00e4ftiger als die Frage, ob das Unternehmen \u00fcber eine KI-Strategie verf\u00fcgt. Sie zeigen, ob jemand das System gut genug versteht, um verantwortungsvoll damit umzugehen.<\/span><\/p>\n

Beginnen Sie mit einem KI-Workflow-Register<\/span><\/h2>\n

Der erste praktische Schritt ist eine Bestandsaufnahme. Viele Organisationen k\u00f6nnen KI nicht effektiv steuern, weil sie nicht wissen, wo sie eingesetzt wird.<\/span><\/p>\n

Das Verzeichnis sollte gekaufte Tools, intern entwickelte Systeme, in bestehende Software integrierte KI-Funktionen sowie die Nutzung von Allzweck-Assistenten durch Mitarbeiter umfassen. Jeder Eintrag sollte den Gesch\u00e4ftszweck, die Datenkategorien, den Eigent\u00fcmer, den Anbieter, das Modell, die Integrationen, die Bedeutung f\u00fcr die Entscheidungsfindung und den Umfang der menschlichen Aufsicht angeben.<\/span><\/p>\n

Bei dieser Ma\u00dfnahme werden h\u00e4ufig \u201eSchatten-KI\u201c, doppelte Tools und Systeme aufgedeckt, die mehr Daten verbrauchen, als der Business Case rechtfertigt. Diese Erkenntnisse sollten nicht nur als Verst\u00f6\u00dfe gegen die Compliance betrachtet werden. Sie sind vielmehr ein Beleg daf\u00fcr, dass Mitarbeiter versuchen, echte Probleme im Arbeitsablauf auf nicht genehmigtem Wege zu l\u00f6sen.<\/span><\/p>\n

Das Unternehmen kann Anwendungsf\u00e4lle dann nach ihren Auswirkungen klassifizieren. Ein Assistent, der interne Texte neu formatiert, erfordert nicht dieselben Kontrollmechanismen wie ein System, das dar\u00fcber entscheidet, ob einem Kunden ein Kredit gew\u00e4hrt wird. Die Governance sollte verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig sein, darf aber nicht fehlen.<\/span><\/p>\n

Arbeitsabl\u00e4ufe mit h\u00f6herem Risiko m\u00fcssen vor ihrer Einf\u00fchrung einer formalen Pr\u00fcfung unterzogen werden, einschlie\u00dflich einer Datenschutzbewertung, einer Sicherheits\u00fcberpr\u00fcfung, adversarischer Tests, Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfungen und festgelegter Leistungsschwellenwerte. Au\u00dferdem ist eine zuverl\u00e4ssige Methode erforderlich, um den Prozess zu stoppen oder r\u00fcckg\u00e4ngig zu machen, falls das System diese Grenzen \u00fcberschreitet.<\/span><\/p>\n

Das Risiko besteht nicht mehr nur darin, Daten zu verlieren<\/span><\/h2>\n

KI ver\u00e4ndert das Datenrisiko, da Informationen nicht mehr nur gespeichert und abgerufen werden. Sie werden interpretiert, kombiniert, daraus werden Schlussfolgerungen gezogen und sie werden zur Entscheidungsfindung herangezogen.<\/span><\/p>\n

Ein Unternehmen kann zwar den urspr\u00fcnglichen Kundendatensatz sch\u00fctzen, daraus aber dennoch ein ungenaues Profil erstellen. Es kann unbefugten Zugriff auf die Datenbank verhindern, gleichzeitig aber zulassen, dass ein Mitarbeiter in einer generierten Antwort vertrauliche Details preisgibt. Es kann vollst\u00e4ndige Pr\u00fcfprotokolle f\u00fchren, muss jedoch feststellen, dass niemand f\u00fcr deren \u00dcberpr\u00fcfung zust\u00e4ndig ist.<\/span><\/p>\n

Die besten KI-Governance-Programme sind nicht diejenigen, die die meisten Tools genehmigen oder die umfangreichsten Richtlinien verfassen. Es sind vielmehr diejenigen, die eine klare Verantwortungskette von der Dateneingabe bis zum Betriebsergebnis gew\u00e4hrleisten.<\/span><\/p>\n

Bevor ein KI-Workflow in Betrieb genommen wird, sollte die Unternehmensleitung in der Lage sein, die ben\u00f6tigten Daten, die dem System \u00fcbertragenen Befugnisse, die m\u00f6glichen Fehler sowie die Person zu identifizieren, die befugt ist, den Workflow zu stoppen. Sind diese Antworten unklar, hat die Automatisierung das Datenrisiko des Unternehmens nicht verringert. Sie hat das Risiko lediglich beschleunigt.<\/span><\/p>\n

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KI-gest\u00fctzte Arbeitsabl\u00e4ufe revolutionieren das Datenrisikomanagement in Unternehmen und ver\u00e4ndern Gesch\u00e4fts- und Betriebsprozesse erheblich. 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