Käuferleitfaden zur Kontrolle der KI-Nutzung
In der heutigen Realität, in der KI allgegenwärtig ist, ist sie in den täglichen Arbeitsabläufen von Unternehmen verankert und in SaaS-Plattformen, Browsern, Co-Piloten, Erweiterungen und einem schnell wachsenden Universum von Schattenwerkzeugen integriert. Die meisten Organisationen verlassen sich jedoch immer noch auf veraltete Kontrollen, die weit entfernt von den Orten operieren, an denen KI-Interaktionen tatsächlich stattfinden. Dies führt zu einer zunehmenden Governance-Lücke, in der die Nutzung von KI exponentiell wächst, die Sichtbarkeit und Kontrolle jedoch nicht.
Mit der zunehmenden Bedeutung von KI für die Produktivität stehen Unternehmen vor der Herausforderung, Innovationen zu ermöglichen und gleichzeitig Governance, Compliance und Sicherheit aufrechtzuerhalten.
Die Herausforderung der KI-Sicherheit
Ein neuer Käuferleitfaden zur Kontrolle der KI-Nutzung argumentiert, dass Unternehmen grundsätzlich missverstanden haben, wo das Risiko von KI liegt. Die Entdeckung der KI-Nutzung und die Beseitigung von „Schatten“-KI werden in einem bevorstehenden virtuellen Lunch and Learn erörtert.
Die überraschende Wahrheit ist, dass die Sicherheit von KI kein Datenproblem oder ein Anwendungsproblem ist. Es handelt sich um ein Interaktionsproblem. Veraltete Werkzeuge sind dafür nicht ausgelegt.
Sichtbarkeit und Kontrolle
Wenn man einen typischen Sicherheitsverantwortlichen fragt, wie viele KI-Tools ihre Mitarbeiter nutzen, wird man eine Antwort erhalten. Fragt man jedoch, wie sie das wissen, wird es still im Raum.
Der Leitfaden verdeutlicht eine unbequeme Wahrheit: Die Einführung von KI hat die Sichtbarkeit und Kontrolle der KI-Sicherheit um Jahre überholt, nicht um Monate. KI ist in SaaS-Plattformen, Produktivitätssuiten, E-Mail-Clients, CRMs, Browsern, Erweiterungen und sogar in Projekten von Mitarbeitern eingebettet. Nutzer wechseln häufig zwischen unternehmensinternen und persönlichen KI-Identitäten, oft in derselben Sitzung. Agentische Workflows verknüpfen Aktionen über mehrere Tools hinweg ohne klare Zuschreibung.
Und dennoch hat das durchschnittliche Unternehmen keinen zuverlässigen Überblick über die KI-Nutzung, geschweige denn Kontrolle darüber, wie Eingabeaufforderungen, Uploads und automatisierte Aktionen durch die Umgebung fließen.
Die Notwendigkeit einer neuen Governance
Die Kontrolle der KI-Nutzung (AUC) ist keine Verbesserung der traditionellen Sicherheit, sondern eine grundlegend andere Governance-Ebene an dem Punkt, an dem KI-Interaktionen stattfinden. Effektive AUC erfordert sowohl Entdeckung als auch Durchsetzung im Moment der Interaktion, unterstützt durch kontextbezogene Risikosignale, nicht durch statische Zulassungslisten oder Netzwerkflüsse.
In kurzer Form beantwortet AUC nicht nur die Frage: „Welche Daten haben das KI-Tool verlassen?“, sondern auch: „Wer nutzt KI? Wie? Durch welches Tool? In welcher Sitzung? Mit welcher Identität? Unter welchen Bedingungen? Und was geschah danach?“
Die Grenzen traditioneller Kontrollen
Sicherheitsteams fallen bei dem Versuch, die Nutzung von KI zu sichern, häufig in dieselben Fallen:
- AUC als ein Checkbox-Feature in CASB oder SSE behandeln
- Sich ausschließlich auf Netzwerk-Sichtbarkeit verlassen (was die meisten KI-Interaktionen verpasst)
- Übermäßige Gewichtung auf Erkennung ohne Durchsetzung
- Browsererweiterungen und KI-nativen Apps ignorieren
- Annehmen, dass Datenverlustprävention allein ausreichend ist
Jede dieser Annahmen führt zu einer gefährlich unvollständigen Sicherheitslage. Die Branche hat versucht, alte Kontrollen auf ein völlig neues Interaktionsmodell zu übertragen, was einfach nicht funktioniert.
Der Weg zur Kontrolle der KI-Nutzung
Sichtbarkeit ist nur der erste Schritt, nicht das Ziel. Zu wissen, wo KI verwendet wird, ist wichtig, aber der echte Unterschied liegt darin, wie eine Lösung KI-Interaktionen im Moment ihres Geschehens versteht, regiert und kontrolliert. Sicherheitsverantwortliche bewegen sich typischerweise durch vier Phasen:
- Entdeckung: Alle KI-Kontaktpunkte identifizieren: genehmigte Apps, Desktop-Apps, Co-Piloten, browserbasierte Interaktionen, KI-Erweiterungen und Schatten-KI-Tools.
- Interaktionsbewusstsein: KI-Risiken treten in Echtzeit auf, während eine Eingabeaufforderung eingegeben wird oder eine Datei automatisch zusammengefasst wird. Es ist notwendig, über „welche Tools verwendet werden“ hinauszugehen und zu verstehen, „was die Nutzer tatsächlich tun“.
- Identität & Kontext: KI-Interaktionen umgehen oft traditionelle Identitätsrahmen und erfolgen über persönliche KI-Konten oder nicht authentifizierte Browsersitzungen.
- Echtzeitkontrolle: KI-Interaktionen passen nicht in das Denken von zulassen/blockieren. Die stärksten AUC-Lösungen operieren im Nuancenbereich: Reduktion, Echtzeit-Nutzerwarnungen und Schutzmaßnahmen, die Daten schützen, ohne die Arbeitsabläufe zu stoppen.
Technische Überlegungen
Obwohl die technische Passform entscheidend ist, entscheiden nicht-technische Faktoren oft über den Erfolg oder Misserfolg einer KI-Sicherheitslösung.
- Betriebsaufwand: Kann es in Stunden implementiert werden oder erfordert es Wochen der Endpoint-Konfiguration?
- Benutzererfahrung: Sind die Kontrollen transparent und minimal störend oder erzeugen sie Umgehungen?
- Zukunftssicherheit: Hat der Anbieter einen Fahrplan zur Anpassung an aufkommende KI-Tools, agentische KI und autonome Arbeitsabläufe, oder kaufen Sie ein statisches Produkt in einem dynamischen Bereich?
Fazit
Die Kontrolle der KI-Nutzung ist nicht nur eine neue Kategorie, sondern die nächste Phase der sicheren KI-Adoption. Sie reformuliert das Problem von der Datenverlustprävention zur Nutzungsgovernance und bringt Sicherheit mit Unternehmensproduktivität und Risikorahmen in Einklang. Unternehmen, die die Governance der KI-Nutzung meistern, werden das volle Potenzial der KI mit Vertrauen ausschöpfen können.
Laden Sie den Käuferleitfaden zur Kontrolle der KI-Nutzung herunter, um die Kriterien, Fähigkeiten und Bewertungsrahmen zu erkunden, die die sichere KI-Adoption im Jahr 2026 und darüber hinaus definieren werden.
