Künstliche Intelligenz ist für viele Organisationen ein Werkzeug, das Effizienz, Geschwindigkeit und Komfort verspricht. Die Realität ist komplizierter. KI ist nicht nur Werkzeug, sie ist ein Beobachter. Sie liest, was wir ihr geben. Sie erkennt Muster, die wir selbst nicht sehen. Und sie zieht Schlüsse, die wir nicht beabsichtigen.
In vielen Unternehmen entsteht dadurch eine paradoxe Situation. Je mehr KI eingesetzt wird, desto weniger versteht die Organisation, was eigentlich passiert. Der Einsatz wächst, aber die Transparenz schrumpft. Genau in diesem Zwischenraum entstehen die Angriffsflächen, die klassische Sicherheitsarchitekturen nicht abdecken können.
1. Die Illusion der Kontrolle – warum Unternehmen ihre Risiken unterschätzen
Ein Großteil der Führungskräfte geht noch immer davon aus, dass Risiken in der digitalen Welt „sichtbar“ sind.
Ein Alarm, ein Logfile, ein ungewöhnlicher Netzwerkfluss – alles messbar, überprüfbar, verwaltbar. Doch KI nutzt andere Wege. Sie speichert nicht notwendigerweise Daten – sie speichert Muster. Sie überträgt nicht zwingend Inhalte – sie überträgt Beziehungen. Sie hinterlässt nicht klassische Spuren – sie hinterlässt semantische Fußabdrücke.
Die meisten Risiken entstehen dadurch, dass Organisationen davon ausgehen, sie hätten die Lage im Griff. Doch in Wahrheit beobachten wir etwas völlig Neues.
Die größten Informationsverluste entstehen nicht mehr durch Angriffe – sondern durch alltägliche KI-Nutzung.
Mitarbeiter formulieren Probleme, technische Fehler, interne Konflikte und strategische Überlegungen in Form von Fragen. Diese Fragen erzeugen eine semantische Karte der Organisation. Niemand sieht sie – doch sie existiert.
2. Die unsichtbaren Angriffsflächen – technische, organisatorische und menschliche Faktoren
Technische Angriffsflächen
Viele Abteilungen nutzen KI, ohne dass es jemand protokolliert.
– Entwickler fragen nach Debugging-Lösungen für proprietäre Software.
– IT-Abteilungen lassen KI Konfigurationsfehler analysieren.
– Produktionsteams beschreiben SPS-Probleme oder Sensoranomalien.
– Projektleiter erklären KI ihre Roadmap, um bessere Planungstexte zu erhalten.
In Summe entsteht daraus ein Schatteninformatik-System – eine zweite Informationswelt, die völlig außerhalb klassischer Sicherheitskontrollen existiert.
Organisatorische Angriffsflächen
Die meisten Unternehmen haben heute cloudbasierte KI-Tools im Einsatz, ohne
– eine Prompt-Richtlinie,
– eine Klassifizierung sensibler Inhalte,
– ein Monitoring der Nutzung,
– oder auch nur ein Bewusstsein dafür, wer auf die Modelle zugreift.
Oft weiß das Management nicht einmal, welche Abteilungen am stärksten mit KI arbeiten. Damit verliert das Unternehmen Kontrolle über einen Bereich, der sicherheitskritischer ist als E-Mail-Verkehr oder Dateifreigaben.
Menschliche Angriffsflächen
Die größte Schwachstelle bleibt der Mensch – nicht aus Bosheit, sondern aus Pragmatismus.
Unter Druck sucht er Lösungen. KI ist schnell, verfügbar und kompetent.
Doch technische Mitarbeiter erkennen selten, dass ihre Formulierungen selbst hochsensibel sind:
„Ich arbeite an einer Beta-Firmware, die noch instabil ist…“, „Wir planen, das Produkt bis Q4 umzubauen…“, „Das Sicherheitsmodul erfüllt den Standard noch nicht…“
Ein Analyst würde für diese Informationen Wochen brauchen. Eine KI bekommt sie in einem einzigen Prompt.
3. Wie man KI-Risiken sichtbar macht – ein strukturiertes Vorgehen
Viele Organisationen wollen handeln, aber sie wissen nicht, wo sie anfangen sollen. Der erste Schritt besteht darin, die eigene Angriffsfläche sichtbar zu machen. Dazu gehören vier Kernbereiche:
I. Prompt-Exposure-Analyse
Unternehmen müssen verstehen:
– welche Mitarbeiter KI nutzen
– welche Art von Fragen sie eingeben
– wie oft sensible Inhalte auftauchen
– ob technische Terminologie genutzt wird
– welche Muster sich bilden
Daraus entsteht ein „Prompt-Profil“ des Unternehmens – ein Abbild seiner Schwachstellen.
II. Abteilungsbasierte Risikoanalyse
Jede Abteilung muss einzeln betrachtet werden:
– Forschung & Entwicklung: höchste Gefahr
– IT & Infrastruktur: kritische Systemdetails
– Produktmanagement: strategische Roadmaps
– Vertrieb: Preisstrukturen, Kundenlisten
– Einkauf: Lieferketteninformationen
– Service: Fehlerbeschreibungen, Support-Cases
Viele Organisationen unterschätzen, wie sehr schon die Kombination alltäglicher Informationen ausreicht, um ein vollständiges Lagebild zu erzeugen.
III. Einführung eines AI-Risk-Mapping-Frameworks
Ein modernes KI-Risikomodell muss nicht kompliziert sein, aber konsequent:
Stufe 1 – Unkritisch:
Nachrichten, Kreativaufgaben, Sprachkorrekturen.
Stufe 2 – Intern:
Nicht-öffentliche Informationen, aber ohne technische Tiefe.
Stufe 3 – Vertraulich:
Fehlercodes, Konfigurationen, Prozessdetails, interne Tools.
Stufe 4 – Kritisch:
Crown Jewels, R&D, Algorithmen, Sicherheitsstrukturen, Architektur.
Die meisten Unternehmen wissen nicht einmal, welche ihrer KI-Eingaben in Stufe 4 liegen.
IV. KI-spezifisches Security-Monitoring
Ein modernes SIEM (z. B. Elastic) kann:
– alle KI-Zugriffe
– alle Plugin-Nutzungen
– alle API-Requests
– alle Prompt-Kategorien
– Auffälligkeiten im Nutzerverhalten
automatisiert erkennen. Damit entsteht eine Transparenz, die verhindert, dass KI unbemerkt zur neuen Datenquelle für Angreifer wird.
4. Warum jetzt gehandelt werden muss
KI verändert das Fundament der Informationssicherheit. Während klassische Angriffe von außen kommen, entstehen KI-Risiken von innen nach außen.
Das bedeutet:
– Der Mitarbeiter wird zur unbeabsichtigten Quelle.
– Der Prompt ersetzt den klassischen Datenabfluss.
– Die technische Frage wird zum strategischen Geheimnis.
– Die Maschine wird zum Beobachter.
Unternehmen, die jetzt nicht handeln, verlieren die Kontrolle nicht durch einen Angriff –
sondern durch Routine.
Ausblick auf morgen – Artikel 4
Morgen beschäftigen wir uns mit der entscheidenden Frage:
Wie sieht eine Infrastruktur aus, die KI-Nutzung ermöglicht, ohne sie zur Sicherheitsgefahr werden zu lassen? Wir erklären, warum Private Clouds, Gaia-X, interne Modelle und souveräne Architekturen die Grundlage einer sicheren KI-Zukunft bilden – und warum Unternehmen, die darauf verzichten, langfristig an Wettbewerbsfähigkeit verlieren.
