KI-Risiken erkennen und mitigieren
KI-gestützte Prozesse liefern enorme Effizienzsprünge – gleichzeitig entstehen neue Angriffsflächen. Wir beleuchten die häufigsten Risiken und zeigen praxisbewährte Schutzmaßnahmen, mit denen Unternehmen in Deutschland sicher bleiben.
1. Datenabfluss & PII-Leaks
Das größte Risiko bei Cloud-basierten KI-Diensten ist der unkontrollierte Abfluss personenbezogener oder vertraulicher Informationen. Gründe sind unmaskierte Prompts, Trainingsmechanismen oder unsichere Logs.
- Direkte Übergabe von Kundendaten oder Vertragsinhalten
- Fehlende Trennung zwischen Test- und Produktivdaten
- Kein Review der Provider-Vertragsklauseln
- DSGVO-Schutzschild vor jeder API-Interaktion einsetzen
- PII-Erkennung mit regelmäßigen Updates & Fachexperten-Review
- Token-Limits und Data-Loss-Prevention (DLP) im Gateway aktivieren
2. Halluzinationen & Fehlentscheidungen
Generative KI liefert plausible, aber falsche Antworten. Besonders heikel in Rechts-, HR- oder Compliance-Prozessen. Transparente Quellenangaben und verlässliche Feedbackschleifen sind Pflicht.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Antworten nur auf Grundlage geprüfter Unternehmensdaten erzeugen.
- Confidence Scores & Alerts: Ergebnisse mit Unsicherheitswerten markieren und bei Grenzwerten menschliche Freigaben erzwingen.
- Qualitätssicherung: Stichproben, A/B-Tests und KPI-Tracking (z. B. Korrekturquote).
3. Bias & Diskriminierung
Trainingsdaten enthalten historische Verzerrungen. Ohne Gegenmaßnahmen reproduzieren Modelle Vorurteile. Unternehmen brauchen ein Governance-Konzept, das Fairness adressiert.
- Auswertungen nach sensiblen Merkmalen (Geschlecht, Alter, Region)
- Vergleich mit Referenzwerten & gesetzlichen Vorgaben
- Dokumentation im KI-Register bzw. in der Technischen Dokumentation
- Prompt-Regeln, die diskriminierende Inhalte blockieren
- Human-in-the-Loop für kritische Entscheidungen
- Kontinuierliches Monitoring & Retraining mit diverseren Datensätzen
4. Lizenz- & Urheberrechtsverstöße
Viele Modelle wurden mit Daten unbekannter Herkunft trainiert. Unternehmen müssen prüfen, wie sie generierte Inhalte nutzen dürfen und ob Source-Daten geschützt sind.
- Setzen Sie auf Provider mit transparentem Trainingsdaten-Nachweis oder trainieren Sie eigene Modelle.
- Dokumentieren Sie Quellen in Reports oder integrieren Sie automatisches Zitieren.
- Berücksichtigen Sie die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes (AI Act) zu Trainingsdaten.
5. Schatten-IT & unkontrollierte Tools
Fachbereiche experimentieren gerne eigenständig mit KI. Ohne Richtlinien drohen Sicherheitslücken. Implementieren Sie zentrale Policies und sichere Alternativen.
Empfehlung: Stellen Sie geprüfte KI-Tools inklusive DSGVO-Schutzschild zur Verfügung und kommunizieren Sie klar, welche externen Dienste verboten sind. Ergänzen Sie dies mit Schulungen und Awareness-Kampagnen.
6. Betrieb & Incident Response
Auch nach dem Go-Live müssen Vorfälle schnell erkannt und adressiert werden. Stellen Sie einen Prozess auf, der KI-spezifische Incidents umfasst.
- Definieren Sie Alarmierungen bei Regelverletzungen (z. B. Schutzschild-Blocker, hohe Fehlerraten).
- Erstellen Sie Playbooks für Datenleaks, Modell-Drift und Missbrauch.
- Beziehen Sie Datenschutzbehörde und Betroffene gemäß DSGVO Art. 33/34 ein, falls erforderlich.
Fazit
KI-Risiken lassen sich durch einen kombinierten Ansatz aus Technik, Prozessen und Governance wirksam adressieren. Unser Team integriert Schutzmaßnahmen direkt in Ihre Architektur – inklusive Monitoring, Reporting und Schulung Ihrer Mitarbeiter.