{"id":862,"date":"2026-07-07T05:51:59","date_gmt":"2026-07-07T05:51:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zupino.com\/uncategorized\/how-ai-driven-workflows-are-changing-the-way-companies-think-about-data-risk-2\/"},"modified":"2026-07-07T05:51:59","modified_gmt":"2026-07-07T05:51:59","slug":"wie-ki-gesteuerte-arbeitsablaufe-die-sichtweise-von-unternehmen-auf-datenrisiken-verandern-2","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-2\/","title":{"rendered":"Wie KI-gesteuerte Arbeitsabl\u00e4ufe die Sichtweise von Unternehmen auf Datenrisiken ver\u00e4ndern"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"720\" src=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-861\" srcset=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc.jpg 1080w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260707_802fdc-18x12.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto von ThisisEngineering (@thisisengineering) auf Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n<p class=\"isSelectedEnd\"><span>Jahrelang hatte das Datenrisiko eine relativ vertraute Form. Unternehmen machten sich Gedanken dar\u00fcber, wo Daten gespeichert wurden, wer darauf zugreifen konnte, ob sie verschl\u00fcsselt waren, ob Systeme gepatcht waren und ob bei einer Sicherheitsverletzung Kunden- oder Mitarbeiterdaten offengelegt w\u00fcrden. Das Modell war nicht einfach, aber zumindest erkennbar: die Datenbank sch\u00fctzen, Zugriffsrechte kontrollieren, Anbieter \u00fcberwachen, Mitarbeiter schulen und sich auf Vorf\u00e4lle vorbereiten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI-gest\u00fctzte Arbeitsabl\u00e4ufe haben diese Situation ver\u00e4ndert.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Gefahr besteht nicht mehr nur darin, dass <a href=\"https:\/\/www.zupino.com\/de\/generative-ki\/open-source-ki-innovationskraft-fur-alle\/\">Daten<\/a> k\u00f6nnten von einem Mitarbeiter gestohlen, weitergegeben oder missbraucht werden. Das Risiko besteht darin, dass Daten durch automatisierte Systeme flie\u00dfen, mit anderen Informationen kombiniert werden, von einem Modell interpretiert werden, als Grundlage f\u00fcr eine Empfehlung dienen und dann still und leise eine gesch\u00e4ftliche Entscheidung beeinflussen. In dieser Kette wei\u00df ein Unternehmen m\u00f6glicherweise nicht immer, welche Daten verwendet wurden, ob sie korrekt waren, ob sie \u00fcberhaupt h\u00e4tten verwendet werden d\u00fcrfen oder wer f\u00fcr das Ergebnis verantwortlich ist.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das ist die eigentliche Ver\u00e4nderung. KI schafft nicht nur neue Datenrisiken, weil sie mehr Daten verbraucht. Sie ver\u00e4ndert die Funktionslogik des Risikos an sich.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Kundendienstmitarbeiter kann Support-Tickets, interne Richtlinien und CRM-Datens\u00e4tze einsehen, bevor er eine Antwort verfasst. Ein Finanz-Workflow kann Rechnungen analysieren, Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten erkennen und eine Eskalation ausl\u00f6sen. Ein Rekrutierungstool kann Bewerber bewerten. Ein Rechtsassistent kann Vertr\u00e4ge durchsuchen. Ein Vertriebs-Tool kann anhand des Kundenverhaltens die n\u00e4chstbesten Ma\u00dfnahmen ableiten. Ein Compliance-Workflow kann Transaktionen \u00fcberpr\u00fcfen und verd\u00e4chtige Muster kennzeichnen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Jede einzelne Anwendung mag f\u00fcr sich genommen effizient erscheinen. Zusammen verwandeln sie die Unternehmensdaten in eine Echtzeit-Entscheidungsgrundlage.<\/span><\/p><h2><span>Das Datenrisiko hat sich von der Datenbank auf den Arbeitsablauf verlagert<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Bei der herk\u00f6mmlichen Datenverwaltung beginnt man oft mit der Klassifizierung: \u00f6ffentlich, intern, vertraulich, eingeschr\u00e4nkt. Das ist nach wie vor notwendig. KI-Workflows werfen jedoch eine schwierigere Frage auf: Was geschieht mit den Daten, nachdem das System sie gelesen hat?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Dokument, das einst sicher in einem gesch\u00fctzten Archiv lag, kann nun von einem KI-Assistenten abgerufen, zusammengefasst, mit anderen Dokumenten kombiniert und zur Erstellung einer Empfehlung herangezogen werden. Ein Mitarbeiter kann auf einen Kundendatensatz zugreifen, um eine Serviceantwort zu verfassen. Ein vertraulicher Vertrag kann \u00fcber ein Abrufsystem durchsucht werden, das das Auffinden seiner Klauseln erleichtert. Eine Tabellenkalkulation kann von einem Mitarbeiter, der Zeit sparen m\u00f6chte, in ein externes KI-Tool hochgeladen werden.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das Risiko besteht nicht nur im Zugang. Es liegt in der Transformation.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Sobald KI damit beginnt, Informationen zu verarbeiten, m\u00fcssen sich Unternehmen Gedanken \u00fcber Herkunft, Kontext, Genauigkeit, Aufbewahrung und die weitere Verwendung machen. War die Quelle zuverl\u00e4ssig? War das Dokument aktuell? Hat das Modell einen Richtlinienentwurf mit einer genehmigten Richtlinie verwechselt? Hat es eine Klausel zu stark zusammengefasst? Hat es personenbezogene Daten auf eine Weise mit Daten aus einem anderen System kombiniert, die das Unternehmen nie beabsichtigt hatte?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Reuters Legal warnte k\u00fcrzlich, dass autonome KI-Agenten Datenschutzprobleme verursachen, da sie Zugriff auf E-Mails, Dokumente und Datenbanken haben, personenbezogene Daten in gro\u00dfem Umfang verarbeiten, Informationen speichern und Entscheidungen treffen k\u00f6nnen, ohne dass eine menschliche Aufsicht stattfindet, wie sie in vielen bestehenden Datenschutzvereinbarungen vorausgesetzt wird. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.reuters.com\/legal\/legalindustry\/it-reads-your-email-files-your-claims-never-asks-permission-privacy-law-ai--pracin-2026-07-02\/\"><span>reuters.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Aus diesem Grund kann das KI-Risiko nicht allein durch die IT-Sicherheit gesteuert werden. Es f\u00e4llt mittlerweile in den Zust\u00e4ndigkeitsbereich der Rechtsabteilung, der Compliance-Abteilung, des Risikomanagements, des operativen Gesch\u00e4fts, der Beschaffung, der Datenverwaltung sowie der Gesch\u00e4ftsteams, die die Arbeitsabl\u00e4ufe tats\u00e4chlich nutzen.<\/span><\/p><h2><span>Das neue Risiko besteht nicht nur in Datenlecks. Es ist der Missbrauch in gro\u00dfem Umfang.<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Datenleck ist offensichtlich, sobald es entdeckt wird. Eine Datei wird offengelegt, ein System ist kompromittiert, Datens\u00e4tze gelangen an Unbefugte, die Aufsichtsbeh\u00f6rden werden benachrichtigt und die Notfallpl\u00e4ne treten in Kraft. KI-bedingte Datenrisiken sind oft weniger sichtbar.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Modell kann aus korrekten Daten ein falsches Ergebnis liefern, weil es den Kontext falsch interpretiert. Es kann aus fehlerhaften Daten ein plausibles Ergebnis liefern, weil die Quelle veraltet war. Es kann sensible Informationen \u00fcber eine Eingabeaufforderung, ein Plug-in oder ein verbundenes System preisgeben. Es kann Mitarbeiter dazu verleiten, sich auf Ergebnisse zu verlassen, die niemand \u00fcberpr\u00fcft hat. Es kann Betriebsentscheidungen im gro\u00dfen Ma\u00dfstab unbemerkt beeinflussen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Aus diesem Grund k\u00f6nnen KI-Workflows Datenrisiken subtiler machen. Das Unternehmen erlebt m\u00f6glicherweise keinen einzelnen dramatischen Sicherheitsvorfall, sondern viele kleine Beeintr\u00e4chtigungen der Entscheidungsf\u00e4higkeit.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der Bericht \u201cState of AI in the Enterprise 2026\u201d von Deloitte vertritt die Auffassung, dass eine wirksame KI-Governance in bestehende Risiko- und \u00dcberwachungsstrukturen integriert werden muss, anstatt in separaten \u201eSchattenfunktionen\u201c angesiedelt zu sein. Au\u00dferdem wird darin die Notwendigkeit hervorgehoben, risikoreiche Anwendungen zu identifizieren, verantwortungsvolle Designpraktiken durchzusetzen und gegebenenfalls unabh\u00e4ngige Validierungen durchzuf\u00fchren. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.deloitte.com\/us\/en\/what-we-do\/capabilities\/applied-artificial-intelligence\/content\/state-of-ai-in-the-enterprise.html\"><span>deloitte.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das ist ein n\u00fctzlicher Ma\u00dfstab, da KI-Risiken selten eindeutig einer einzigen Abteilung zuzuordnen sind. Ein Marketing-Workflow kann Datenschutzrisiken mit sich bringen. Ein Finanz-Workflow kann Pr\u00fcfungsrisiken mit sich bringen. Ein Personalbeschaffungs-Workflow kann Diskriminierungsrisiken mit sich bringen. Ein Rechts-Workflow kann Risiken im Zusammenhang mit dem Anwaltsgeheimnis mit sich bringen. Ein Kundenservice-Workflow kann Risiken im Bereich des Verbraucherschutzes mit sich bringen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Im Arbeitsablauf treffen diese Risiken aufeinander.<\/span><\/p><h2><span>KI macht Datenqualit\u00e4t zu einem Thema auf Vorstandsebene<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Fr\u00fcher galt die Datenqualit\u00e4t als rein technisches Problem. Datenteams machten sich Gedanken \u00fcber Duplikate, fehlende Felder, inkonsistente Bezeichnungen, mangelhafte Metadaten und fragmentierte Systeme. F\u00fchrungskr\u00e4fte aus dem Gesch\u00e4ftsbereich betrachteten dies oft als eine Art \u201ebetriebliche Hausarbeit\u201c.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI ver\u00e4ndert die Bedeutung dieser Verwaltungsaufgaben.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Wenn ein menschlicher Analyst einen fragw\u00fcrdigen Datenpunkt entdeckt, wird er ihn m\u00f6glicherweise bemerken, hinterfragen oder nach weiteren Informationen fragen. Ein KI-Workflow hingegen verarbeitet ihn m\u00f6glicherweise ohne zu z\u00f6gern und f\u00e4hrt fort. Eine schlechte Datenqualit\u00e4t wird umso gef\u00e4hrlicher, je st\u00e4rker sie in automatisierte Entscheidungsprozesse einflie\u00dft.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die McKinsey-Umfrage \u201eState of AI 2025\u201c ergab, dass Unternehmen damit beginnen, Arbeitsabl\u00e4ufe neu zu gestalten, die Governance zu verbessern und Risiken st\u00e4rker zu mindern, w\u00e4hrend sie versuchen, den Nutzen generativer KI zu erschlie\u00dfen. Der Bericht stellt zudem fest, dass Risiko- und Daten-Governance zu den zentralsten Elementen beim Einsatz von KI geh\u00f6ren. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value\"><span>mckinsey.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Diese Zentralisierung ist keine B\u00fcrokratie um ihrer selbst willen. Sie spiegelt eine praktische Realit\u00e4t wider. Wenn KI-Systeme schlechte Daten verwenden, verst\u00e4rkt das Unternehmen Fehlentscheidungen. Wenn verschiedene Abteilungen widerspr\u00fcchliche Datens\u00e4tze nutzen, kann die KI interne Inkonsistenzen verst\u00e4rken. Wenn Mitarbeiter nicht erkennen k\u00f6nnen, welche Quelle ma\u00dfgeblich ist, liefern KI-Tools m\u00f6glicherweise ausgefeilte Antworten, die auf einer schwachen Grundlage beruhen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Aus diesem Grund gewinnen Datenherkunft, Metadaten, Zugriffsrechte und Datenqualit\u00e4t zunehmend an strategischer Bedeutung. Ein Unternehmen, das KI-Workflows einf\u00fchren m\u00f6chte, aber \u00fcber eine unzureichende Daten-Governance verf\u00fcgt, baut seine Automatisierung auf instabilem Fundament auf.<\/span><\/p><h2><span>Die Mitarbeiter sind bereits schneller als die Unternehmensf\u00fchrung<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Eines der dringlichsten Probleme im Zusammenhang mit Datenrisiken ist die \u201eShadow-AI\u201c.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Mitarbeiter warten nicht auf eine perfekte Unternehmensarchitektur. Sie nutzen alles, was ihnen hilft, schneller zu arbeiten: \u00f6ffentliche Chatbots, Browser-Plug-ins, Tools zur Erstellung von Besprechungsprotokollen, Transkriptions-Apps, Tabellenkalkulations-Assistenten, KI-Schreibhilfen und inoffizielle Automatisierungen. Manchmal nutzen sie diese Tools in guter Absicht, um Zeit zu sparen oder die Qualit\u00e4t zu verbessern. Das Problem ist, dass sensible Daten m\u00f6glicherweise kontrollierte Umgebungen verlassen, bevor das Unternehmen das Tool gepr\u00fcft hat.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der \u201eAI Adoption and Risk Report 2026\u201c von Cyberhaven, der auf Milliarden von Datenbewegungen in generativen KI-SaaS-Anwendungen, KI-Anwendungen auf Endger\u00e4ten und KI-Agenten basiert, kommt zu dem Schluss, dass die Einf\u00fchrung von KI in Unternehmen eine L\u00fccke in den Bereichen Governance und Datensicherheit schafft, da Mitarbeiter die Tools schneller nutzen, als Unternehmen sie absichern k\u00f6nnen. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.cyberhaven.com\/press-releases\/cyberhaven-2026-ai-adoption-risk-report\"><span>cyberhaven.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Genau hier scheitern viele Richtlinien. Den Mitarbeitern zu verbieten, KI zu nutzen, funktioniert selten, wenn Wettbewerber, Kunden und Kollegen sie bereits einsetzen. Eine uneingeschr\u00e4nkte Nutzung zuzulassen, ist jedoch leichtsinnig.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der bessere Ansatz ist eine gezielte Bef\u00e4higung. Stellen Sie den Mitarbeitern zugelassene Tools, klare Regeln, praktische Schulungen und sichere Arbeitsabl\u00e4ufe zur Verf\u00fcgung. Machen Sie es einfacher, das Richtige zu tun, als das System zu umgehen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Unternehmen, das KI verbietet, ohne Alternativen anzubieten, schafft versteckte Risiken. Ein Unternehmen, das den Zugang ohne Kontrollen freigibt, setzt sich Gefahren aus. Der ausgewogene Weg liegt zwischen diesen beiden Extremen.<\/span><\/p><h2><span>Autonome Akteure erh\u00f6hen den Einsatz<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>In der n\u00e4chsten Phase werden nicht mehr nur Mitarbeiter KI-Tools anweisen. Vielmehr werden autonome oder halbautonome Agenten system\u00fcbergreifend agieren.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Agent kann Informationen abrufen, Ma\u00dfnahmen ergreifen, Tools aufrufen, Datens\u00e4tze aktualisieren, Nachrichten versenden, Tickets erstellen, Workflows ausl\u00f6sen und Entscheidungen eskalieren. Damit ist er leistungsf\u00e4higer als ein Chatbot und birgt ein h\u00f6heres Risiko als ein herk\u00f6mmliches Automatisierungsskript.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein traditioneller Arbeitsablauf folgt festen Regeln. Ein Agent kann ein Ziel interpretieren und entscheiden, wie er vorgehen soll. Diese Flexibilit\u00e4t ist n\u00fctzlich, erschwert jedoch auch die Vorhersage von Risiken. Der Agent greift m\u00f6glicherweise auf mehr Daten zu als n\u00f6tig, beh\u00e4lt den Kontext l\u00e4nger als erwartet im Ged\u00e4chtnis, handelt auf der Grundlage mehrdeutiger Anweisungen oder trifft Entscheidungen, die kein Mensch ausdr\u00fccklich genehmigt hat.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>McKinseys Studie aus dem Jahr 2026 zum Thema Vertrauen in KI warnt davor, dass L\u00fccken in den Bereichen Governance und Risikomanagement immer kostspieliger werden, je autonomer KI-Systeme werden und je st\u00e4rker sie in kritische Arbeitsabl\u00e4ufe eingebunden sind. Darin wird argumentiert, dass Unternehmen klare Verantwortlichkeiten, robuste Kontrollmechanismen und \u00dcberwachungsma\u00dfnahmen ben\u00f6tigen, wenn sie den Einsatz von KI ausweiten wollen, ohne das Vertrauen zu untergraben. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/tech-and-ai\/our-insights\/tech-forward\/state-of-ai-trust-in-2026-shifting-to-the-agentic-era\"><span>mckinsey.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das ist eine ganz andere Ebene der Steuerung. Unternehmen m\u00fcssen festlegen, was Agenten tun d\u00fcrfen, auf welche Daten sie zugreifen k\u00f6nnen, welche Aktionen einer menschlichen Genehmigung bed\u00fcrfen, wie Entscheidungen protokolliert werden, wie Fehler erkannt werden und wie Agenten abgeschaltet werden, wenn ihr Verhalten unsicher wird.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Mit anderen Worten: Agent-Governance ist gleichzeitig Daten-Governance, Datenschutz-Governance, Cybersicherheits-Governance und operative Governance.<\/span><\/p><h2><span>Compliance muss fr\u00fcher in den Arbeitsablauf integriert werden<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>In vielen Unternehmen finden Compliance-Pr\u00fcfungen erst sp\u00e4t statt. Ein Gesch\u00e4ftsteam w\u00e4hlt ein Tool aus, testet es in einem Pilotprojekt, belegt dessen Nutzen und bittet dann die Rechts-, Datenschutz- oder Risikoteams um die Genehmigung f\u00fcr eine breitere Einf\u00fchrung. Bei KI-Workflows wird diese Abfolge zunehmend gef\u00e4hrlich.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das Risiko ist oft bereits in der Konzeption verankert. Welche Daten verwendet das Modell? Handelt es sich um personenbezogene Daten? Sind sie vertraulich? Unterliegen sie gesetzlichen Vorschriften? Werden sie an einen Drittanbieter \u00fcbermittelt? K\u00f6nnen sie f\u00fcr das Modelltraining verwendet werden? Werden die Ergebnisse bei Entscheidungen in den Bereichen Besch\u00e4ftigung, Kreditvergabe, Gesundheitswesen, Versicherungen, Recht oder bei Entscheidungen mit Auswirkungen auf Kunden verwendet? Besteht ein Recht auf Erkl\u00e4rung oder \u00dcberpr\u00fcfung? Kann die Entscheidung \u00fcberpr\u00fcft werden?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Diese Fragen sollten zu Beginn gestellt werden, nicht erst, wenn der Arbeitsablauf bereits etabliert ist.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das EU-KI-Gesetz hat diese Ausrichtung durch die Schaffung eines risikobasierten Rahmens f\u00fcr KI-Systeme bekr\u00e4ftigt. Anwendungsf\u00e4lle mit hohem Risiko, darunter bestimmte Bereiche in den Bereichen Besch\u00e4ftigung, Kreditwesen, Bildung, Strafverfolgung und systemrelevante Dienste, sind mit strengeren Auflagen in Bezug auf Risikomanagement, Datenverwaltung, Dokumentation, Transparenz und menschliche Aufsicht verbunden. Die Europ\u00e4ische Kommission beschreibt das Gesetz als den ersten umfassenden Rechtsrahmen f\u00fcr KI, der darauf ausgelegt ist, Risiken zu bew\u00e4ltigen und gleichzeitig vertrauensw\u00fcrdige KI zu f\u00f6rdern. (<\/span><a href=\"https:\/\/digital-strategy.ec.europa.eu\/en\/policies\/regulatory-framework-ai\"><span>digital-strategy.ec.europa.eu<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Auch Unternehmen au\u00dferhalb Europas sollten aufmerksam sein, da Kunden, Lieferanten und multinationale Konzerne h\u00e4ufig Erwartungen nach EU-Vorbild in die globale Gesch\u00e4ftspraxis einbringen. Die allgemeine Erkenntnis ist einfach: Die Gestaltung von KI-Workflows wird zunehmend zu einer Frage der Compliance.<\/span><\/p><h2><span>Die Kosten einer Sicherheitsverletzung sind nur ein Teil des Risikos<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Unternehmen betrachten Datenrisiken h\u00e4ufig unter dem Gesichtspunkt der Kosten einer Datenpanne. Das ist nach wie vor wichtig. Der \u201e2025 Cost of a Data Breach Report\u201c von IBM bezifferte die weltweiten Durchschnittskosten einer Datenpanne auf 4,44 Millionen US-Dollar und hob die wachsende Bedeutung von KI und Automatisierung sowohl f\u00fcr die Sicherheitsma\u00dfnahmen als auch f\u00fcr die Risikoexposition hervor. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/reports\/data-breach\"><span>ibm.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI-gesteuerte Arbeitsabl\u00e4ufe erweitern das Risiko jedoch \u00fcber das herk\u00f6mmliche Szenario einer Datenpanne hinaus.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Unternehmen kann einen Reputationsschaden erleiden, weil ein KI-Tool einem Kunden einen falschen Rat gibt. Es kann rechtlichen Risiken ausgesetzt sein, weil ein Mitarbeiter vertrauliche Kundendaten in ein nicht autorisiertes Tool hochl\u00e4dt. Es kann schlechte strategische Entscheidungen treffen, weil sich KI-generierte Analysen auf veraltete interne Daten st\u00fctzen. Es kann unbeabsichtigt diskriminieren, weil ein Workflow Ersatzvariablen verwendet. Es kann Vertrauen verlieren, weil niemand erkl\u00e4ren kann, wie eine automatisierte Entscheidung zustande gekommen ist.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Diese Fehler sehen nicht immer wie Cybersicherheitsvorf\u00e4lle aus. Manche sehen wie betriebliche Fehler aus. Manche sehen wie Verst\u00f6\u00dfe gegen Vorschriften aus. Manche sehen wie M\u00e4ngel in der Unternehmensf\u00fchrung aus.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Aus diesem Grund m\u00fcssen Datenrisikofunktionen ihren Blickwinkel erweitern. Die Frage lautet nicht mehr nur: \u201cK\u00f6nnten diese Daten offengelegt werden?\u201d, sondern auch: \u201cK\u00f6nnten diese Daten missbr\u00e4uchlich verwendet, falsch interpretiert, unzul\u00e4ssig aufbewahrt oder falsch umgesetzt werden?\u201d<\/span><\/p><h2><span>Was Unternehmen jetzt tun sollten<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der erste Schritt besteht darin, KI-Workflows abzubilden \u2013 und nicht nur KI-Tools. Eine Tool-Bestandsaufnahme gibt dem Unternehmen Aufschluss dar\u00fcber, was angeschafft wurde. Eine Workflow-Karte zeigt hingegen, an welchen Stellen KI mit Daten, Entscheidungen, Kunden, Mitarbeitern und regulierten Prozessen in Ber\u00fchrung kommt.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der zweite Schritt besteht darin, Anwendungsf\u00e4lle nach ihrem Risiko einzustufen. Ein Brainstorming-Tool f\u00fcr das Marketing ist nicht dasselbe wie ein KI-System, das f\u00fcr Kreditentscheidungen, die Personalauswahl, die medizinische Triage, Betrugsermittlungen oder Rechtsberatung eingesetzt wird. Die Governance sollte verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig sein, doch risikoreiche Arbeitsabl\u00e4ufe erfordern eine strengere \u00dcberpr\u00fcfung.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der dritte Schritt besteht darin, Datenberechtigungen auf Aufgabenebene festzulegen. Ein KI-Assistent sollte keinen umfassenden Zugriff erhalten, nur weil ein menschlicher Mitarbeiter \u00fcber umfassenden Zugriff verf\u00fcgt. Agenten und Workflows sollten nur die Daten erhalten, die f\u00fcr die jeweilige Aufgabe unbedingt erforderlich sind.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der vierte Schritt besteht darin, die Datenherkunft zu verbessern. Unternehmen m\u00fcssen wissen, welche Quellen KI-Systeme nutzen, wie aktuell diese Quellen sind, ob sie als verl\u00e4sslich gelten und wie sich die Ergebnisse zur\u00fcckverfolgen lassen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der f\u00fcnfte Schritt besteht darin, dort, wo es darauf ankommt, eine menschliche Kontrolle einzurichten. Die \u00dcberpr\u00fcfung durch Menschen sollte nicht nur symbolischen Charakter haben. Der Pr\u00fcfer ben\u00f6tigt Zeit, Befugnisse und ausreichende Informationen, um die Ergebnisse hinterfragen zu k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der sechste Schritt besteht darin, das Verhalten der KI nach der Bereitstellung zu \u00fcberwachen. KI-Workflows sollten kontinuierlich bewertet werden, da sich Modelle, Daten, Nutzerverhalten und gesch\u00e4ftliche Rahmenbedingungen \u00e4ndern.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der siebte Schritt besteht darin, die Mitarbeiter anhand praktischer Beispiele zu schulen. Abstrakte KI-Richtlinien reichen selten aus. Die Mitarbeiter m\u00fcssen wissen, was sie hochladen d\u00fcrfen, was sie nicht hochladen d\u00fcrfen, wann sie die Ergebnisse \u00fcberpr\u00fcfen m\u00fcssen, wie sie Vorf\u00e4lle melden und welche Tools zugelassen sind.<\/span><\/p><h2><span>Das neue Betriebsmodell f\u00fcr Datenrisiken<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Unternehmen, die dies gut umsetzen, werden die KI-Governance nicht als Nebensache betrachten. Sie werden sie in die regul\u00e4ren Gesch\u00e4ftskontrollen integrieren.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Beschaffungsabteilung wird die Anbieter pr\u00fcfen, bevor Tools angeschafft werden. Die Rechtsabteilung wird die Bestimmungen zur Datenverarbeitung und Haftung pr\u00fcfen. Die Datenschutzteams werden Folgenabsch\u00e4tzungen durchf\u00fchren. Die Abteilung f\u00fcr Cybersicherheit wird die Zugriffs- und Datenlecksrisiken testen. Die Datenteams werden die Datenherkunft und -qualit\u00e4t verwalten. Die interne Revision wird pr\u00fcfen, ob die Kontrollma\u00dfnahmen funktionieren. Die Gesch\u00e4ftsverantwortlichen bleiben f\u00fcr die Ergebnisse verantwortlich.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Arbeit von Deloitte zum Thema KI-Governance bringt diesen Punkt auf den Punkt: F\u00fchrende Unternehmen integrieren die Governance in bestehende Risiko- und Kontrollstrukturen, anstatt eigenst\u00e4ndige Funktionen aufzubauen. (<\/span><a href=\"https:\/\/www.deloitte.com\/us\/en\/what-we-do\/capabilities\/applied-artificial-intelligence\/content\/state-of-ai-in-the-enterprise.html\"><span>deloitte.com<\/span><\/a><span>)<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das ist das einzig realistische Modell. KI ist mittlerweile zu stark in die Arbeitsabl\u00e4ufe eingebettet, als dass sie von au\u00dfen gesteuert werden k\u00f6nnte. Sie muss in die Art und Weise integriert werden, wie Unternehmen Prozesse genehmigen, \u00fcberwachen und verbessern.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung ist kultureller Natur. Gesch\u00e4ftsteams betrachten die Risikopr\u00fcfung oft als Hindernis. Risikoteams sehen die Einf\u00fchrung von KI m\u00f6glicherweise als unkontrolliertes Risiko an. Die besseren Unternehmen schaffen eine gemeinsame Sprache: Sie setzen KI dort ein, wo sie einen Mehrwert schafft, schr\u00e4nken ihren Einsatz dort ein, wo das Risiko unverh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig hoch ist, und legen die Kontrollmechanismen so klar fest, dass die Teams ohne Improvisationen vorgehen k\u00f6nnen.<\/span><\/p><h2><span>KI ver\u00e4ndert die Bedeutung von Vertrauen<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Im alten Datenrisikomodell war Vertrauen oft gleichbedeutend mit Vertraulichkeit. K\u00f6nnen wir die Daten sch\u00fctzen?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Im KI-Workflow-Modell hat Vertrauen eine gr\u00f6\u00dfere Bedeutung. K\u00f6nnen wir die Daten sch\u00fctzen? K\u00f6nnen wir nachweisen, woher sie stammen? K\u00f6nnen wir aufzeigen, wie sie verwendet wurden? K\u00f6nnen wir die Entscheidung erkl\u00e4ren? K\u00f6nnen wir das Ergebnis korrigieren? K\u00f6nnen wir das System stoppen? K\u00f6nnen wir den Prozess gegen\u00fcber einer Aufsichtsbeh\u00f6rde, einem Kunden, einem Mitarbeiter oder dem Vorstand verteidigen?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Aus diesem Grund entwickelt sich die KI-Governance zunehmend zu einer Vertrauensfunktion und ist nicht mehr nur eine Compliance-Funktion.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Unternehmen, das diese Fragen nicht beantworten kann, kann dennoch Produktivit\u00e4tssteigerungen durch KI erzielen. Es wird jedoch Schwierigkeiten haben, KI sicher zu skalieren, insbesondere in sensiblen Arbeitsabl\u00e4ufen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der n\u00e4chste Wettbewerbsvorteil wird nicht dadurch entstehen, dass KI \u00fcberall eingesetzt wird. Er wird dadurch entstehen, dass KI dort eingesetzt wird, wo das Unternehmen nachweisen kann, dass der Arbeitsablauf sicher, rechtm\u00e4\u00dfig, ausreichend genau, \u00fcberwacht und nachvollziehbar ist.<\/span><\/p><h2><span>Das Fazit<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI-gesteuerte Arbeitsabl\u00e4ufe ver\u00e4ndern das Datenrisiko, da sie den Weg der Daten durch das Unternehmen ver\u00e4ndern.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Daten werden nicht mehr nur gespeichert, abgerufen und gesch\u00fctzt. Sie werden abgerufen, interpretiert, zusammengefasst, kombiniert, verwertet und manchmal von autonomen Akteuren genutzt. Das er\u00f6ffnet neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr mehr Effizienz und eine bessere Entscheidungsfindung, schafft aber auch neue Schwachstellen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Unternehmen, die sich anpassen, werden das Datenrisiko nicht mehr als rein defensives technisches Problem betrachten. Sie werden es als Teil der Gesch\u00e4ftsgestaltung betrachten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Vor der Einf\u00fchrung eines KI-Workflows werden sie fragen, woher die Daten stammen, ob das System darauf zugreifen soll, wie die Ergebnisse genutzt werden, wer das Ergebnis anfechten kann, was passiert, wenn das Modell falsch liegt, und wie der gesamte Prozess \u00fcberpr\u00fcft werden kann.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das ist der neue Ma\u00dfstab. Nicht \u201cHaben wir KI?\u201d, sondern \u201cK\u00f6nnen wir dem Arbeitsablauf vertrauen?\u201d<\/span><\/p><p><span>KI wird Datenrisiken nicht beseitigen. Sie wird Datenrisiken dynamischer, operativer und enger mit unternehmerischen Entscheidungen verkn\u00fcpft machen.<\/span><\/p><br>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>KI-gest\u00fctzte Arbeitsabl\u00e4ufe revolutionieren das Datenrisikomanagement in Unternehmen und ver\u00e4ndern Gesch\u00e4fts- und Betriebsprozesse erheblich. 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