10 KI-Risiken im Unternehmen: die wichtigsten Gefahren und wie Sie sie steuern

Achten Sie auf die Daten, die Ihre Modelle speisen. Diese Daten zu ignorieren erhöht die Risiken bei den meisten unten genannten Gefahren. Große Sprachmodelle (LLMs) sind wie eine kleine Raupe Nimmersatt, besonders eine, die noch im „Training“ oder im „Fine-Tuning“ steckt.  

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Warum?  

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Eine Raupe frisst alles, was sie findet. Genauso verschlingt das LLM im Training gewaltige Mengen Text, also Bücher, Artikel und Websites. Es urteilt nicht und filtert nicht. Es „frisst“ einfach und speichert Muster.

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Die Raupe ist immer hungrig. LLMs brauchen enorme Datensätze, um wirksam zu lernen, und stets mehr Daten für Genauigkeit, Verallgemeinerung und Leistung.

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Die Raupe wird immer größer. Je mehr Daten in das Training des LLM einfließen, desto mehr Parameter bekommt es (etwa von GPT-2 zu GPT-4) und desto mächtiger, kenntnisreicher und fähiger wird es.

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Am Ende wird ein Schmetterling daraus. Nach genug Training tritt das LLM als „fertiges Produkt“ hervor, bereit für schöne, generative Aufgaben wie Schreiben, Programmieren, Zusammenfassen und mehr.

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In der Geschichte der kleinen Raupe Nimmersatt bekommt die Raupe Bauchschmerzen, weil sie zu viel Ungesundes frisst (Kuchen, Wurst, Lutscher...). Genauso können LLMs:

• schädliche Verzerrungen oder Falschinformationen aufnehmen
• sich zu stark an verrauschte oder minderwertige Daten anpassen
• halluzinieren oder irreführende Ausgaben erzeugen

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Deshalb zählt die „Datendiät“ beim Training von LLMs, so wie die Ernährung für die Raupe zählt. Klingt einleuchtend, nehmen wir an. Weiter zu den Gefahren und den Schritten, sie zu steuern.

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10 Gefahren der KI

1. Verletzungen des Datenschutzes

KI-Systeme stützen sich stark auf große Datenmengen, oft samt sensibler oder personenbezogener Angaben. Ein unsachgemäßer Umgang mit diesen Daten im Training oder im Betrieb kann ernste Verletzungen der Privatsphäre und mangelnde Compliance mit Datenschutzgesetzen nach sich ziehen.

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So handeln Sie:

• Sagen Sie Nutzerinnen und Kunden, welche Daten erhoben werden, wie sie genutzt werden und ob personenbezogene Angaben dabei sind.
• Bieten Sie, wo immer möglich, eine klare Möglichkeit, der Erhebung zu widersprechen.
• Wo echte Daten nicht nötig sind, erwägen Sie synthetische Daten, die Muster nachbilden, ohne Personen offenzulegen.

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2. Verzerrte Modelle und unfaire Ergebnisse

Werden historische oder unausgewogene Daten zum Training genutzt, können KI-Systeme Diskriminierung wiederholen und verstärken. Das kann in Bereichen wie Einstellung, Kreditvergabe oder Gesundheitsversorgung zu unfairer Behandlung führen.

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So handeln Sie:

• Sorgen Sie dafür, dass Trainingsdaten gut dokumentiert und nachvollziehbar sind und auf Repräsentativität geprüft werden. Das Metadatenmanagement spielt hier eine zentrale Rolle, weil es Herkunft und Struktur der Daten sichtbar macht.
• Richten Sie klare Verantwortung und Prüfabläufe ein, die Geschäft, Compliance und Datenteams zusammenbringen, bevor Modelle produktiv genutzt werden.
• Beobachten Sie das Verhalten der Modelle in der Praxis und halten Sie fest, wie Fairness beurteilt, gemeldet und über die Zeit verbessert wird.

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3. Fehlende Erklärbarkeit

Wenn KI-Systeme Ergebnisse liefern, die Nutzer nicht verstehen oder begründen können, schwindet das Vertrauen rasch. Diese fehlende Transparenz ist besonders heikel in regulierten Bereichen wie Finanzen, Gesundheit oder Versicherung, wo Unternehmen zeigen müssen, wie Entscheidungen zustande kommen. Auch in weniger regulierten Umfeldern behindert die Unfähigkeit, das Verhalten der KI zu erklären, die Einführung und setzt Unternehmen Risiken für Betrieb und Ruf aus.

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So handeln Sie:

• Verankern Sie Anforderungen an die Erklärbarkeit früh in Ihren KI-Abläufen. Behandeln Sie Erklärbarkeit nicht als Nebensache, sondern legen Sie von Anfang an fest, welche Dokumentation, Transparenz und Begründung von jedem Modell oder automatisierten Entscheidungssystem erwartet werden.
• Nutzen Sie Metadaten, um nicht nur die Daten zu dokumentieren, die ins Modell fließen, sondern auch den Zusammenhang: woher sie kommen, wie sie genutzt werden und welche Annahmen der Logik zugrunde liegen. Eine Plattform wie Dawiso kann helfen, indem sie diese Metadaten technischen wie fachlichen Nutzern zugänglich macht und allen die Mittel gibt, Entscheidungen nachzuvollziehen.
• Weisen Sie außerdem die Verantwortung für KI-Systeme zu, damit jemand dafür einsteht, dass Entscheidungen erklärt und verteidigt werden können. Schaffen Sie Räume, in denen Fachbereiche und Compliance Modelle oder Entscheidungen in klarer Sprache kommentieren, besonders dort, wo Ausgaben sensible oder folgenreiche Ergebnisse beeinflussen.
• Machen Sie es sich schließlich zur Gewohnheit, das Verhalten der Modelle mit bereichsübergreifenden Teams zu prüfen. Sprechen Sie nicht nur über Genauigkeit, sondern auch darüber, wie verständlich und begründbar die Entscheidungswege für ein breiteres Publikum sind und ob diese Erklärungen zu den Erwartungen von Geschäft und Aufsicht passen.

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4. Zu großes Vertrauen in KI

Ausgaben der KI sind nicht immer richtig. Der Automatisierung zu sehr zu trauen, gerade ohne menschliche Prüfung, kann zu schlechten Entscheidungen und höherem Risiko führen. Blind auf Modellausgaben zu setzen, besonders in komplexen oder wechselnden Umfeldern, kann teure Fehler, übersehenen Zusammenhang oder Entscheidungen nach sich ziehen, die der Geschäftslogik oder ethischen Erwartungen widersprechen.

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So handeln Sie:

• Behandeln Sie KI als Ratgeber, nicht als Autorität. Bauen Sie Abläufe, die menschliches Urteil im Spiel halten, besonders bei folgenreichen oder kundennahen Entscheidungen.
• Nutzen Sie Werkzeuge zur Dokumentation, um klar festzulegen, wann und wie von KI erzeugte Erkenntnisse genutzt werden sollen.

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5. Mängel in der Datenqualität

Selbst die besten KI-Modelle können nicht gut arbeiten, wenn die Daten dahinter uneinheitlich, unvollständig oder veraltet sind. Schlechte Datenqualität führt zu unzuverlässigen Vorhersagen, irreführenden Erkenntnissen und verschwendeten Mitteln. In vielen Unternehmen liegt die Ursache in fehlender Transparenz und Kontrolle über die Datenquellen.

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So handeln Sie:

• Legen Sie für jeden Datensatz, der in die Modellentwicklung geht, klare Verantwortung und Dokumentation fest. Nutzen Sie einen Datenkatalog, um zu verfolgen, woher Daten kommen, wie sie umgeformt werden und ob sie für die Analyse taugen.
• Mit Dawiso machen Sie den Lebenszyklus der Daten sichtbar, indem Sie Datensätze mit Geschäftsbegriffen, Verantwortlichen und Kennzahlen der Qualitätskontrolle verknüpfen. So erkennen Teams Probleme früh und behalten Vertrauen in die Daten, die KI antreiben.

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6. Risiken bei Compliance und Aufsicht

Ohne saubere Dokumentation und Kontrolle wird es schwer zu belegen, dass KI verantwortlich genutzt wird, und leicht, aus der Compliance mit Gesetzen wie der DSGVO, dem EU AI Act oder branchenspezifischen Standards in Finanzwesen, Gesundheit oder Telekommunikation zu fallen...

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So handeln Sie:

• Machen Sie KI-Governance zum Teil Ihres breiteren Rahmens für Compliance. Legen Sie fest und dokumentieren Sie, wo KI genutzt wird, welche Daten sie berührt, wer verantwortlich ist und wie Entscheidungen fallen.
• Werkzeuge wie Dawiso stützen das, indem sie Ihnen einen strukturierten Weg geben, Datenquellen, Zwecke und Verantwortung zu dokumentieren. Mit klarer Data Lineage und klarem Zusammenhang antworten Sie rasch auf Prüfungen und halten KI-Risiken sichtbar und nachvollziehbar. Die KI-Governance-Anwendung von Dawiso liefert ein zentrales Verzeichnis der KI-Anwendungsfälle, automatisierte Dokumentation und eingebaute Risikobewertungen für KI.

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7. Risiko der Wiederverwendung von Modellen

Bereits trainierte Modelle, Bausteine Dritter oder Vorlagen wiederzuverwenden beschleunigt die Entwicklung, bringt aber verborgene Risiken. Solche Modelle können eingebaute Verzerrungen, veraltete Logik, unklare Lizenzbedingungen oder Annahmen enthalten, die nicht zu Ihrem Geschäft passen. Ohne vollen Einblick lässt sich schwer beurteilen, ob das wiederverwendete Modell wirklich zum Zweck taugt.

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So handeln Sie:

• Behandeln Sie externe oder wiederverwendete Modelle wie jeden anderen kritischen Baustein: Prüfen Sie ihre Herkunft, verstehen Sie, wie sie trainiert wurden, und beurteilen Sie, ob sie zu Ihren Zielen und Grenzen passen.
• Nutzen Sie Metadaten, um Quelle, Trainingsdaten, Annahmen und bekannte Grenzen jedes Modells zu dokumentieren. Mit Dawiso pflegen Sie diese Angaben neben Verantwortung, Nutzungsrichtlinien und Schnittstellen, sodass wiederverwendete Modelle über Teams hinweg transparent und zurechenbar bleiben.

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8. Existenzielle Risiken

Sorgen um allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) und superintelligente Systeme mögen futuristisch klingen, werden aber von Forschung, Aufsicht und Führungskräften ernst genommen. Die Befürchtung ist, dass KI einen Punkt erreicht, an dem sie jenseits menschlicher Kontrolle arbeitet, mit unbekannten, womöglich unumkehrbaren Folgen. Auch wenn diese Risiken für die meisten Unternehmen nicht unmittelbar sind, kann es unvorbereitet treffen, wer sie ignoriert.  

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So handeln Sie:

• Bleiben Sie über neue Entwicklungen in der KI und ihre weiteren Folgen auf dem Laufenden. Bauen Sie internes Verständnis auf, indem Sie Ihre Teams ermutigen, aktuelle Forschung, politische Debatten und ethische Fragen zu verfolgen.
• Richten Sie schon jetzt ein flexibles Data Governance Framework ein, damit Ihr Unternehmen, falls sich die Fähigkeiten der KI rasch weiterentwickeln, bereits Kontrollen, Transparenz und Rollen hat, um verantwortlich zu reagieren.

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9. Fehlende Rechenschaft

Je mehr KI-Systeme über Geschäftsbereiche hinweg laufen, desto schwerer wird eine einfache, aber entscheidende Frage zu beantworten: Wer ist dafür verantwortlich, was das System tut? Ohne klare Verantwortung, Audit-Trails und Dokumentation verschwindet die Rechenschaft, was in regulierten Bereichen oder bei folgenreichen Entscheidungen besonders gefährlich ist.

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So handeln Sie

• Weisen Sie klare Rollen für Daten, Modelle und Entscheidungen zu. Nutzen Sie Werkzeuge für Metadaten, um festzuhalten, wie Modelle gebaut, getestet und freigegeben wurden.
• Mit Dawiso verknüpfen Sie Daten und Dokumentation mit Verantwortlichen, Mitwirkenden und Prüfenden und machen Verantwortung auf jeder Stufe sichtbar und nachvollziehbar.

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10. Wirkung auf die Umwelt

Große KI-Modelle zu trainieren und zu betreiben verbraucht enorme Mengen Energie und Wasser und trägt zu CO2-Ausstoß und Belastung der Umwelt bei. Diese Wirkungen bleiben Beteiligten im Geschäft oft unsichtbar, sind im großen Maßstab aber erheblich, gerade bei rechenintensiven Modellen.

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So handeln Sie

• Wählen Sie KI-Lösungen und Anbieter von Infrastruktur, die Nachhaltigkeit voranstellen.
• Verwenden Sie Modelle wieder, wo möglich, statt von Grund auf neu zu trainieren (seien Sie sich aber der Risiken bewusst, die das mitbringen kann).
• Machen Sie Effizienz zu einem Kriterium Ihrer Governance, nicht nur die Leistung der Modelle.
• Plattformen wie Dawiso helfen zu verfolgen, welche Modelle wie oft und von wem genutzt werden, was es leichter macht, sowohl auf geschäftlichen Nutzen als auch auf Verantwortung für die Umwelt hin zu optimieren.

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Für Unternehmen zählt das, weil...

• Unternehmen Entscheidungen zu Infrastruktur und Modellen treffen, die Energie- und Wasserverbrauch beeinflussen.
• ESG-Berichte, Nachhaltigkeitsziele und der Ruf zunehmend daran hängen, wie verantwortlich Unternehmen KI nutzen.
• Kundschaft, Investoren und Aufsicht Unternehmen zunehmend für die mittelbaren Wirkungen ihres KI-Betriebs in die Pflicht nehmen.

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Jetzt ist der Zeitpunkt, KI und Data Governance zur Priorität zu machen. Unternehmen, die KI-Risiken vorausschauend angehen, sind besser gerüstet, Vertrauen aufzubauen, regelkonform zu bleiben und KI zuversichtlich auszuweiten. Dawiso hilft Ihnen, die Fundamente zu legen: Ihre Daten verstehen, ihre Herkunft verfolgen und genau wissen, was Ihre Modelle speist.

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