Schatten-KI als Problem Heimliche KI-Nutzung am Arbeitsplatz

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Schatten-IT ist seit langem ein Problem für viele Unternehmen. Einzelne Arbeitskräfte oder ganze Abteilungen greifen häufig ohne Genehmigung auf vertraute und bevorzugte Tools zurück. Das kann schwerwiegende Auswirkungen auf den Datenschutz und die Sicherheit der Daten und Systeme eines Unternehmens haben. Nun ist ein neues Problem aufgetaucht: Schatten-KI.

KI verbreitet sich rasant im gesamten Ökosystem von Unternehmen. Allerdings haben dabei verschiedene Geschäftsbereiche häufig eine Vielzahl unterschiedlicher KI-Lösungen gekauft, um abteilungs­spezifische Probleme zu lösen. Die zunehmende dezentrale Einführung dieser Tools innerhalb eines Unternehmens ist für die IT-Teams oft nicht nachvollziehbar und kann zu einem ernsthaften Risiko durch Schatten-KI führen.

Diese Silos und Ansammlungen unterschiedlicher KI-Lösungen erzeugen immer größere abteilungs- oder anwendungsspezifische Datenmengen. Für das IT-Team ist es dadurch schwerer, den Überblick zu behalten oder einheitliche Richtlinien aufzustellen. Die Zusammenarbeit zwischen den Geschäftsbereichen und der IT-Abteilung ist aber von entscheidender Bedeutung, um mögliche Bedrohungen für den Datenschutz zu verhindern und die Einhaltung gleicher Vorschriften für alle sowie die Sicherheit des Unternehmens und seiner Daten zu gewährleisten.

Enthusiasmus für generative KI

Untersuchungen zufolge geben 87 Prozent der befragten deutschen Unternehmen an, dass KI derzeit vor allem einen Einfluss auf das Erreichen ihrer Geschäftsziele hat und 45 Prozent geben an, dass sie in fortschrittliche Technologien wie KI investieren werden, um auf das veränderte Marktumfeld zu reagieren. Jüngsten Untersuchungen zufolge nutzt jedoch die Hälfte dieser Arbeitnehmer generative KI ohne die formelle Genehmigung ihres Arbeitgebers. Diese Begeisterung für generative KI ist kaum überraschend, kann aber höchst problematisch sein.

Silos für generative KI im gesamten Unternehmen können ebenfalls unsicher sein. Große Mengen von Trainings- und Testdaten werden kopiert, importiert, geteilt und in verschiedenen Formaten und an verschiedenen Orten gespeichert. Dadurch kann es schwierig sein, den Überblick über diese Daten zu behalten und sie zu verwalten. Außerdem besteht die Gefahr, dass persönliche oder sensible Informationen preisgegeben werden.

Risikominimierung durch Vorsicht und Governance

Letztendlich kann der richtige Einsatz von generativer KI Geschäftsexperten, die zwar über domänenspezifisches Wissen, aber nicht über datenwissenschaftliche Kenntnisse verfügen, eine neue Flexibilität bei der Durchführung datengesteuerter Analysen und der Bereitstellung von Erkenntnissen in Echtzeit über eine natürlichsprachliche Eingabeaufforderung ermöglichen. Obwohl viele Unternehmen das Potenzial der generativen KI zur Steigerung ihrer Effizienz und Produktivität optimistisch einschätzen, fehlt es vielen noch an einer klaren Strategie für den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz.

Es überrascht nicht, dass der Einsatz von KI zunehmend stärker reguliert wird. Neben dem KI-Gesetz der EU hat das National Cyber Security Centre des Vereinigten Königreichs in Zusammenarbeit mit der US-Behörde für Cybersicherheit und Infrastruktursicherheit kürzlich die ersten globalen Richtlinien für den sicheren Einsatz von KI veröffentlicht. Globale Vorschriften wie diese erinnern an die Risiken, die mit dem Einsatz generativer KI verbunden sind, und sind der Grund dafür, dass viele Unternehmen sie mit angemessener Vorsicht und Kontrolle einsetzen.

Wenn Unternehmen ihre KI-Strategien planen, müssen sie auch darüber nachdenken, ob ihre Analysefähigkeiten mit den geschäftlichen Prioritäten übereinstimmen, um die verfügbaren Daten in vollem Umfang zu nutzen und zu bestimmen, wie und wo sie generative KI für eine maximale Wirkung einsetzen können. Anstatt unterschiedliche Schattenlösungen und Projekte in verschiedenen Abteilungen zu lancieren, erfordert die erfolgreiche Einführung von KI in einem Unternehmen die Abstimmung auf eine gemeinsame Vision und deren Auswirkung. Um erfolgreich zu sein, müssen einzelne Schritte unternommen werden, um die Bereitschaft des Unternehmens zu verbessern. Dies erfordert die Zusammenarbeit zwischen der Unternehmensleitung, den Geschäftsbereichen, den IT-Abteilungen und den ausgewählten Teams, die die Projekte leiten, sowie einen strukturierten Ansatz für Datenstrategien, der die KI-Initiativen mit der allgemeinen Unternehmenskultur, den Werten und den allgemeinen Geschäftszielen in Einklang bringt.

Entwicklung und Umsetzung von KI-Strategien, die die Mitarbeiter befähigen

Das Schöne an KI ist, dass ihre Fähigkeiten mit den richtigen Daten auf die meisten vertikalen Anwendungsfälle zugeschnitten werden können. Bei der Verwaltung des Datenzugriffs dürfen jedoch ethische, Compliance- und rechtliche Einschränkungen nicht außer Acht gelassen werden. Die Beseitigung und Abschwächung von Risiken erfordert ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Befähigung der Mitarbeiter zur Nutzung von KI und der Bereitstellung eines zentralisierten Ansatzes für die Datenverwaltung.

Wie bei der Bekämpfung anderer Schatten-IT-Probleme ist es jedoch wichtig, dass IT-Teams nicht die Begeisterung für generative KI dämpfen oder deren Einsatz im gesamten Unternehmen verhindern. Generative KI hat ein enormes Potenzial für die Bereitstellung wertvoller Geschäftsinformationen. Mit dem richtigen Ansatz zur Datendemokratisierung, Datenkultur und -kompetenz wird eine KI-fähige Belegschaft ein größeres Bewusstsein für wichtige regulatorische und Compliance-Aspekte wie Datenqualität, Datenschutz, Sicherheit und DSGVO-Anforderungen haben.

Bei richtiger Anwendung und mit guten Richtlinien, die praktische Kontrollen der Datenqualität, des Datenschutzes und der Governance beinhalten, kann KI den Wettbewerbsvorteil bieten, den viele Unternehmen benötigen. Die Nutzung von Analyseplattformen, die einen zentralisierten KI-Ansatz mit Flexibilität, Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Selbstbedienungsfunktionen kombinieren, unterstützt verschiedene Fachbereiche, unbegrenzte Anwendungsfälle und zukünftige Funktionserweiterungen. Dieser zentralisierte KI-Ansatz verkürzt nicht nur die Zeit, die für die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten erforderlich ist, sondern vermeidet auch Daten- und IT-Probleme, bevor sie sich von einem Problem zu einer unternehmensweiten Krise entwickeln.

Über den Autor: Peter Fuhrmann ist Regional Vice President Central Europe bei Alteryx.

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