Der rasante Aufstieg der künstlichen Intelligenz in derWirtschaft fühlt sich neu, dringlich und bisweilen überwältigend an. Dennoch habenviele Technologie- und Sicherheitsverantwortliche ein starkes Gefühl von Déjà-vu.Die Gespräche, die heute über die Einführung von KI geführt werden, ähneln denen, die vor mehr als einem Jahrzehnt die Einführung der Cloud begleiteten. Die gleiche Mischung aus Aufregung, Skepsis, Angst vorder Regulierung und Fachkräftemangel taucht wieder auf, nur mit einer anderen Technologie im Mittelpunkt.

Warum sich die Einführung von KI vertraut anfühlt

Als Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services und Microsoft Azure zum ersten Mal in Unternehmen Einzug hielten, kämpften die Unternehmen um ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Kontrolle. Die Schatten-IT blühte auf, Daten wurden über die traditionellen Grenzen hinaus verschoben, und Sicherheitsteams wurden gebeten, Umgebungen zu schützen, die sie nicht entworfen hatten. Die Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich in ähnlicher Weise, allerdings mit größerer Geschwindigkeit und höheren Einsätzen.

Unternehmen, die die Lehren aus der frühen Cloud-Einführung ziehen, sind viel besser in der Lage, KI sicher, nachhaltig und in einer Weise einzuführen, die einen echten geschäftlichen Nutzen bringt.

Innovation schreitet schneller voran als Governance

Eines der charakteristischen Merkmale der frühen Cloud-Einführung war die Geschwindigkeit, mit der die Geschäftseinheiten der formalen Governance voraus waren. Entwickler brachten Workloads innerhalb von Minuten auf den Weg. Marketingteams übernahmen SaaS-Tools ohne Rücksprache mit der IT-Abteilung. Die Beschaffungsprozesse hinkten der Innovation weit hinterher.

Die Einführung von KI wiederholt dieses Muster fast genau. Teams verwenden bereits generative KI-Tools, um Inhalte zu schreiben, Daten zu analysieren, Code zu generieren und Entscheidungen zu automatisieren. Viele dieser Tools befinden sich außerhalb der bestehenden Genehmigungsprozesse, was zu blinden Flecken in Bezug auf Datenverarbeitung, geistiges Eigentum und Compliance führt.

So wie die Cloud Unternehmen gezwungen hat, ihre Governance-Modelle zu überdenken, erfordert KI einen Wechsel von der starren Kontrolle zur Befähigung mit Aufsicht. Pauschale Verbote sind in der Regel zum Scheitern verurteilt, während eine freizügige Einführung ohne Leitplanken zu langfristigen Risiken führt. Erfolgreich sind die Unternehmen, die klare Grundsätze für die zulässige Nutzung, die Datengrenzen und die Verantwortlichkeit festlegen und dann Innovationen innerhalb dieser Grenzen zulassen.

Das Sicherheitsmodell muss sich weiterentwickeln

Die frühe Einführung der Cloud hat viele traditionelle Sicherheitsannahmen über den Haufen geworfen. Perimeter-basierte Verteidigungsmaßnahmen machten keinen Sinn mehr, wenn Daten und Arbeitslasten außerhalb des Unternehmensnetzwerks lagen. Die Identität wurde zur neuen Kontrollebene, und Modelle mit geteilter Verantwortung ersetzten die vollständig eigene Infrastruktur.

Die künstliche Intelligenz bringt eine ähnliche Störung mit sich. Modelle, Eingabeaufforderungen, Trainingsdaten und Ausgaben werden Teil der Angriffsfläche. Übermäßig vertrauenswürdige Automatisierung, Datenverluste durch Eingabeaufforderungen und Modellmanipulationen sind jetzt ein echtes Problem. Sicherheitsteams können KI nicht einfach auf bestehende Kontrollen aufsetzen und auf das Beste hoffen.

Was uns die Cloud gelehrt hat, ist, dass die Sicherheit von Anfang an in die Strategie zur Einführung der Technologie integriert werden muss. Das bedeutet, dass man verstehen muss, wo KI-Systeme eingesetzt werden, auf welche Daten sie zugreifen, wie die Ergebnisse validiert werden und wie ein Missbrauch erkannt wird. Es bedeutet auch, zu akzeptieren, dass nicht jedes Risiko beseitigt werden kann, aber es kann intelligent gemanagt werden.

Qualifikationsdefizite tauchen in neuer Form wieder auf

In der Anfangszeit der Cloud hatten viele Unternehmen Schwierigkeiten, Mitarbeiter mit der richtigen Mischung aus Infrastruktur-, Sicherheits- und Anwendungswissen zu finden. Die Ausbildung hinkte dem Bedarf hinterher, und externe Unterstützung wurde unerlässlich.

KI stellt eine ähnliche Herausforderung an die Fähigkeiten dar. Datenwissenschaftler, KI-Ingenieure, Governance-Spezialisten und Sicherheitsexperten, die KI-Risiken verstehen, sind allesamt Mangelware. Es ist unrealistisch zu erwarten, dass die bestehenden Teams dies über Nacht auffangen können.

Die Lektion aus der Cloud ist, dass der Aufbau von Fähigkeiten wohlüberlegt sein muss. Dazu gehören gezielte Schulungen, realistische Rollendefinitionen und die selektive Nutzung von Managed Services und Partnern. Unternehmen, die KI als reine Technologieanschaffung betrachten, scheitern oft daran, ihren Wert zu erkennen. Diejenigen, die neben den Werkzeugen auch in Menschen und Prozesse investieren, reifen in der Regel viel schneller.

Die Regulierung folgt der Einführung, nicht umgekehrt

Die Einführung der Cloud war anfangs schneller als die Regulierung, was zu Unsicherheiten in Bezug auf den Verbleib der Daten, den Datenschutz und die Rechenschaftspflicht führte. Im Laufe der Zeit holten Rahmen und Standards auf und boten den Unternehmen klarere Vorgaben.

KI befindet sich auf dem gleichen Weg. Es gibt zwar neue Vorschriften, aber sie sind noch nicht ausgereift und in den verschiedenen Regionen uneinheitlich. Wenn Unternehmen auf vollkommene Klarheit bei den Vorschriften warten, bevor sie KI einführen, werden sie wahrscheinlich hinter ihren Konkurrenten zurückbleiben, die bereits lernen und sich anpassen.

Der effektivere Ansatz spiegelt erfolgreiche Cloud-Strategien wider. Erstellen Sie KI-Programme, die transparent und überprüfbar sind und sich an bestehenden Risikomanagementverfahren orientieren. Wenn die Unternehmensführung stark ist, wird der regulatorische Wandel zu einer Anpassung und nicht zu einer Krise.

Von der Erprobung zur operativen Abhängigkeit

Für viele Unternehmen befindet sich KI derzeit noch in der Experimentierphase, doch der Übergang zur operativen Abhängigkeit vollzieht sich rasch. Entscheidungsunterstützung, Kundeninteraktion, Betrugserkennung und Sicherheitsoperationen werden alle zunehmend von KI-gesteuerten Systemen beeinflusst.

In diesem Übergang konzentriert sich das Risiko. Mit zunehmender Abhängigkeit haben Ausfälle größere Auswirkungen. Die Erfahrung mit der Cloud zeigt, wie wichtig Ausfallsicherheit, Überwachung und Notfallplanung sind. KI-Systeme müssen als Kernkomponenten des Unternehmens verstanden, getestet und verwaltet werden, nicht als neuartige Tools.

Was dies für Ihr Unternehmen bedeutet

Die Ähnlichkeit zwischen KI und der frühen Cloud-Einführung ist ein Wegweiser, um intelligenter voranzukommen. Unternehmen, die aus der Cloud gelernt haben, verfügen nun über ein Playbook.

Akzeptieren Sie zunächst, dass die Einführung von KI unvermeidlich ist.Sorgen Sie für die richtigen Grundlagen: Identitäts-, Daten-, Web- und Workload-Sicherheitskontrollen. Konzentrieren Sie sich auf Sichtbarkeit statt auf Einschränkungen. Definieren Sie eine Governance, die eine sichere Nutzung ermöglicht. Behandeln Sie Sicherheit als Designanforderung, nicht als nachträglichen Gedanken. Investieren Sie in Fähigkeiten und erkennen Sie, wo externes Fachwissen einen Mehrwert bietet. Planen Sie schließlich ein, dass KI in kritische Prozesse eingebettet wird.

KI wird, wie zuvor die Cloud, Unternehmen belohnen, die Geschwindigkeit und Disziplin in Einklang bringen. Diejenigen, die die Fehler der Vergangenheit wiederholen, werden vertraute Probleme in einem viel größeren Maßstab wiederfinden.

Wenn Sie herausfinden möchten, wie Sie KI sicher, verantwortungsvoll und im Einklang mit Ihren bestehenden Risiko- und Governance-Rahmenbedingungen einführen können, sprechen Sie mit unseren Spezialisten, um die praktischen Schritte zu verstehen, die Ihr Unternehmen jetzt unternehmen sollte.