GenAI, also generative KI, verändert bereits heute die Arbeitsprozesse vieler Unternehmen – sei es durch Automatisierung, Content-Erstellung oder die Verbesserung der Nutzererfahrung. Doch mit zunehmender Verbreitung der Technologie rücken Fragen der Datensicherheit, des Schutzes der Privatsphäre und der verantwortungsvollen Nutzung immer stärker in den Fokus. Doch was ist generative KI eigentlich genau?
Generative KI (GenAI): Definition
Generative KI (auch: generative künstliche Intelligenz) ist eine Form von künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte zu erzeugen – also Texte, Bilder, Musik, Videos, Code und vieles mehr. ChatGPT ist auf diesem Gebiet Pionier und das Paradebeispiel für generative KI: aus riesigen Datenmengen lernen und daraus eigenständig etwas „Neues“ erschaffen, das dem Gelernten ähnelt.
Beispiele für generative KI
- Texte: ChatGPT kann Artikel, Gedichte, E-Mails oder Drehbücher schreiben.
- Bilder: Tools wie DALL·E oder Midjourney generieren Bilder aus Textbeschreibungen.
- Musik: KI kann neue Musikstücke im Stil bekannter Komponisten erzeugen.
- Videos: Sogenannte „Text-to-Video“-Modelle erstellen kurze Filme oder Animationen auf Basis von Beschreibungen.
- Code: KI-Tools wie GitHub Copilot helfen beim Programmieren, indem sie Codevorschläge machen.
Wie funktioniert generative KI?
Sie basiert auf maschinellem Lernen, vor allem auf neuronalen Netzwerken, insbesondere auf sogenannten Transformermodellen. Die KI „versteht“ nicht wie ein Mensch, sondern erkennt Muster, Wahrscheinlichkeiten und Zusammenhänge in den Daten. Wichtige Anwendungsbereiche sind zum Beispiel Marketing und Kommunikation (Texte, Bilder oder Videos werden für Werbung automatisiert erstellt), Medizin und Forschung (Simulationen, Diagnosen oder Datenanalysen) und Bildung (interaktive Lerninhalte oder Erklärvideos).
Generative KI bietet große Chancen, weil sie unter anderem die Effizienz und Kreativität steigert sowie die Content-Produktion erleichtert. In der Folge trägt GenAI dann zur Kosteneinsparung bei. Doch neue Technologien sind nicht ohne Risiken, das gilt auch für die generative KI: sie kann unabsichtlich Fehlinformationen liefern, Urheberrechte verletzen und Missbrauch erleichtern, zum Beispiel mit sogenannten Deepfakes.
Deepfakes sind täuschend echte, mithilfe von künstlicher Intelligenz erzeugte Videos, Bilder oder Audios, in denen Personen scheinbar Dinge sagen oder tun, die sie nie gesagt oder getan haben - sie bergen deshalb ein großes Risiko für Manipulation, Fake News und für den Missbrauch in sozialen Medien.
Eine sichere Implementierung von generativer KI ist deshalb besonders in Unternehmen unverzichtbar. Doch das erfordert technologische Reife, vorausschauendes Risikomanagement sowie klar definierte Sicherheits- und Governance-Strategien. Für viele KMU ist das nicht immer leistbar. Die folgenden Leitlinien zeigen, wie Unternehmen sich auf eine verantwortungsvolle und sichere Integration vorbereiten können.
1. Was müssen IT-Sicherheitsverantwortliche beachten?
Cybersecurity-Experten stehen vor der Herausforderung, Chancen und Risiken von GenAI in Einklang zu bringen – insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und geistiges Eigentum. Unternehmen, die Kosteneffizienz als zentralen Innovationsmotor priorisieren, setzen bereits heute Maßstäbe im Umgang mit diesen Herausforderungen.
Laut der Studie „Förderung unternehmerischen Erfolgs durch kostenoptimierte Innovationen“ nutzen Unternehmen mit stabilen IT-Grundlagen GenAI auf eine Weise, die herkömmlicher KI überlegen ist. Bereits 27 Prozent setzen GenAI zur Sicherung von Datenschutz und Privatsphäre ein. Gleichzeitig steigt dadurch auch die Angriffsfläche für Cyberbedrohungen.
Zur Risikominimierung sind umfassende Governance-Frameworks, fortschrittliche Sicherheitsprotokolle und klare Anwendungsvorgaben für Mitarbeitende unerlässlich. Unternehmen mit ausgereiften IT-Strategien – etwa durch Zero-Trust-Architekturen und automatisiertes Risikomanagement – zeigen, dass der Erfolg von GenAI auf zuverlässigen Systemen und Prozessen beruht. Die Dynamik, mit der diese Unternehmen den Einsatz von GenAI in den kommenden zwei Jahren ausweiten wollen, unterstreicht die Dringlichkeit, bestehende Schwachstellen jetzt zu adressieren.
2. Wie lässt sich GenAI sicher im Unternehmen nutzen?
Die sichere Nutzung von GenAI setzt auf verlässliche Governance und präzise abgestimmte Sicherheitsvorkehrungen. Die Studie zeigt: Unternehmen, die Kostenoptimierung aktiv zur Innovationsförderung nutzen, nehmen eine Vorreiterrolle ein – 50 Prozent setzen GenAI bereits zur Erstellung von Inhalten wie Berichten und Zusammenfassungen ein. Weitere Anwendungsfelder sind Arbeitsplatzplanung (31 Prozent), Self-Service-Plattformen (30 Prozent) und Chatbots (29 Prozent).
Diese Anwendungen bergen erhebliche Effizienzpotenziale – vorausgesetzt, es bestehen klare Schutzmechanismen. Strenge Regeln zur Dateneingabe und -nutzung sind entscheidend, um sensible Informationen vor unbeabsichtigtem Zugriff durch KI-Systeme zu schützen. Investitionen in Cybersecurity-Maßnahmen – etwa automatisiertes Monitoring oder Identitätsmanagement – sind unerlässlich für ein sicheres Betriebsumfeld.
Unternehmen, die in ihren IT-Kernstrukturen Fortschritte erzielen, etwa durch Zero-Trust-Architekturen und umfassende Cloud-Governance, beweisen: Technologische und prozessuale Vorbereitung sind Voraussetzung für eine sichere GenAI-Nutzung. Laut Studie planen 30 Prozent der befragten Unternehmen, GenAI künftig verstärkt für Self-Service-Plattformen, 27 Prozent für Datenschutzanwendungen zu verwenden – ein klares Signal für den Handlungsbedarf im Sicherheitsbereich.
3. Welche Anforderungen müssen GenAI-Anbieter erfüllen?
Bei der Auswahl geeigneter GenAI-Tools müssen Unternehmen sicherstellen, dass zentrale Aspekte wie Datenschutz, Skalierbarkeit und Transparenz berücksichtigt werden. Zwei Risiken stehen im Zentrum: mangelndes Sicherheitsbewusstsein auf Anwenderseite und der unkontrollierte Einsatz personenbezogener Daten.
Daher ist es essenziell, Mitarbeitende über die Konsequenzen der Eingabe sensibler Daten in KI-Systeme zu informieren – insbesondere wenn diese Daten für Trainingszwecke verwendet werden. Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) sowie das EU-Gesetz zur Künstlichen Intelligenz schreiben explizit vor, dass personenbezogene Daten nur mit ausdrücklicher Zustimmung verarbeitet werden dürfen.
Hinzu kommt: Informationen, die einmal in KI-Systeme eingespeist wurden, lassen sich nicht mehr löschen. Trotz des Rechts auf Vergessenwerden nach DSGVO ist eine rückwirkende Entfernung kaum realisierbar. Die einzig wirksame Maßnahme besteht darin, sensible Informationen – wie Namen, Adressen oder Identifikationsmerkmale – erst gar nicht einzugeben. Nur so kann derzeit ein Höchstmaß an Sicherheit gewährleistet werden.
4. Wie beeinflusst die Innovationsreife den Umgang mit GenAI?
Die technologische Reife und der Grad an Kostenoptimierung eines Unternehmens bestimmen maßgeblich, wie erfolgreich GenAI eingeführt und genutzt werden kann.
Optimierte Innovatoren, die ihre IT-Strukturen modernisiert und Kostenoptimierung strategisch verankert haben, sind führend bei der sicheren Nutzung von GenAI. Sie verfügen über die nötige Infrastruktur, um Risiken wie Datenlecks und Cyberangriffe zu minimieren. Gleichzeitig setzen sie GenAI gezielt ein – für Datenschutz (27 Prozent), Self-Service-Angebote (30 Prozent) und Arbeitsplatzplanung (31 Prozent). Ihre ausgereiften Sicherheitsmaßnahmen – darunter Zero-Trust-Architekturen und automatisiertes Risikomanagement – belegen, wie durchdachte Strategien eine verantwortungsvolle Skalierung ermöglichen.
Ambitionierte Innovatoren haben erste Fortschritte erzielt, kämpfen jedoch noch mit Lücken in IT-Modernisierung und Governance. Um GenAI sicher zu integrieren, müssen sie ihre Grundlagen stärken – etwa durch Schulungen zu sicherem KI-Einsatz, verbesserte Sicherheitsprotokolle und professionelles Datenmanagement. Für sie ist die Wahl kompetenter Anbieter entscheidend: Anbieter, die integrierbare Lösungen und individuelle Betreuung bieten, können helfen, Defizite zu überwinden und Potenziale besser zu nutzen.
Angehende Innovatoren, die sich noch am Anfang der Digitalisierung befinden, stehen vor den größten Herausforderungen. Sie sollten zunächst stabile IT- und Governance-Strukturen schaffen, bevor GenAI umfassend eingesetzt wird. Frühzeitige Prioritäten sind der Aufbau einer Sicherheitsinfrastruktur, die Einführung grundlegender Nutzungsrichtlinien und die Zusammenarbeit mit Anbietern, die skalierbare Einstiegsmodelle bieten. Erst wenn diese Grundlagen gelegt sind, kann GenAI gewinnbringend und sicher eingesetzt werden.
Der Weg zu einer sicheren und effektiven Nutzung von GenAI hängt maßgeblich von der Fähigkeit eines Unternehmens ab, seine digitale Reife mit adäquatem Management, Sicherheit und Anbieterkompetenz zu verbinden. Während »optimierte Innovatoren« bereits zeigen, was möglich ist, können andere Unternehmen durch gezielte Strategien Schritt für Schritt aufholen – vorausgesetzt, sie passen ihre Herangehensweise an ihr Reifestadium an.
