KI-Risikomanagement: Rahmenbedingungen, Risiken und Best Practices

Das KI-Risiko hat sich verändert.

Unternehmen verwalten nicht mehr nur von Data-Science-Teams erstellte und gesteuerte Machine-Learning-Modelle. Sie setzen generative KI-Anwendungen, Copiloten, Retrieval-Augmented Generation (RAG), KI-Dienste von Drittanbietern, KI-fähige SaaS und autonome Agenten ein, die auf Unternehmensdaten zugreifen und anwendungs- und API-übergreifend Aktionen ausführen können.

Dadurch vergrößert sich die Risikofläche.

Ein KI-System kann durch eine Eingabeaufforderung sensible Daten offenlegen. Eine RAG-Anwendung kann Informationen abrufen, die ein Benutzer nicht sehen sollte. Ein KI-Agent kann übermäßige Berechtigungen erben, Mitarbeiter können APIs aufrufen, Datensätze ändern oder Workflows auslösen. Sie können Unternehmensdaten an nicht autorisierte KI-Tools senden. Modelle und Anwendungen können sich ändern, während die Risikobewertung, die sie genehmigt hat, unverändert bleibt.

Wirksam KI-Risikomanagement Daher muss mehr beantwortet werden, als nur die Frage, ob ein Modell genau, erklärbar oder fair ist.

Organisationen müssen verstehen Welche KI existiert, welche Daten sie verwendet, wer oder was darauf zugreifen kann, worauf die KI zugreifen kann, welche Aktionen sie ausführen kann, welche Richtlinien gelten, wie sich das Risiko im Laufe der Zeit verändert und welche Teams zuerst beheben sollten.

KI-Risikomanagement ist der kontinuierliche Prozess des Erkennens, Bewertens, Priorisierens, Überwachens und Reduzierens von Risiken, die durch KI-Systeme, Daten, Identitäten, Zugriffe, Nutzung und autonome Aktionen entstehen.

Was ist KI-Risikomanagement?

Das KI-Risikomanagement ist der Prozess, den Organisationen anwenden, um Risiken im Zusammenhang mit der Entwicklung, dem Einsatz, der Beschaffung und der Nutzung künstlicher Intelligenz zu identifizieren, zu bewerten, zu priorisieren, zu mindern, zu überwachen und zu dokumentieren.

Dieser Prozess sollte das gesamte KI-Ökosystem umfassen, einschließlich:

• KI-Modelle und Grundlagenmodelle
• Generative KI-Anwendungen
• KI-Agenten und autonome Arbeitsabläufe
• Kopiloten und Assistenten
• RAG-Systeme
• Trainings- und Optimierungsdatensätze
• Aufforderungen und Ausgaben
• Vektordatenbanken und Wissensquellen
• KI-gestützte SaaS
• APIs und Integrationen
• Dienstkonten und Maschinenidentitäten
• KI-Dienste von Drittanbietern
• Schatten-KI

Das KI-Risikomanagement unterscheidet sich auch von der bloßen Pflege eines KI-Inventars.

Eine Bestandsaufnahme zeigt an, dass ein KI-System existiert.

Das Risikomanagement fragt:

• Auf welche sensiblen Daten kann es zugreifen?
• Wem gehört es?
• Welche Identitäten gewähren Zugriff?
• Sind die Berechtigungen angemessen?
• Was kann es mit Unternehmensdaten anfangen?
• Welche Richtlinien oder Vorschriften gelten?
• Was könnte passieren, wenn es ausfällt oder kompromittiert wird?
• Wie wahrscheinlich und welche Folgen hätte dieses Szenario?
• Welche Kontrollmaßnahmen verringern das Risiko?
• Woran erkennen die Teams, wenn sich das Risiko ändert?

Ziel ist es nicht, jedes KI-Risiko zu eliminieren. Ziel ist es vielmehr, Risiken so sichtbar, messbar, nachvollziehbar und handhabbar zu machen, dass die Organisation KI in einem akzeptablen Rahmen einsetzen kann.

Warum sich das KI-Risikomanagement verändert hat

Traditionelle KI-Risikoprogramme basierten oft auf einem Modell.

Die Teams bewerteten Trainingsdaten, Genauigkeit, Verzerrung, Erklärbarkeit, Leistung und Modelldrift.

Diese Kontrollmechanismen sind nach wie vor wichtig, aber die KI-Architektur von Unternehmen hat sich erweitert.

Eine moderne KI-Anwendung kann folgende Verbindungen herstellen:

Benutzer → Copilot → Modell → RAG → Vektorspeicher → Unternehmensrepository → API → KI-Agent → Geschäftsanwendung

Risiken können an jedem Punkt dieser Kette auftreten.

Das Modell kann genau wie geplant funktionieren, während das System dennoch sensible Daten offenlegt, weil die Abrufschicht … übermäßiger Zugriff.

Der Agent kann eine korrekte Antwort geben, indem er eine Identität verwendet, die ihm mehr Berechtigungen einräumt, als für seinen Geschäftszweck erforderlich sind.

Ein Mitarbeiter könnte ein genehmigtes Modell über eine nicht genehmigte Anwendung nutzen, die Unternehmensdaten an Dritte sendet.

Eine sichere KI-Anwendung kann schlecht verwaltete Quelldaten abrufen, die Anmeldeinformationen, veraltete Datensätze, persönliche Informationen oder geistiges Eigentum enthalten.

Das Risiko moderner KI ergibt sich daher aus der Beziehung zwischen KI, Daten, Identität, Zugriff, Aktivität und Geschäftskontext, nicht aus dem Modell allein.

Was sind die größten Risiken der KI?

Organisationen sollten das KI-Risiko in mehreren miteinander verbundenen Kategorien bewerten.

1. Offenlegung sensibler Daten

Künstliche Intelligenz kann während des Trainings, der Optimierung, des Abrufs, der Eingabeaufforderung, der Inferenz, der Ausgabegenerierung und nachgelagerter Arbeitsabläufe mit sensiblen Daten interagieren.

Eine Exposition kann Folgendes umfassen:

• PII und personenbezogene Daten
• PHI und Gesundheitsinformationen
• Finanzinformationen
• Zahlungsdaten
• Anmeldeinformationen, Geheimnisse und Token
• Geistiges Eigentum
• Quellcode
• Vertrauliche Mitteilungen
• Kunden- und Mitarbeiterdatensätze
• Regulierte oder geschäftskritische Daten

Entdeckung und Klassifizierung Wir helfen Organisationen dabei, zu bestimmen, welche Informationen KI nutzen kann und ob diese Offenlegung ein wesentliches Risiko darstellt.

2. Schatten-KI

Künstliche Intelligenz kann schneller in die Organisation eindringen, als formale Beschaffungs- und Kontrollprozesse dies erfassen können.

Mitarbeiter können öffentliche KI-Tools nutzen. Entwickler können neue Modelle über APIs anbinden. Geschäftsbereiche können KI-Funktionen in SaaS-Plattformen aktivieren. Teams können Agenten ohne zentrale Überprüfung einsetzen.

Schatten-KI Es entsteht ein Sichtbarkeitsproblem, bevor es ein Kontrollproblem erzeugt.

Man kann das Risiko eines KI-Systems nicht einschätzen, von dessen Existenz man nichts weiß.

3. KI-Zugriffsrisiko

KI-Systeme können Zugriff erben durch:

• Benutzer
• Gruppen
• Anwendungen
• Servicekonten
• Maschinenidentitäten
• OAuth-Bereiche
• Cloud-Rollen
• APIs
• Delegierte Berechtigungen

Eine KI-Anwendung kann daher auf sensible Daten zugreifen, selbst wenn niemand der KI absichtlich direkten Zugriff darauf gewährt hat.

AI Access Governance hilft Teams, diese Zugriffswege zu verstehen und zu identifizieren übermäßige Berechtigungen, und verbinden sie mit sensiblen Daten.

4. Prompt- und Outputrisiko

KI-Eingaben können sensible Unternehmensinformationen enthalten, während Ausgaben diese Informationen offenlegen, reproduzieren, ableiten oder transformieren können.

Organisationen benötigen Transparenz darüber, welche sensiblen Informationen in KI-Workflows ein- und ausgehen, insbesondere wenn Mitarbeiter Dienste von Drittanbietern nutzen oder KI auf interne Daten zugreift.

5. Risiko von KI-Agenten

KI-Agenten erzeugen ein anderes Risikoprofil, weil sie Maßnahmen ergreifen können.

Ein Agent kann:

• Dateien lesen
• Datenbanken abfragen
• APIs aufrufen
• Nachrichten senden
• Datensätze erstellen oder ändern
• Informationen bewegen
• Inhalte löschen
• Trigger-Workflows
• Administrative Maßnahmen ausführen

Die Risikofrage ändert sich von “Was kann KI sagen?” Zu “Was kann KI sehen, entscheiden und tun?”

6. Datenqualität und Herkunftsrisiko

Die Ergebnisse von KI hängen von den zugrunde liegenden Daten ab.

Unvollständige, veraltete, ungeeignete, voreingenommene, schlecht recherchierte oder falsch gekennzeichnete Daten können die Zuverlässigkeit von KI und Geschäftsentscheidungen beeinträchtigen.

Organisationen müssen daher die Herkunft ihrer Daten verstehen und Abstammung, einschließlich der Herkunft der Daten und ihres Verlaufs durch Trainings-, Abruf-, Transformations- und KI-Workflows.

7. Sicherheitsrisiko

KI-Systeme können Bedrohungen ausgesetzt sein wie zum Beispiel sofortige Injektion, Datenvergiftung, Offenlegung von Zugangsdaten, unsichere Integrationen, Modellmanipulation, übermäßige Berechtigungen und unberechtigter Zugriff.

Die Sicherheit von KI muss sowohl das KI-System als auch die damit verbundenen Unternehmensdaten schützen.

8. Datenschutzrisiko

Künstliche Intelligenz kann ein Datenschutzrisiko darstellen, wenn personenbezogene Daten ohne angemessenen Zweck, Kontrollen, Aufbewahrung, Transparenz oder Rechteverwaltung in Trainingsdaten, Eingabeaufforderungen, Abrufquellen, Ausgaben oder automatisierte Entscheidungen gelangen.

Das KI-Risikomanagement sollte daher mit den bestehenden Datenschutzrichtlinien verknüpft werden und nicht als separates Programm betrieben werden.

9. Voreingenommenheit, Fairness und Entscheidungsrisiko

Künstliche Intelligenz, die für weitreichende Entscheidungen eingesetzt wird, kann Schaden anrichten, wenn Daten, Modelle oder Entscheidungsprozesse zu unangemessenen oder diskriminierenden Ergebnissen führen.

Die potenziellen Folgen der Entscheidung sollten Einfluss auf den Umfang der Tests, der Überwachung, der Dokumentation und der menschlichen Überprüfung haben.

10. Risiko durch KI von Drittanbietern

Organisationen haben nicht die Kontrolle über jedes KI-System, das sie einsetzen.

Drittanbietermodelle, APIs, SaaS-Produkte, Datenanbieter und KI-Dienste erzeugen Abhängigkeiten, die die Teams verstehen müssen.

Bei der Risikobewertung sollte berücksichtigt werden, welche Informationen Dritte erhalten, wie sie diese nutzen, wo sie diese verarbeiten, welche Kontrollmechanismen sie einsetzen und wie sich Änderungen ihrer Dienstleistungen auf das Unternehmensrisiko auswirken.

11. Compliance-Risiko

Künstliche Intelligenz kann sich mit KI-spezifischen Regulierungen sowie mit Anforderungen in den Bereichen Datenschutz, Sicherheit, Beschäftigung, Finanzen, Gesundheitswesen, Verbraucherschutz, geistiges Eigentum und branchenspezifischen Anforderungen überschneiden.

Organisationen müssen daher KI-Anwendungsfälle mit den jeweils geltenden rechtlichen und politischen Anforderungen verknüpfen, anstatt “KI-Compliance” als eine universelle Checkliste zu behandeln.

Was bestimmt das KI-Risiko?

Organisationen benötigen eine praktische Methode, um KI mit geringen Folgen von KI zu unterscheiden, die ein erhebliches Risiko bergen kann.

Ein praktischer Weg zur Bewertung des KI-Risikos besteht darin, sechs Dimensionen zu berücksichtigen:

Datensensibilität | Zugriff | Autonomie | Entscheidungsfolgen | Offenlegung | Regulatorische Auswirkungen

Dies ist keine mathematische Formel. Es ist ein Priorisierungsmodell.

Ein interner Assistent, der die öffentliche Produktdokumentation zusammenfasst, sollte nicht die gleiche Verwaltungslast tragen wie ein autonomer Agent mit Zugriff auf Kundenfinanzdaten und der Berechtigung zur Änderung von Produktionssystemen.

KI-gestütztes Risikomanagement vs. traditionelles Risikomanagement

Traditionelle Cybersicherheits- und Unternehmensrisikomanagementpraktiken bleiben unerlässlich.

KI fügt Merkmale hinzu, die diese Programme möglicherweise nicht vollständig erfassen.

Das KI-Risikomanagement sollte bestehende Unternehmensrisiko-, Sicherheits-, Datenschutz-, Datengovernance- und Compliance-Programme erweitern, anstatt ein weiteres voneinander getrenntes Datensilo zu schaffen.

KI-Risikomanagement vs. KI-Governance

KI-Governance KI-Risikomanagement und KI-Risikomanagement überschneiden sich zwar, beantworten aber unterschiedliche Fragen.

KI-Governance schafft Verantwortlichkeiten, Richtlinien, Entscheidungsbefugnisse, Aufsicht, Kontrollen und Nachweise dafür, wie eine Organisation KI einsetzt.

KI-Risikomanagement Identifiziert mögliche Fehlerquellen, bewertet deren potenzielle Auswirkungen, priorisiert Risiken, ergreift Maßnahmen zur Risikominderung und überwacht das Risiko im Zeitverlauf.

Die Governance von KI stellt folgende Fragen:

• Wem gehört diese KI?
• Welche Richtlinien gelten?
• Wer genehmigt die Verwendung?
• Welche Beweise benötigen wir?

KI-Risikomanagement fragt:

• Was kann schon schiefgehen?
• Welche Daten oder Systeme könnten betroffen sein?
• Wie gravierend wären die Auswirkungen?
• Welche Risiken sind am wichtigsten?
• Welche Kontrollmaßnahmen verringern diese Risiken?
• Funktionierten die Bedienelemente?

Organisationen benötigen beides.

KI-Risikomanagement vs. KI-TRISM

AI TRiSM, oder AI Trust, Risk, and Security Management, schafft einen umfassenderen operativen Ansatz für KI-Vertrauen, Sicherheit, Governance, Risiko und Compliance.

Das Risikomanagement im Bereich KI ist ein zentraler Bestandteil dieses Ansatzes.

AI TRiSM verbindet Risikomanagement mit:

• KI-Asset-Erkennung
• Schutz sensibler Daten
• KI-Zugriffsverwaltung
• KI-Sicherheit
• Durchsetzung der Richtlinien
• Vertrauen und Verantwortlichkeit
• Einhaltung der Vorschriften
• Kontinuierliche Überwachung
• Sanierung

Dies ist deshalb wichtig, weil ein KI-Risiko selten nur einem Team zuzuordnen ist.

Die Offenlegung sensibler Daten kann gleichzeitig Sicherheitsaspekte, Datenschutz, Datenverwaltung, rechtliche Fragen, KI-Entwicklung, Identitätsfragen und Geschäftsinhaber betreffen.

Der Lebenszyklus des KI-Risikomanagements

Das KI-Risikomanagement sollte so lange fortgesetzt werden, wie das KI-System in Gebrauch bleibt.

1. Entdecken Sie KI

Identifizieren Sie Modelle, Agenten, Copiloten, Anwendungen, RAG-Systeme, Datensätze, Prompts, Pipelines, Vektorspeicher, KI-fähige SaaS, KI von Drittanbietern und Schatten-KI.

2. Zweck und Eigentumsverhältnisse festlegen

Ermitteln Sie, warum jedes System existiert, welchen Geschäftsprozess es unterstützt, wer es nutzt und wer für seinen Betrieb und die damit verbundenen Risiken verantwortlich ist.

3. Daten kartieren

Ermitteln Sie, welche Daten die KI nutzt oder erreichen kann.

Ermitteln Sie die Sensibilität, die Eigentumsverhältnisse, die Herkunft, die Qualität, den Standort, die Aufbewahrungspflichten und die geltenden Richtlinien.

4. Identität und Zugriffsverwaltung abbilden

Ermitteln Sie, wer Zugriff auf das KI-System hat und worauf das KI-System selbst zugreifen kann.

Dazu gehören menschliche Identitäten, Dienstkonten, Anwendungen, APIs, Maschinenidentitäten, Agenten, Gruppen und delegierte Berechtigungen.

5. Risikoszenarien identifizieren

Bewerten Sie, was in den Bereichen Daten, Zugriff, Datenschutz, Sicherheit, Modellverhalten, Entscheidungen, Dritte, Compliance und autonome Aktionen schiefgehen kann.

6. Risiken einschätzen und priorisieren

Bewerten Sie das Risiko anhand von Faktoren wie:

• Datensensibilität
• Umfang und Reichweite
• Belichtung
• Zugriffs- und Berechtigungsschwere
• KI-Autonomie
• Konsequenz der Entscheidung
• Geschäftskritikalität
• Nutzerpopulation
• Regulatorische Anforderungen
• Wahrscheinlichkeit und potenzieller Einfluss

7. Steuerelemente anwenden

Zu den Kontrollmaßnahmen können gehören:

• Einschränkung des Zugangs
• Datenminimierung
• Eingabeaufforderung und Ausgabesteuerung
• Zustimmung der Menschen
• Nutzungsbeschränkungen
• Datenmaskierung oder Schwärzung
• Testen
• Aktionsgrenzen
• Aufbewahrungskontrollen
• Durchsetzung der Richtlinien
• Anforderungen von Drittanbietern

8. Kontinuierliche Überwachung

Überwachen Sie Änderungen bei KI-Assets, Daten, Berechtigungen, Integrationen, Eingabeaufforderungen, Nutzung, Eigentumsverhältnissen, Modellen, Agenten und der Risikolage.

9. Behebung und Dokumentation

Weisen Sie Probleme den verantwortlichen Verantwortlichen zu und verfolgen Sie deren Lösung.

Sanierung Dies kann die Einschränkung des Zugriffs, das Entfernen sensibler Daten, das Unter Quarantäne von Informationen, das Löschen unnötiger Daten, die Durchsetzung von Richtlinien, die Zuweisung von Zuständigkeiten oder die Änderung eines KI-Workflows umfassen.

NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement

Die NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement bietet eine freiwillige, risikobasierte Struktur für das Management von Risiken, die von KI für Einzelpersonen, Organisationen und die Gesellschaft ausgehen.

Seine vier Kernfunktionen sind:

• Regieren: Etablierung von Organisationsrichtlinien, Verantwortlichkeiten, einer entsprechenden Kultur und Prozessen für das Management von KI-Risiken.
• Karte: Den Kontext, den beabsichtigten Zweck, die Beteiligten, die Auswirkungen und die Risiken des KI-Systems verstehen.
• Messen: Analysieren, bewerten, vergleichen und überwachen Sie identifizierte KI-Risiken.
• Verwalten: Risiken priorisieren und entsprechend den Auswirkungen, den verfügbaren Ressourcen und der Risikotoleranz der Organisation handeln.

Das NIST veröffentlichte auch die Generatives KI-Profil, das KI-RMF-Konzepte auf Risiken im Zusammenhang mit generativer KI anwendet.

Ab 2026 überarbeitet das NIST das AI RMF 1.0 und hat außerdem mit der Arbeit an einem Profil für vertrauenswürdige KI in kritischen Infrastrukturen begonnen.

Organisationen sollten das NIST AI RMF als wiederholbaren Betriebsprozess und nicht als Zertifizierung oder einmalige Checkliste betrachten.

KI-Risikomanagement und der EU-KI-Gesetz

Die EU-KI-Gesetz schafft rechtlich verbindliche Anforderungen für erfasste KI-Systeme und Organisationen auf der Grundlage von Faktoren wie dem KI-Risiko und der Rolle der Organisation in der KI-Wertschöpfungskette.

Der EU-KI-Gesetzentwurf trat am 1. August 2024 in Kraft und ist seit dem 2. August 2026 allgemein anwendbar, wobei einige Anforderungen zu unterschiedlichen Zeitpunkten umgesetzt werden.

Verbotene KI-Praktiken und Anforderungen an KI-Kompetenz traten im Februar 2025 in Kraft, während Governance-Regeln und -Verpflichtungen für allgemeine KI-Modelle im August 2025 galten. Transparenzanforderungen wurden im August 2026 anwendbar. Aufgrund von Änderungen im Implementierungsplan gelten die Anforderungen für bestimmte risikoreiche KI-Systeme später, darunter im Dezember 2027 für bestimmte risikoreiche Anwendungsfälle und im August 2028 für risikoreiche Systeme, die in regulierte Produkte eingebettet sind.

Organisationen sollten anhand ihrer KI-Systeme, Anwendungsfälle und ihrer Rolle als Anbieter, Implementierer, Importeur, Distributor oder anderer Teilnehmer an der KI-Wertschöpfungskette festlegen, welche Anforderungen für sie gelten.

KI-Risikoprogramme benötigen möglicherweise Nachweise in Bezug auf:

• KI-Inventar
• Risikoklassifizierung
• Datenverwaltung
• Dokumentation
• Transparenz
• Menschliche Aufsicht
• Genauigkeit, Robustheit und Cybersicherheit
• Überwachung
• Rechenschaftspflicht

Die praktischen Lehren reichen über den EU-KI-Gesetzentwurf hinaus:

Die Einhaltung der Vorschriften im Bereich KI erfordert zunehmend, dass Unternehmen darlegen, welche KI sie einsetzen, welche Risiken dadurch entstehen, welche Kontrollmaßnahmen Anwendung finden und wie diese Kontrollmaßnahmen funktionieren.

KI-Risikomanagement und neue US-Anforderungen

Die Vereinigten Staaten verlassen sich bei der Steuerung von KI-Risiken im Privatsektor nicht auf ein einziges umfassendes Bundesgesetz zur KI.

Organisationen sehen sich stattdessen einer Kombination aus Branchenanforderungen, bestehenden Datenschutz- und Verbraucherschutzgesetzen, staatlichen KI-Gesetzen, vertraglichen Anforderungen und freiwilligen Rahmenbedingungen gegenüber.

Zum Beispiel die Texas Responsible Artificial Intelligence Governance Act trat am 1. Januar 2026 in Kraft und fügte Anforderungen und Beschränkungen auf Ebene der Bundesstaaten hinzu, die die Entwicklung und den Einsatz bestimmter KI-Systeme betreffen.

In diesem fragmentierten Umfeld ist ein wiederverwendbares KI-Risikomanagementmodell wertvoller als ein Compliance-Prozess, der auf einer einzigen Vorschrift basiert.

Was die meisten Organisationen in Bezug auf KI-Risiken übersehen

Eine KI-Inventur ist keine Risikoinventur.

Die Tatsache, dass eine Organisation ein bestimmtes Modell verwendet, sagt nichts darüber aus, auf welche sensiblen Daten es zugreifen kann, welche Berechtigungen es geerbt hat oder welche geschäftlichen Auswirkungen ein Ausfall haben könnte.

Auch zugelassene KI kann Risiken bergen

Die Genehmigung bei der Beschaffung oder Markteinführung garantiert nicht, dass ein KI-System sicher bleibt.

Daten, Zugriffe, Integrationen, Benutzer, Modelle und Geschäftszwecke verändern sich.

KI-Risiken beginnen oft außerhalb des Modells

Die folgenreichsten Risiken ergeben sich möglicherweise aus dem Datensatz, der Abrufquelle, der Identität, der API, der Berechtigung, der Eingabeaufforderung, der Anwendung eines Drittanbieters oder einer nachgelagerten Aktion und nicht aus dem Modell selbst.

Agenten setzen Zugang in Aktion um

Eine Anwendung mit zu vielen Berechtigungen kann Informationen offenlegen.

Ein Agent mit übermäßigen Berechtigungen kann Informationen offenlegen und anschließend darauf reagieren.

Das macht Autonomie zu einer wichtigen Dimension des KI-Risikos.

Risiko ohne Geschäftskontext erzeugt Verwirrung

Nicht jeder Verstoß gegen die Richtlinien hat die gleichen Konsequenzen.

Ein sinnvolles KI-Risikoprogramm verknüpft technische Erkenntnisse mit Datensensibilität, Eigentumsverhältnissen, Zugriffsrechten, geschäftlicher Kritikalität, regulatorischem Anwendungsbereich und potenziellen Auswirkungen.

Risikobewertungen veralten

Eine vor dem Start erstellte Tabellenkalkulation kann Monate später keine zuverlässige Abbildung einer KI-Umgebung darstellen.

Für ein KI-Risikomanagement ist eine kontinuierliche Erkennung und Überwachung erforderlich, nicht nur eine Bewertung.

Wie man KI-Risiken priorisiert

Einer der größten Fehler im KI-Risikomanagement ist es, jede KI-Erkenntnis als gleich dringlich zu behandeln.

Die KI-Kennzeichnung gibt keinen Aufschluss über den Schweregrad.

Die Kombination aus Daten, Zugriff, Autonomie, Nutzung und geschäftlichen Konsequenzen ist wirksam.

Bewährte Verfahren im KI-Risikomanagement

1. Erst informieren, dann bewerten. Ermitteln Sie, ob KI im gesamten Unternehmen genehmigt oder nicht genehmigt ist.
2. Verbinden Sie KI mit Geschäftszielen. Ermitteln Sie, warum jedes KI-System existiert und welches Ergebnis es unterstützt.
3. Verantwortliche Zuständigkeiten zuweisen. Weisen Sie jedem Material-KI-System klare geschäftliche und technische Verantwortliche zu.
4. Die Daten verstehen. Identifizieren Sie Sensibilität, Qualität, Eigentumsverhältnisse, Herkunft, Standort, Aufbewahrung und Richtlinien.
5. Karten-KI-Zugriff. Ermitteln Sie, wer über Benutzer, Anwendungen, Identitäten und APIs auf KI zugreifen kann und worauf KI zugreifen kann.
6. Autonomie berücksichtigen. Beurteilen Sie, was Agenten und KI-gestützte Workflows ändern, senden, ausführen oder auslösen können.
7. Priorisieren Sie nach Auswirkung. Die Ressourcen sollten auf KI-Risiken konzentriert werden, die sensible Daten, weitreichende Entscheidungen, breiten Zugriff, hohe Autonomie oder erhebliche Auswirkungen auf das Geschäft betreffen.
8. Bestehende Steuerungselemente integrieren. Verknüpfen Sie KI-Risiken mit Programmen für Sicherheit, Datenschutz, Datenverwaltung, Identität, Compliance, Unternehmensrisiken und Drittparteienrisiken.
9. Kontinuierliche Überwachung. Erkennen von Änderungen an KI-Ressourcen, Daten, Zugriffen, Berechtigungen, Nutzung und Risiken.
10. Die Sanierungsmaßnahmen müssen messbar sein. Verantwortliche zuweisen, Ergebnisse verfolgen, Kontrollen durchsetzen und den Abschluss dokumentieren.

Wie man das KI-Risikomanagement misst

Effektive KI-Risikomanagementprogramme benötigen operative Kennzahlen, nicht nur abgeschlossene Bewertungen.

Organisationen können Folgendes verfolgen:

• Prozentsatz der entdeckten KI-Assets
• Prozentsatz der KI-Systeme mit zugewiesenen Verantwortlichen
• Prozentsatz der KI-Systeme mit abgeschlossenen Risikobewertungen
• Anzahl der Erkenntnisse über Schatten-KI
• Anzahl der KI-Systeme, die auf sensible Daten zugreifen
• Anzahl der Feststellungen zu übermäßigem KI-Zugriff
• Anzahl der sensiblen Eingabeaufforderungen oder Ausgabebefunde
• Anzahl der KI-Agenten mit hohem Risiko
• Verstöße gegen die KI-Richtlinien nach Schweregrad
• Prozentsatz der Hochrisiko-KI mit erforderlichen Kontrollen
• Mittlere Zeitspanne zur Behebung des KI-Risikos
• Risiken offener KI aus Sicht des Geschäftsinhabers
• Veränderungen des KI-Risikos im Laufe der Zeit

Ziel ist es nicht, mehr Risikobewertungen zu erstellen. Vielmehr soll aufgezeigt werden, ob die Organisation die tatsächliche Gefährdung durch KI reduziert, während sie gleichzeitig genehmigte KI-Systeme skaliert.

Fragen, die jedes KI-Risikomanagementprogramm beantworten sollte

Wie BigID das KI-Risikomanagement angeht

BigID managt KI-Risiken von den Daten ausgehend.

Organisationen können KI-Risiken nicht allein anhand einer Modellinventur verstehen. Sie benötigen Kontextinformationen über die sensiblen Daten, die KI verwendet, die Identitäten und Berechtigungen hinter dem Zugriff, den Informationsfluss durch KI-Workflows, die Eigentümer der Systeme und Daten, die geltenden Richtlinien und die Bereiche, in denen Handlungsbedarf besteht.

BigID unterstützt Organisationen:

• Entdecken Sie KI-Ressourcen: Identifizieren Sie KI-Systeme, Modelle, Agenten, Copiloten, Anwendungen, Datensätze und Schatten-KI im gesamten Unternehmen.
• Sensible KI-Daten entdecken und klassifizieren: Finden Sie PII, PHI, PCI, Anmeldeinformationen, Geheimnisse, geistiges Eigentum, vertrauliche Informationen und andere regulierte oder geschäftskritische Daten, die von KI verwendet werden oder auf die KI Zugriff hat.
• Schatten-KI erkennen: Identifizieren Sie nicht genehmigte KI-Tools, unkontrollierte Modelle, unbefugte Copiloten, versteckte Agenten und nicht genehmigte KI-Workflows.
• KI-Zugriff kartieren und steuern: Verbinden Sie KI-Systeme mit Benutzern, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten, APIs, Berechtigungen, Zugriffspfaden und sensiblen Daten.
• Übermäßigen Zugriff erkennen: Finden Sie KI-Systeme und Identitäten mit weitergehenden Zugriffsrechten, als ihr Geschäftszweck erfordert.
• Herkunft der KI-Daten nachverfolgen: Verstehen Sie, wie Daten von Unternehmensquellen über Training, Optimierung, Abruf, Eingabeaufforderungen, Modelle, Ausgaben bis hin zu nachgelagerten Anwendungen fließen.
• Identifizierung der Offenlegung sensibler Daten in KI-Interaktionen: Wenden Sie den Kontext sensibler Daten auf Eingabeaufforderungen, Ausgaben und KI-Workflows an, um zu ermitteln, wo regulierte oder risikoreiche Informationen ein Risiko darstellen können.
• KI-Risiken priorisieren: Bewerten Sie das Risiko anhand der Datensensibilität, des Zugriffs, der Nutzung, der Eigentumsverhältnisse, der Herkunft, der Richtlinienverstöße, des Gefährdungsgrads und der Auswirkungen auf das Geschäft.
• Operationalisierung der KI-Governance: Verknüpfung von KI-Inventar, Richtlinien, Eigentumsverhältnissen, Risikobewertung, Compliance, Überwachung und Nachweisen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg.
• Reduzierung der KI-Exposition: Workflows auslösen, um Zugriffe zu widerrufen, Inhalte zu schwärzen, unter Quarantäne zu stellen, zu löschen, die Eigentümerschaft zuzuweisen, Richtlinien durchzusetzen und Korrekturmaßnahmen zu koordinieren.
• Operationalisierung von AI TRiSM: Integrieren Sie KI-Vertrauen, Risikomanagement, Sicherheit, Governance, Schutz sensibler Daten, Zugriffskontrollen, Compliance und Fehlerbehebung in ein vernetztes Betriebsmodell.

BigID hilft Teams dabei, von der Identifizierung theoretischer KI-Risiken zur Ermittlung der Daten, Zugriffe, Identitäten und KI-Workflows zu gelangen, die ein reales Risiko darstellen, und anschließend zu priorisieren, was zuerst behoben werden muss.

Häufig gestellte Fragen zum KI-Risikomanagement

Was ist KI-Risikomanagement?

Das Risikomanagement im Bereich KI ist der kontinuierliche Prozess der Identifizierung, Bewertung, Priorisierung, Minderung, Überwachung und Dokumentation von Risiken, die durch KI-Systeme, Daten, Identitäten, Zugriffe, Nutzung, Entscheidungen und autonome Aktionen entstehen.

Was sind die größten Risiken der KI?

Zu den wichtigsten KI-Risiken gehören die Offenlegung sensibler Daten, Schatten-KI, übermäßiger Zugriff, Datenschutzverletzungen, Sicherheitsbedrohungen, Offenlegung von Schnellzugriffen und Ergebnissen, Probleme mit der Datenqualität, Verzerrungen, ungenaue Ergebnisse, Risiken durch Dritte, Verstöße gegen Compliance-Vorgaben und unbeabsichtigte autonome Aktionen.

Was ist das KI-Zugriffsrisiko?

Das Zugriffsrisiko von KI entsteht, wenn KI-Systeme, -Agenten, -Copiloten, -Anwendungen oder Maschinenidentitäten auf Daten, Systeme oder Aktionen zugreifen können, die über ihren vorgesehenen Geschäftszweck hinausgehen. KI kann diesen Zugriff direkt erhalten oder ihn über Benutzer, Anwendungen, APIs, Dienstkonten, OAuth-Berechtigungen, Cloud-Rollen und andere Identitäten erben. Die Verknüpfung von KI-Berechtigungen mit dem Kontext sensibler Daten hilft Unternehmen, diejenigen Zugriffe zu identifizieren, die ein relevantes Sicherheitsrisiko darstellen.

Was ist ein Rahmenwerk für das KI-Risikomanagement?

Ein Rahmenwerk für das KI-Risikomanagement bietet einen strukturierten Ansatz zur Identifizierung, Bewertung, Priorisierung, Steuerung, Überwachung und Dokumentation von KI-Risiken über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg. Beispiele hierfür sind das NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement und organisatorische Ansätze, die sich an Normen wie ISO/IEC 42001 orientieren.

Was ist das NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement?

Das NIST AI RMF ist ein freiwilliges Rahmenwerk, das Organisationen bei der Bewältigung von Risiken im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz unterstützen soll. Es strukturiert das KI-Risikomanagement anhand von vier Funktionen: Steuerung, Kartierung, Messung und Management.

Worin unterscheidet sich KI-Risikomanagement von KI-Governance?

Die Governance von KI legt Richtlinien, Eigentumsverhältnisse, Verantwortlichkeiten, Entscheidungsbefugnisse, Aufsicht und Kontrollmechanismen für KI fest. Das KI-Risikomanagement konzentriert sich darauf, potenzielle Fehlerquellen zu identifizieren, deren Auswirkungen zu bewerten, Risiken zu priorisieren, Gegenmaßnahmen zu ergreifen und das Risiko im Zeitverlauf zu überwachen.

Worin unterscheidet sich KI-Risikomanagement von KI-TRISM?

Das KI-Risikomanagement konzentriert sich speziell auf die Identifizierung, Bewertung, Priorisierung und Reduzierung von KI-Risiken. AI TRiSM bietet einen umfassenderen Ansatz, der KI-Vertrauen, Risiko, Sicherheit, Governance, Compliance, Zugriff, Überwachung und Behebung miteinander verbindet.

Wie verändern KI-Agenten das Risikomanagement?

KI-Agenten können auf Daten zugreifen, APIs aufrufen, mit Anwendungen interagieren, Datensätze ändern, extern kommunizieren und Arbeitsabläufe ausführen. Das Risikomanagement muss daher die Identität, Berechtigungen, den Zugriff auf sensible Daten, die verfügbaren Tools, autonome Aktionen, die Zuständigkeit und die kontinuierliche Aktivität der Agenten bewerten.

Was ist das Risiko von Schatten-KI?

Das Risiko von Schatten-KI entsteht durch KI-Tools, -Modelle, -Anwendungen, -Agenten oder -Dienste, die außerhalb genehmigter Sicherheits-, Datenschutz-, Beschaffungs- oder Governance-Prozesse betrieben werden. Diese Systeme können Unternehmensdaten ohne angemessene Transparenz und Kontrolle offenlegen.

Warum sind Daten für das KI-Risikomanagement wichtig?

Der Datenkontext hilft dabei, die potenziellen Auswirkungen von KI-Risiken zu bestimmen. Organisationen müssen die Sensibilität, die Eigentumsverhältnisse, die Qualität, die Herkunft, den Standort, die Zugriffsrechte und die Richtlinienanforderungen der Informationen verstehen, die KI nutzt oder auf die sie zugreifen kann.

Wie sollten Organisationen KI-Risiken priorisieren?

Organisationen sollten bei der Priorisierung von KI-Risiken Faktoren wie Datensensibilität, Zugriff, KI-Autonomie, Gefährdung, Konsequenzen von Entscheidungen, Geschäftskritikalität, regulatorischer Rahmen, Wahrscheinlichkeit und potenzielle Auswirkungen berücksichtigen.

Wie unterstützt BigID das KI-Risikomanagement?

BigID hilft Unternehmen dabei, KI-Assets und Schatten-KI zu entdecken, sensible KI-Daten zu klassifizieren, Herkunftsnachweise zu erstellen, den KI-Zugriff zu steuern, übermäßige Berechtigungen zu identifizieren, Richtlinienverstöße aufzudecken, die Gefährdung zu priorisieren, Risiken zu überwachen und die Behebung von Problemen über Modelle, Agenten, Copiloten, Eingabeaufforderungen, Datensätze, Pipelines, Anwendungen und KI-Workflows im Unternehmen hinweg zu koordinieren.