Ich verbringe viel Zeit mit Teams aus den Bereichen Unternehmenssicherheit, Datenschutz und Datenmanagement. In den letzten 18 Monaten hat sich die Art der Gespräche, die ich führe, merklich verändert. …
Bei der Implementierung intelligenter Technologien ist Vertrauen unerlässlich. Ihre Systeme müssen sicher sein, die Menschenrechte achten und die Privatsphäre schützen. Um dies zu erreichen, müssen Organisationen …
Agentensysteme schreiten rasant von der Experimentierphase in die Produktion voran. Autonome Agenten greifen nun auf Unternehmensdaten zu, lösen Aktionen aus und agieren in Cloud-, SaaS- und unstrukturierten Umgebungen – oft ohne direkte menschliche Intervention.
Den meisten Führungskräften ist bewusst, dass KI Risiken birgt – Verzerrungen, Intransparenz und Datenschutzprobleme. Doch Bewusstsein allein reicht nicht aus. Die eigentliche Herausforderung? Ethische KI in schnelllebigen Umgebungen zu implementieren, in denen Modelle immer schneller skalieren …
Einleitung: KI-Innovation basiert auf Vertrauen. KI entwickelt sich rasant von der Experimentierphase hin zum unternehmensweiten Einsatz. Modelle werden schneller als je zuvor trainiert, optimiert und bereitgestellt – oft mithilfe riesiger Datenmengen …
Identitäts- und Zugriffsmanagement für die Sicherheit von KI-Agenten erklärt: KI-Agenten sind da – und sie definieren die Zugriffsregeln neu. Diese autonomen digitalen Akteure analysieren sensible Daten und lösen riskante Sicherheitsmaßnahmen aus …
Die Einhaltung des EU-Gesetzes zur künstlichen Intelligenz (AI Act) hat sich von der Theorie zur Priorität in den Führungsetagen entwickelt. Teams, die sich auf behördliche Prüfungen vorbereiten, benötigen nun klare Schritte, praktische Arbeitsabläufe und die Gewissheit, dass die Daten gemäß dem AI Act korrekt verarbeitet werden.
Künstliche Intelligenz hat einen Wendepunkt erreicht. KI-Systeme analysieren nicht mehr nur Daten oder generieren Inhalte – sie agieren, entscheiden und führen Arbeitsabläufe in Unternehmenssystemen aus. Für CISOs …
KI-Qualität ist in erster Linie ein Datenproblem. KI-Modelle lernen nicht nur aus Daten – sie übernehmen deren Fehler. Sind Ihre Trainingsdaten unvollständig, verzerrt oder veraltet, leidet Ihre KI darunter …
Mit der Modernisierung von AWS und der Einführung von GenAI-Tools wie Amazon Q stehen Unternehmen vor neuen Herausforderungen in den Bereichen Sicherheit und Governance: Sicherung des Cloud-Zugriffs, Bereitstellung vertrauenswürdiger Dienste …