Die Gefahr durch Schatten oder KI-Angst GenAI fordert CAIOs und ein einheitliche Asset-Strategie

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Unternehmen scheinen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz zunehmend zögerlich und suchen nach Wegen zur Compliance-gerechten Nutzung generativer KI am Arbeitsplatz. Beschäftigte hingegen schaffen Tatsachen.

Die wachsende Bedeutung generativer Künstliche Intelligenz (KI) verspricht Organisationen weltweit die Möglichkeit, Effizienz und Innovationen am Arbeitsplatz zu steigern. Während KI zahlreiche Chancen bietet und sich als fester Bestandteil innerhalb von Unternehmen etabliert, nimmt das Bewusstsein für Risiken und Herausforderungen ihrer Nutzung zu.

Eine Studie von Iron Mountain bestätigt: Rund 85 Prozent der Arbeitnehmer:innen in Deutschland nutzen generative Künstliche Intelligenz in irgendeiner Form. Dabei sorgt vor allem der nicht genehmigte und versteckte Einsatz von generativer KI im Organisationen – so genannte „Schatten KI“ – bei IT- und Datenverantwortlichen für Unbehagen.

Zurecht, wie der Work Trend Index 2024 von Microsoft und Linkedin bestätigt: Sieben von zehn Mitarbeitenden nutzen KI-Werkzeuge bei der Arbeit, oftmals ohne dass diese von den Unternehmen bereitgestellt werden. Organisationen stellt sich nun die Frage, wie sie das Gleichgewicht zwischen Innovation und Risiko halten können, um in einer zunehmend KI-gesteuerten Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Allgegenwärtig verfügbar: Herausforderungen und Chancen der KI für Unternehmen

Um Risiken und Herausforderungen von generativer KI einschätzen zu können, müssen Verantwortliche verstehen, wie ihre Organisation diese Technologie verwenden. Laut Studienergebnissen von Iron Mountain nutzen Mitarbeitenden Künstliche Intelligenz in Deutschland vor allem zur Erstellung von Inhalten (48 Prozent), Automatisierung von Routine-Aufgaben (48 Prozent), Interaktion mit Kund:Innen (42 Prozent) und für die Entwicklung von Code (26 Prozent).

Während Angestellte diverse Tools in ihren Arbeitsalltag integrieren, sehen sich IT- und Datenverantwortliche bei der Einführung von generativer KI vor allem mit drei Herausforderungen konfrontiert: Das Erstellen und Durchsetzen einer generativen KI-Richtlinie (33 Prozent), die Planung von IT-Ressourcen zum Training und Implementieren von generativen KI-Modellen (38 Prozent) und die Beschaffung, das Aufbereiten und vor allem der Schutz von Daten aus physischen und digitalen Assets zur Verwendung beim Modelltraining (32 Prozent).

Einige dieser Bedenken könnten Führungskräfte an die frühen Tage der Public Cloud erinnern. Während damals allerdings für die neue Technologie bezahlt werden musste und viele zögerten, so sind heute kostenlose KI-Tools für jedermann zugänglich. Folglich verbreiten Angestellte Schatten-KI ohne das erforderliche Training oder die organisatorische Unterstützung, die nötig wäre, um generative KI verantwortungsvoll umsetzen zu können. Bei fehlenden Fachkenntnissen besteht das Risiko, dass sensible und geschützte Daten preisgegeben werden, Voreingenommenheit und Verzerrungen in von KI generierten Ergebnissen verankert und somit Innovation verhindert anstatt ermöglicht wird.

Einheitliche Asset-Strategie für die sichere Anwendung von Künstlicher Intelligenz

Um zu verhindern, dass sich generative Künstlicher Intelligenz ohne Strategie oder Leitlinie in Organisationen verbreiten, sehen die Befragten (98 Prozent) eine potenzielle Lösung: Die Einführung einer einheitlichen Asset-Strategie, das heißt: die Erschließung von Informationen sowohl aus physischen als auch digitalen Assets sowie die Optimierung des Schutzes und der Verwaltung dieser Assets über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg. Diese Strategie ermöglicht es Unternehmen, alle Assets, die in und von generativen KI-Anwendungen verwendet und produziert werden, kontrolliert, systematisch und lückenlos zu erfassen und damit strategische so wie praktische Herausforderungen zu lösen.

Strategisch betrachtet harmonisiert eine einheitliche Asset-Strategie KI-Initiativen und Asset-Management, während sie eine sichere und umweltfreundliche Entsorgung digitaler und physischer Assets im Einklang mit den Unternehmenszielen gewährleistet. So werden digitale und physische Assets, die für und mit KI verwendet werden, sinnvoll verwaltet, deren Datenqualität verbessert, Abläufe optimiert und Risiken minimiert. Auf diese Weise kann eine einheitliche Strategie dazu beitragen, auch die Kapitalrendite von Unternehmen zu maximieren.

Durch die effektive und skalierbare Verwaltung von Assets über den gesamten Lebenszyklus hinweg, erleichtert eine einheitliche Asset-Strategie in der Praxis die effiziente Planung, Zuweisung und Verwaltung von IT-Ressourcen, damit IT-Teams sich auf das Training und die Bereitstellung generativer KI-Modelle vorbereiten können. Darüber hinaus werden im Zuge eines umfassenden Lebenszyklus-Management physische Vermögenswerte digitalisiert und mit Metadaten angereichert.

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So werden ihre Auffindbarkeit und Zugänglichkeit verbessert, wertvolle Informationen aus unstrukturierten Daten extrahiert sowie Quellen und generierte Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt. Wenn Daten und andere durch KI erstellten Assets intelligent verwaltet, verarbeitet sowie geschützt werden, bietet diese Strategie eine Grundlage, um positive Auswirkungen von KI fördern und gleichzeitig das Risiko für Unternehmen reduzieren zu können.

Beschleunigte und kontrollierte Einführung von Künstlicher Intelligenz dank CAIO

Zusätzlich zur Implementierung einer einheitlichen Asset-Strategie sehen laut Iron Mountains Studienergebnissen 99 Prozent der deutschen IT- und Datenverantwortlichen eine neue fokussierte KI-Führungsrolle in der Verantwortung: Ein Chief AI Officer (CAIO) soll KI-Initiativen in Unternehmen strategisch und ethisch vertretbar umsetzen sowie die effektive Einführung generativer Künstlicher Intelligenz beschleunigen.

Obwohl weltweit lediglich 32 Prozent angeben, dass ihre Organisationen jemanden in dieser Funktion eingestellt haben, erwarten 94 Prozent, dass diese Rolle in Zukunft besetzt wird. CAIOs können die strategische Ausrichtung ihrer Organisationen gestalten, indem sie KI-Initiativen mit langfristigen Geschäftsziele und Markttrends in Einklang bringen sowie Daten- und einheitliche Asset-Strategien entwickeln. Zudem fördern sie die verantwortungsvolle Nutzung von KI durch strenge Standards für Transparenz, Ethik, Datenschutz und Sicherheit, um das Vertrauen in Künstliche Intelligenz zu stärken und Organisationen vor den negativen Auswirkungen von Schatten-KI schützten.

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