Disrupt With AI Defend Against Risk

In dieser Phase erkennen Unternehmen die Notwendigkeit, Einblick in KI-gestützte Interaktionen zu gewinnen, da immer mehr SaaS-Anwendungen KI integrieren.

Der Schwerpunkt liegt auf der Bewertung der Sicherheit und des Risikos dieser Anwendungen. Dies ist ein entscheidender Schritt, um zu verstehen, welche KI-Tools eingesetzt werden und um mit der Bewertung ihrer potenziellen Risiken zu beginnen.

Dies ist die Phase, in der sich viele Organisationen derzeit befinden. Sie standardisieren auf ein einziges genAI-Tool (z. B. Microsoft Copilot, Google Gemini), um eine angemessene Risikobewertung vorzunehmen und einheitliche Richtlinien zu erstellen. Ziel ist es, die wachsende Risikofläche durch die Zentralisierung von KI-Nutzung und -Kontrolle zu verringern.

In dieser Phase gehen Organisationen über Standardlösungen hinaus und entwickeln ihre eigenen KI-Anwendungen auf lokalen oder Cloud-Plattformen. Dadurch vergrößert sich die Risikofläche noch weiter.

Zu den zentralen Herausforderungen gehört es, sicherzustellen, dass die Anwendung selbst sicher und nicht anfällig für Exploits ist, sowie zu überprüfen, ob die zum Trainieren des Modells verwendeten Daten nicht sensibel sind.

Diese Phase beinhaltet den Einsatz autonomer KI-Agenten, die als „10X-Benutzer“ fungieren und Zugriff auf verschiedene Anwendungen und Daten innerhalb der Organisationsumgebung haben. Diese Phase bringt New Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Zugriff und Datenberechtigungen mit sich, da diese Agenten unabhängig agieren und mit sensiblen Systemen und Informationen interagieren können.