Agentische KI und generative KI verstehen
Die rasante Verbreitung künstlicher Intelligenz hat den Umgang von Unternehmen mit Daten, Sicherheit und Entscheidungsfindung verändert. Allerdings sind nicht alle KI-Systeme gleich aufgebaut. Zwei neue KI-Paradigmen –Agentische KI und Generative KI– definieren Automatisierung, Intelligenz und Interaktion neu. Unternehmen, die sensible Daten verwalten, müssen die wesentlichen Unterschiede verstehen, um KI-Technologie verantwortungsvoll für Datenschutz, Sicherheit, Governance und Geschäftsflexibilität einzusetzen.
Was ist generative KI?
Generative künstliche Intelligenz bezieht sich auf eine Art KI-Modell, das Inhalte erstellt, sei es Text, Bilder, Videos oder Code. Diese Modelle, wie OpenAIs ChatGPT, GPT-4 und DALL·E, analysieren Sie riesige Datenmengen, um menschenähnliche Reaktionen, künstlerische Visualisierungen oder synthetische Datensätze auf der Grundlage von Mustern zu generieren.
Generative KI zeichnet sich durch Folgendes aus:
- Inhaltserstellung: Automatisieren von Blogbeiträgen, Berichten oder Marketingmaterialien.
- Codegenerierung: Unterstützung von Entwicklern durch Schreiben oder Optimieren von Code.
- Datenerweiterung: Erstellen synthetischer Daten zum Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens.
- Personalisierung: Verbesserung des Benutzererlebnisses durch maßgeschneiderte Empfehlungen.
Was ist agentenbasierte KI?
Agentische KI bezeichnet Systeme, die den Einsatz von KI durch Autonomie, Entscheidungsfindung und zielgerichtetes Verhalten erweitern. Im Gegensatz zu generativer KI, die Inhalte primär auf Basis von Benutzereingaben ausgibt, kann agentische KI unabhängig agieren und:
- Analysieren, argumentieren und Entscheidungen treffen ohne ständiges menschliches Eingreifen.
- Ausführen von Aufgaben über mehrere Schritte hinweg, Anpassung der Strategien auf der Grundlage von Umweltfeedback.
- Automatisieren Sie Workflows, wodurch die Betriebseffizienz verbessert wird.
- Verbessern Sie die Cybersicherheit durch autonome Bedrohungserkennung und -minderung.
Diese Art der KI wird häufig dort eingesetzt, wo die Automatisierung über die Generierung hinausgehen muss und Systeme bestimmte Ziele erreichen und unabhängig arbeiten müssen. Agentische KI konzentriert sich auf die Entscheidungsfindung und Aufgabenausführung.
Agentische KI kommt auch in Anwendungsfällen wie autonomen Agenten für die Cybersicherheit, selbstlernenden Tools zur Geschäftsautomatisierung und KI-Agenten vor, die Aufgaben selbstständig und ohne Benutzerführung bei jedem Schritt erledigen können.
Agentische KI vs. generative KI: Wichtige Unterschiede, Vorteile und Herausforderungen
Da KI in neuen Formen auftritt, ist das Verständnis der KI-Landschaft, insbesondere der wesentlichen Unterschiede zwischen agentenbasierten KI-Tools und generativen KI-Tools, der Schlüssel zur Auswahl der richtigen Lösungen für Ihre Geschäftsanforderungen.
Vorteile der generativen KI
- Beschleunigt die Inhaltsproduktion: Reduziert den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Inhaltserstellung.
- Fördert die Kreativität: Unterstützt Fachleute bei der Entwicklung neuer Ideen und Designs.
- Verbessert die Datenanalyse: Fasst komplexe Daten zu verständlichen Berichten zusammen.
- Skalenpersonalisierung: Ermöglicht dynamische Benutzererlebnisse wie Chatbots und Empfehlungsmaschinen.
Herausforderungen der generativen KI
- Datenschutzrisiken: In generierten Inhalten können unbeabsichtigt vertrauliche Informationen auftauchen.
- Fehlinformationen und Voreingenommenheit: KI kann auf der Grundlage fehlerhafter Trainingsdaten falsche oder voreingenommene Darstellungen erstellen.
- Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums: KI-generierte Inhalte werfen Fragen zu Urheberrecht und Eigentumsrechten auf.
Vorteile von Agentic AI
- Automatisiert die Entscheidungsfindung: Reduziert die Abhängigkeit von menschlicher Aufsicht bei Routineentscheidungen.
- Verbessert die Cybersicherheit: Erkennt und neutralisiert Bedrohungen ohne menschliches Eingreifen.
- Optimiert den Geschäftsbetrieb: Steigert die Effizienz durch die Verwaltung von Arbeitsabläufen.
- Verbessert Governance und Compliance: Stellt die Einhaltung von Datenrichtlinien und gesetzlichen Rahmenbedingungen sicher.
Herausforderungen der agentenbasierten KI
- Kontrolle und Vorhersehbarkeit: Autonome Entscheidungsfindung kann schwierig zu überwachen sein.
- Ethische Bedenken: Entscheidungen, die ohne menschliche Aufsicht getroffen werden, können Risiken bergen.
- Sicherheitsrisiken: Bei einer Beeinträchtigung kann autonome KI unbeabsichtigte Störungen verursachen.
Agentische KI ist unerlässlich, wenn Unternehmen Systeme benötigen, die mit minimaler Aufsicht agieren. Das Verständnis der Autonomie der agentischen KI ist jedoch entscheidend für das Management der damit verbundenen Risiken.
Warum Unternehmen, die sensible Daten verwalten, darauf achten sollten
Auswirkungen auf Datenschutz und Sicherheit
Sowohl generative KI als auch agentenbasierte KI-Systeme bergen Risiken – insbesondere im Umgang mit sensiblen Daten. Beide Systeme beeinflussen den Umgang von Unternehmen mit diesen Informationen.
- Generative KI birgt Risiken im Zusammenhang mit Datenlecks und unbefugte Inhaltserstellung.
- Agentische KI könnte, wenn sie falsch konfiguriert ist, unbefugte Änderungen an Systemen oder aussetzen sensible Informationen durch fehlerhafte Automatisierung.
Organisationen müssen strenge Sicherheitsrichtlinien durchsetzen, darunter:
- KI-gesteuerte Datenklassifizierung um sicherzustellen, dass Modelle Informationen angemessen verarbeiten.
- Robuste Überwachungssysteme um zu verhindern, dass KI-generierte Datenschutzverletzungen.
- Ethische KI-Governance um die mit autonomen Entscheidungen verbundenen Risiken zu mindern.
Überlegungen zu Governance und Compliance
Regulatorische Rahmenbedingungen wie GDPR, CCPAund neue Gesetze zur KI-Governance Unternehmen müssen kontrollieren, wie KI mit sensiblen Daten interagiert.
- Generative KI muss die Vorschriften zur Datenverarbeitung einhalten, um die Offenlegung personenbezogener Daten zu verhindern.
- Agentische KI muss sich an Governance-Rahmenbedingungen orientieren, um die Verantwortlichkeit bei autonomen Entscheidungen sicherzustellen.
Geschäftsagilität und KI-Einführung
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen KI-Lösungen strategisch einsetzen und gleichzeitig Vertrauen und Kontrolle bewahren.
- Generative KI kann Kreativität und Innovation fördernund steigert so die Geschäftsflexibilität.
- Agentische KI kann sich an veränderte Umgebungen anpassen und die betriebliche Belastbarkeit verbessern, wodurch der menschliche Arbeitsaufwand und die Reaktionszeiten in kritischen Szenarien wie Cybersicherheitsbedrohungen reduziert werden.
Die Zukunft der KI: Ein kombinierter Ansatz
Während generative KI und agentenbasierte KI unterschiedliche Funktionen erfüllen, wird es in Zukunft wahrscheinlich Hybridmodelle geben, die generative Kreativität mit agentenbasierten Fähigkeiten verbinden.
KI-gesteuerte Sicherheitsteams
Sicherheitsteams können generative KI nutzen, um potenzielle Cyberbedrohungen zu simulieren, indem sie realistische Phishing-E-Mails, Malware und Penetrationstestszenarien generieren. Gleichzeitig kann agentenbasierte KI diese Bedrohungen autonom in Echtzeit erkennen, analysieren und eindämmen und Sicherheitsprotokolle dynamisch anpassen. Beispielsweise könnte ein generatives KI-System sich entwickelnde Angriffsmuster erstellen, während ein agentenbasiertes KI-Abwehrsystem sich kontinuierlich anpasst, lernt und auftretende Bedrohungen neutralisiert.
KI zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Unternehmen müssen die sich ständig weiterentwickelnden Vorschriften zu Datensicherheit, Datenschutz und Governance einhalten. Generative KI kann komplexe Rechtstexte analysieren, wichtige Compliance-Anforderungen extrahieren und in einem umsetzbaren Format zusammenfassen. Agentische KI kann die Einhaltung der Vorschriften durch automatische Aktualisierung der Sicherheitsrichtlinien, Überwachung der Einhaltung und Kennzeichnung potenzieller Verstöße durchsetzen. Beispielsweise könnte ein Finanzinstitut generative KI nutzen, um regulatorische Änderungen zu verarbeiten, und ein agentisches KI-System, um notwendige Kontrollen in seinen Datenbanken in Echtzeit zu implementieren.
Business Intelligence und Investitionsentscheidungen
Generative KI kann riesige Mengen an Marktdaten zusammenfassen und so Trends, Veränderungen im Verbraucherverhalten und Wettbewerbseinblicke erkennen. Agentische KI hingegen kann durch automatisierte, datenbasierte Investitionsentscheidungen oder Lieferkettenoptimierungen aktiv werden. Beispielsweise könnte ein Hedgefonds generative KI nutzen, um Marktprognosen zu erstellen, und ein agentisches KI-System, um Handelsgeschäfte basierend auf vordefinierten Risikoparametern auszuführen. So wird die Effizienz maximiert und menschliche Fehler minimiert.
Organisationen, die diese KI-Fähigkeiten strategisch kombinieren, sind besser aufgestellt, um Innovationen hervorzubringen und gleichzeitig die Kontrolle über Sicherheit, Datenschutz und Governance zu behalten.
Sicherung von KI-Ökosystemen mit BigID Next
Agentische KI und generative KI verändern den Umgang von Unternehmen mit Automatisierung, Intelligenz und Sicherheit. Unternehmen, die sensible Daten verwalten, müssen diese Technologien sorgfältig nutzen und Innovation mit Risikominimierung in Einklang bringen. Ob es nun um die Verbesserung der Inhaltserstellung oder die Optimierung der Governance geht – die Rolle von KI wird weiter zunehmen. Daher ist es für Unternehmen unerlässlich, verantwortungsvolle KI Praktiken, die Sicherheit, Compliance und Geschäftsflexibilität gewährleisten.
BigID Weiter ist die erste modulare Datenplattform, die das gesamte Datenrisiko in Bezug auf Sicherheit, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und KI abdeckt. Sie macht unterschiedliche, isolierte Lösungen überflüssig, indem sie die Funktionen von DSPM, DLP, Datenzugriffsverwaltung, KI-Modellverwaltung, Datenschutz, Datenaufbewahrung und mehr – alles innerhalb einer einzigen, Cloud-nativen Plattform.
So unterstützt BigID Next Unternehmen bei der Transformation von KI-Risiken:
- Vollständige automatische Erkennung von KI-Datenbeständen: Die automatische Erkennung von BigID Next geht über das herkömmliche Scannen von Daten hinaus, indem sie sowohl verwaltete als auch nicht verwaltete KI-Assets in Cloud- und lokalen Umgebungen erkennt. BigID Next identifiziert, inventarisiert und kartiert automatisch alle KI-bezogenen Datenbestände – einschließlich Modelle, Datensätze und Vektoren.
- Erster DSPM zum Scannen von KI-Vektordatenbanken: Während des Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Prozesses behalten Vektoren Spuren der Originaldaten, auf die sie verweisen, die unbeabsichtigt sensible Informationen enthalten können. BigID Next identifiziert und verringert die Gefährdung von Persönlich identifizierbare Informationen (PII) und andere in Vektoren eingebettete Hochrisikodaten, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Pipeline sicher und konform bleibt.
- KI-Assistenten für Sicherheit, Datenschutz und Compliance: BigID Next stellt die ersten agentenbasierten KI-Assistenten ihrer Art vor. Sie unterstützen Unternehmen dabei, Sicherheitsrisiken zu priorisieren, Datenschutzprogramme zu automatisieren und Datenverwalter mit intelligenten Empfehlungen zu unterstützen. Diese KI-gesteuerten Copiloten sorgen dafür, dass Compliance proaktiv und nicht reaktiv bleibt.
- Risikowarnung und -management: KI-Systeme bergen Datenrisiken, die über die Daten selbst hinausgehen und sich auch auf diejenigen erstrecken, die Zugriff auf sensible Daten und Modelle haben. Die verbesserte Risikowarnung von BigID Next verfolgt und verwaltet Zugriffsrisiken kontinuierlich und bietet Transparenz darüber, wer auf welche Daten zugreifen kann. Dies ist besonders wichtig in KI-Umgebungen, in denen große Benutzergruppen häufig mit sensiblen Modellen und Datensätzen interagieren. Mit BigID Next können Sie die Datengefährdung proaktiv bewerten, Zugriffskontrollen durchsetzen und die Sicherheit zum Schutz Ihrer KI-Daten erhöhen.
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