Serie: Die neue Front der Unsichtbaren – 2. Wie KI Wirtschaftsspionage automatisiert und skaliert

Agentic AI

Die klassische Wirtschaftsspionage war lange Zeit eine Domäne menschlicher Analysten. Sie lebte von Intuition, Erfahrung, Mustererkennung und dem Zusammensetzen winziger Informationsfragmente. Doch künstliche Intelligenz hat diese Grundlogik vollständig verändert: Die Maschine hat den Menschen als primären Analysten abgelöst.

KI beseitigt den Engpass Mensch

Was früher Tage oder Wochen dauerte, wird heute in Sekunden erledigt. KI-Systeme können:

– Millionen Dokumente parallel analysieren

– Prompts auswerten und Entwicklungsstadien erkennen

– technische Parameter clustern

– Anomalien automatisch identifizieren

– interne Wissenslücken ableiten

– Risiken anhand von Begriffen und Formulierungen herleiten

Damit sind KI-Systeme längst nicht mehr Tools, sondern eigenständige Informationsarchitekturen.

Prompts als unbeabsichtigte Informationslecks

Die größte Schwachstelle entsteht nicht durch Hacking – sondern durch Nutzer selbst.

Jeder Prompt ist ein Datenpunkt:

– Technische Fragen verraten Probleme.

– Strategische Fragen verraten Zukunftspläne.

– Konzeptfragen verraten Roadmaps.

– Fehlerbeschreibungen verraten interne Reifegrade.

Generative KI ist damit unbeabsichtigte Spionagequelle – nicht, weil Anbieter Daten „stehlen“, sondern weil Nutzer Informationen unbewusst übergeben.

Geopolitische Dimension

KI wird inzwischen staatlich genutzt:

– China analysiert westliche technische Dokumente automatisiert.

– Russland nutzt KI für OSINT und Lieferkettenschwachstellen.

– BRICS-Staaten bauen eigene KI-Ökosysteme als Gegenmodell zum Westen.

KI ist damit nicht nur ein Werkzeug, sondern ein Machtmultiplikator.

Risiko Supply Chain

Wenn Partner, Zulieferer oder externe Entwickler KI-Systeme nutzen, kann ein gesamtes Ökosystem kompromittiert werden – ohne direkten Zugriff auf das Zielunternehmen.

Ausblick auf morgen – Artikel 3

Morgen beleuchten wir, wie Unternehmen diese Risiken sichtbar machen können: Welche Tools helfen, wo die größten blinden Flecken liegen und wie man KI-Risiken strukturiert erfasst, bewertet und priorisiert.