Warum Datenherkunft die Grundlage jeder AI-Governance-Strategie eines CISO sein muss
In der heutigen Zeit hat künstliche Intelligenz (KI) in Unternehmen Einzug gehalten, nicht durch massive digitale Transformationsprojekte, sondern durch leise, schrittweise Einführung. Rechtsabteilungen fassen Verträge zusammen. Die Personalabteilung formuliert sensible Mitarbeiterkommunikationen um. Compliance-Teams experimentieren mit der Automatisierung von Due Diligence. Viele dieser Funktionen basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs) und werden oft unbemerkt in SaaS-Plattformen, Produktivitätswerkzeugen oder internen Pilotprojekten eingeführt.
Die eigentliche Sorge ist nicht die Einführung, sondern die Annahme von Sicherheit: die Annahme, dass ein Modell, weil es beliebt oder „unternehmensbereit“ ist, auch konform, sicher und geregelt sein muss. Stattdessen zeigt sich eine gefährliche blinde Stelle: das vollständige Verschwinden der Datenherkunft.
Warum Herkunft, nicht Richtlinie, die wahre Verteidigungslinie ist
Datenherkunft ist mehr als ein Protokoll. Sie ist das verbindende Element der Datenverwaltung. Sie beantwortet grundlegende Fragen: Woher stammt diese Daten? Wie wurde sie transformiert? Wer hat sie berührt und unter welcher Richtlinie? In der Welt der LLMs, wo Ausgaben dynamisch, der Kontext fließend und die Transformation undurchsichtig ist, bricht diese Rechenschaftskette oft in dem Moment zusammen, in dem ein Prompt eingegeben wird.
In traditionellen Systemen können wir normalerweise die Datenlinie nachverfolgen. Wir können rekonstruieren, was getan wurde, wann und warum. In LLM-basierten Umgebungen sind Prompts jedoch nicht immer protokolliert, Ausgaben werden manchmal über Systeme hinweg kopiert, und Modelle selbst können Informationen ohne klare Zustimmung behalten. Wir haben uns von strukturierten, prüfbaren Arbeitsabläufen zu einem Black-Box-Entscheidungsprozess gewandelt. In stark regulierten Bereichen wie Recht, Finanzen oder Datenschutz stellt dies eine Governance-Krise dar.
KI-Sprawl und der Mythos der zentralen Kontrolle
Es ist ein Fehler anzunehmen, dass die KI-Einführung eine zentrale Anstrengung ist. Die meisten Unternehmen haben bereits mit KI-Sprawl zu kämpfen, da Dutzende von Tools, die von unterschiedlichen LLMs unterstützt werden, in disconnected Bereichen des Unternehmens verwendet werden. Einige sind genehmigt und integriert, andere werden unter dem Radar getestet. Jedes hat sein eigenes Modellverhalten, Datenhandhabungsrichtlinien und juristische Komplexität, und fast keins von ihnen wurde mit einer Sicherheits- oder Compliance-ersten Architektur entworfen.
Diese Dezentralisierung bedeutet, dass die Sicherheitsorganisation nicht mehr kontrolliert, wie sensible Informationen verarbeitet werden. Ein einzelner Mitarbeiter könnte vertrauliche Daten in einen Prompt kopieren, eine Ausgabe empfangen und diese in ein Aufzeichnungssystem einfügen, was effektiv einen vollständigen Datenzyklus abschließt, ohne einen einzigen Alarm oder Prüfpfad auszulösen.
Die Herausforderung des CISO besteht nicht mehr darin, den Zugang zu kontrollieren. Es geht um Absicht, Fluss und Zweck, und diese sind in KI-gestützten Umgebungen nahezu unsichtbar.
Regulierungen sind nicht hinterher, sie entwickeln sich parallel weiter
Es gibt die weit verbreitete Meinung, dass die Regulierungsbehörden mit der KI nicht Schritt gehalten haben. Das ist nur zur Hälfte wahr. Die meisten modernen Datenschutzgesetze – GDPR, CPRA, Indiens DPDPA und das saudische PDPL – enthalten bereits Prinzipien, die direkt für den Einsatz von LLMs gelten: Zweckbeschränkung, Datenminimierung, Transparenz, Einwilligungsspezifität und Rechte auf Löschung.
Das Problem ist nicht die Regulierung – es ist die Unfähigkeit unserer Systeme, darauf zu reagieren. LLMs verwischen die Rollen: Ist der Anbieter ein Verarbeiter oder ein Verantwortlicher? Ist eine erzeugte Ausgabe ein abgeleitetes Produkt oder eine Datentransformation? Wenn ein KI-Tool einen Benutzerprompt mit Trainingsdaten anreichert, wer besitzt dann dieses angereicherte Artefakt und wer ist haftbar, wenn es zu Schäden führt?
In Prüfungsszenarien wird man Sie nicht fragen, ob Sie KI verwendet haben. Man wird Sie fragen, ob Sie beweisen können, was sie getan hat und wie. Die meisten Unternehmen heute können das nicht.
Wie moderne KI-Governance aussehen sollte
Um Vertrauen und Verteidigungsfähigkeit wieder aufzubauen, müssen CISOs ihre Organisationen dazu drängen, die Governance neu zu überdenken. Das beginnt nicht mit Richtlinien, sondern mit Infrastruktur.
1. Kontinuierliche, automatisierte Datenkartierung
KI-Interaktionen enden nicht an statischen Systemen. Sie finden über Chat-Schnittstellen, APIs, Middleware und interne Skripte hinweg statt. Die Kartierung muss sich weiterentwickeln, um nicht nur zu verfolgen, wo Daten leben, sondern auch, wo sie sich bewegen und welche Modelle sie berühren. Wenn Ihre Kartierung snapshot-basiert oder manuell ist, ist sie bereits obsolet.
2. KI-bewusste RoPA und Verarbeitungstransparenz
Records of Processing Activities (RoPA) müssen jetzt Modelllogik, KI-Toolverhalten und juristische Exposition umfassen. Es reicht nicht aus zu wissen, welcher Anbieter verwendet wird. Sie müssen wissen, wo das Modell gehostet wird, wie es trainiert wurde und welche Risiken es in der nachgelagerten Verarbeitung mit sich bringt.
3. Dynamische und kontextuelle Einwilligungsabstimmung
Einmal erteilte Einwilligung ist nicht für alles gültig. Teams benötigen Mechanismen, die die Einwilligung mit der Modellinteraktion abstimmen: Hat der Benutzer der modellbasierten Anreicherung zugestimmt? Arbeitet das KI-System unter dem erklärten Zweck der Sammlung? Wenn nicht, muss die Einwilligung erneut überprüft oder gekennzeichnet werden.
4. Protokollierung von Eingabeaufforderungen und Ausgaben
Wo es möglich ist, sollten Interaktionen mit KI-Systemen protokolliert werden, wobei der Fokus auf den Eingabeaufforderungen selbst liegen sollte. Prompts enthalten oft die sensibelsten Daten, und deren Erfassung ist entscheidend, um zu verstehen, welche Informationen offengelegt werden. Während die Protokollierung von Ausgaben und nachgelagertem Gebrauch wertvoll ist, sollte die Protokollierung auf Eingabeaufforderungsebene Priorität haben, insbesondere wenn eine vollständige Auditierbarkeit nicht möglich ist. Wenn Sie nicht zurückverfolgen können, was gefragt wurde, können Sie das Risiko nicht vollständig bewerten.
5. Klassifizierung und Aufbewahrungskontrollen für KI-Ausgaben
Ausgaben von LLMs müssen klassifiziert und verwaltet werden. Wenn ein KI-System ein juristisches Dokument umschreibt, könnte diese Ausgabe rechtliche Privilegien erfordern. Wenn es interne HR-Sprache verfasst, könnten Aufbewahrungsfristen gelten. Ausgaben sind nicht vergänglich – sie sind Teil des Datenlebenszyklus.
Die Rolle des CISO ändert sich, und das ist eine gute Sache
KI ist nicht nur ein Datentrend. Es ist auch ein Datenereignis, das neu definiert, wie wir über Kontrolle nachdenken müssen. Sicherheitsleiter schützen nicht mehr nur Systeme oder sogar Daten. Wir schützen den Kontext: die Metadaten, Absicht und Rechtmäßigkeit, die jede Interaktion mit einer lernenden und generierenden Maschine umgeben.
Dies erfordert, dass CISOs tiefer in Datenschutz, Compliance, Ethik und Aufzeichnungen-Governance eintauchen. Es bedeutet, Brücken zu Rechtsabteilungen und Compliance-Beauftragten zu bauen, um sicherzustellen, dass die Nutzung von KI nicht nur den Richtlinien entspricht, sondern auch die Werte und Risikogrenzen der Organisation widerspiegelt.
KI-Governance sollte nicht von einer einzigen Abteilung geleitet werden. Sie muss von denen geleitet werden, die Risiko, Reaktion und Resilienz verstehen, und das macht sie eindeutig zu unserem Bereich.
Nachverfolgbarkeit ist das neue Vertrauen
Im Zeitalter der KI reicht es nicht mehr zu sagen: „Wir wussten es nicht.“ Man wird gefragt werden, was in das Modell eingeflossen ist, wer seine Nutzung genehmigt hat, wie die Einwilligung behandelt wurde, ob wir die Logik reproduzieren können, die zu dieser Entscheidung geführt hat, wo sich die Beweise befinden. Wenn Ihre Systeme diese Fragen nicht mit Vertrauen beantworten können, verwalten Sie KI nicht – Sie hoffen auf das Beste.
Vertrauen in KI wird nicht durch Richtlinien entstehen. Es wird aus der Herkunft kommen. Und das beginnt mit Sichtbarkeit, Strenge und Führung von ganz oben in der Sicherheitsorganisation.
