Die Einführung von KI schreitet schneller voran, als die meisten IT-Abteilungen mithalten können – und genau in dieser Lücke zwischen Implementierung und Überwachung beginnen die Probleme. Da 86 % der IT-Fachleute angeben, dass Supportrückstände zu unsicheren Workarounds seitens der Benutzer:innen führen, und 84 % der IT-Manager:innen einen Burn-out bei Techniker:innen beobachten, überschattet der Druck, KI-Tools schnell einzusetzen, oft die ebenso wichtige Aufgabe, diese Tools effektiv zu verwalten.

IT-Führungskräfte, die KI erfolgreich skalieren, sind diejenigen, die Governance von Anfang an in ihre Strategie integrieren. Sie behalten die Kontrolle und profitieren gleichzeitig von den Produktivitätsvorteilen der KI durch ordnungsgemäß geregelte KI-Implementierungen.

Dies ist ein Teil dessen, was wir als IT Complexity Crunch bezeichnen – die sich verstärkenden Auswirkungen von zunehmender Komplexität, statischen Ressourcen und steigenden Erwartungen. Das alles zwingt IT-Führungskräfte dazu, ihre Betriebsmodelle zu überdenken. Wie in „From Management to Impact: IT Leader's Guide to Modernizing Operations” (Von Management zu Wirkung: Leitfaden für IT-Führungskräfte zur Modernisierung von Betriebsabläufen) beschrieben, führen Unternehmen, die Agentic AI erfolgreich einsetzen, nicht nur neue Tools ein, sondern verändern auch die Art und Weise, wie die IT einen Mehrwert schafft.

Dieser Artikel behandelt die Risiken einer unkontrollierten KI, praktische Rahmenbedingungen für die Aufrechterhaltung der Aufsicht und Strategien zur Ausweitung des Einsatzes von KI, ohne dabei die Transparenz oder Sicherheit zu beeinträchtigen.

Warum KI-Governance wichtig ist: Risiko, Compliance und Kontrolle

KI-Governance ist das Rahmenwerk aus Richtlinien, Prozessen und Kontrollen, das festlegt, wie KI-Tools innerhalb einer Organisation eingesetzt werden. Dieses Rahmenwerk hilft dabei zu definieren, was KI leisten kann, auf welche Daten sie zugreifen darf und wann ein Mensch eingreifen muss, um eine endgültige Entscheidung zu treffen.

Ohne Governance kann die Skalierung von KI zu einem Verlust an Transparenz und Kontrolle führen. Sie gewinnen zwar an Geschwindigkeit, verlieren jedoch die Möglichkeit, sicherzustellen, dass die KI innerhalb akzeptabler Grenzen arbeitet, wodurch Sie anfälliger für weitere Bedrohungen werden. Die IT-Führungskräfte, die KI erfolgreich in ihrem Unternehmen einführen, sind nicht unbedingt diejenigen, die sie am schnellsten übernehmen, sondern diejenigen, die von Anfang an eine sichere Governance in ihre Strategie integrieren.

Governance erfüllt drei Kernfunktionen für IT-Teams:

• Stabilität des Betriebs: Governance verhindert, dass KI kritische Arbeitsabläufe stört oder Änderungen vornimmt, die zu größeren Systemausfällen führen.
• Sicherheitslage: Ein klares Rahmenwerk sorgt für Transparenz darüber, auf welche Daten KI-Tools zugreifen und welche sie verarbeiten, wodurch das Risiko einer unbefugten Offenlegung von Daten verringert wird.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Governance hilft Unternehmen dabei, gesetzliche Anforderungen für automatisierte Systeme zu erfüllen, von der DSGVO über HIPAA bis hin zu branchenspezifischen Vorschriften.

→ Weiterführende Informationen: Der umfassende Leitfaden „From Management to Impact: IT Leader's Guide to Modernizing Operations” (Von Management zu Wirkung: Leitfaden für IT-Führungskräfte zur Modernisierung von Betriebsabläufen) untersucht, wie Unternehmen eine Reduzierung der Tickets um 60 bis 70 % erreichen und gleichzeitig KI-gestützte Automatisierung sicher implementieren. Vollständigen Leitfaden herunterladen

5 kritische Risiken einer unkontrollierten Einführung von KI in der IT

Wenn die Einführung von KI ohne Aufsicht erfolgt, reichen die Folgen von Unannehmlichkeiten bis hin zu katastrophalen Auswirkungen. Das Verständnis dieser Risiken hilft IT-Führungskräften dabei, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wo sie in Governance investieren sollten.

Schatten-KI und unbefugte Nutzung von Tools

Schatten-KI entsteht, wenn Mitarbeitende KI-Tools ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung einsetzen. Vielleicht beginnt jemand im Support, einen nicht genehmigten Chatbot zum Verfassen von Antworten zu verwenden, oder ein:e Techniker:in verlässt sich bei der Fehlerbehebung auf ein kostenloses KI-Tool.

Das Problem ist nicht nur, dass die IT-Abteilung diese Tools nicht kennt. Es besteht auch darin, dass die IT-Abteilung keine einheitlichen Sicherheitsrichtlinien durchsetzen, Datenflüsse überwachen oder die Compliance gewährleisten kann, wenn Tools außerhalb der offiziellen Kanäle betrieben werden. Schatten-KI fragmentiert Ihr IT-Management und macht umfassende Sicherheit nahezu unmöglich. Dies führt zu Problemen, die mit Zero-Trust-Sicherheitsrahmen verhindert werden sollen.

Verstöße gegen Compliance-Vorschriften und Lücken in der Datensicherheit

Unkontrollierte KI kann unbeabsichtigt sensible Daten offenlegen oder gegen Vorschriften verstoßen, etwa wenn ein KI-Tool Support-Tickets verarbeitet, die personenbezogene Daten, Finanzdaten von Kund:innen oder geschützte Gesundheitsdaten enthalten. Wenn dieses Tool nicht auf die Konformität mit den von Ihrem Unternehmen zugelassenen Tools geprüft wurde, könnte es zu einer Datenverletzung mit schwerwiegenden rechtlichen und finanziellen Folgen kommen.

Selbst harmlos erscheinende KI-Tools können Compliance-Lücken verursachen. Ein Tool zur Textzusammenfassung speichert möglicherweise Gesprächsdaten auf externen Servern und verstößt damit gegen die für Ihr Unternehmen geltenden Anforderungen zur Datenresidenz.

Verlust der Transparenz bei automatisierten Entscheidungen

Wenn KI autonome Entscheidungen trifft, ohne Protokolle zu erstellen, entstehen Lücken in der Rechenschaftspflicht, die schwer zu schließen sind. Wenn ein KI-gesteuertes System automatisch Tickets neu zuweist, Konfigurationen anpasst oder Probleme eskaliert, möchten Sie schließlich wissen, warum diese Entscheidungen getroffen wurden.

Ohne ordnungsgemäße Protokollierung und Transparenz wird die Fehlerbehebung zu einem Ratespiel. Wenn etwas schiefgeht, lässt sich die Entscheidungskette nicht bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen. Diese mangelnde Transparenz macht es auch unmöglich, das Verhalten der KI gegenüber Auditor:innen, Führungskräften oder betroffenen Benutzer:innen zu erklären.

Erweiterung der Angriffsfläche

Nicht geprüfte KI-Tools führen zu neuen Sicherheitslücken. Jedes Tool stellt einen weiteren potenziellen Angriffspunkt für Bedrohungen dar, insbesondere wenn Mitarbeitende private Konten oder kostenlose Dienste nutzen, die nicht den Sicherheitsstandards des Unternehmens entsprechen.

Ressourcenverschwendung durch Tool-Fragmentierung

Wenn Teams unabhängig voneinander verschiedene KI-Tools einsetzen, muss die IT-Abteilung letztendlich ein fragmentiertes Ökosystem unterstützen. Dies führt zu denselben Problemen hinsichtlich technologischer Ausbreitung und Komplexität, die Unternehmen zu lösen versuchen – mehrere Anbieter, inkonsistente Schnittstellen, Integrationsprobleme und verschwendete Budgets.

Wie IT-Führungskräfte KI-Automatisierung und menschliche Kontrolle in Einklang bringen

Das Ziel ist nicht, KI einzuschränken. Es geht darum, die Fähigkeiten der KI zu nutzen und gleichzeitig eine angemessene menschliche Kontrolle zu gewährleisten. Dieses Gleichgewicht sieht für jede Organisation anders aus, aber bestimmte Grundsätze gelten für alle.

Grenzen für die Autonomie der KI definieren

Nicht alle Aufgaben bergen das gleiche Risiko. Führende IT-Organisationen kategorisieren Aufgaben nach ihren potenziellen Auswirkungen und weisen ihnen entsprechend KI-Autonomie zu:

• Vollautomatisierung: Routinemäßige, risikoarme Aufgaben wie Benachrichtigungen zum Zurücksetzen von Passwörtern können vollständig automatisiert ausgeführt werden.
• Automatisierung mit Protokollierung: Standardprozesse wie die Ticketweiterleitung funktionieren gut mit Automatisierung und umfassender Protokollierung.
• Anforderungen an die Genehmigung durch Menschen: Sensible Aktionen wie Änderungen der Zugriffsberechtigungen profitieren von Genehmigungsinstanzen durch Menschen.
• Nur für Menschen: Kritische Entscheidungen wie die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle bleiben in der Regel unter menschlicher Kontrolle.

Dieser mehrstufige Ansatz ermöglicht es der KI, umfangreiche Aufgaben mit geringem Risiko zu übernehmen, während Menschen weiterhin die Kontrolle über die wichtigsten Entscheidungen behalten.

Kontrollpunkte für die Überprüfung durch Menschen einrichten

Selbst wenn KI den Großteil eines Arbeitsablaufs übernimmt, sorgen strategische Kontrollpunkte dafür, dass Menschen bei Bedarf eingreifen können. Diese Kontrollpunkte können Folgendes umfassen:

• Genehmigungspunkte, bevor die KI bestimmte Aktionen ausführt
• Ausgelöste Eskalation, wenn die KI-Zuverlässigkeit unter einen Schwellenwert fällt
• Geplante Überprüfungen von KI-generierten Empfehlungen

Der Schlüssel liegt darin, Kontrollpunkte dort zu platzieren, wo sie einen Mehrwert bieten, ohne Engpässe zu verursachen. Zu viele Kontrollpunkte machen die Automatisierung sinnlos, während zu wenige Sie Fehlern oder unerwarteten Ergebnissen aussetzen.

IT-Teams für die Überwachung von KI-Tools schulen

KI sollte menschliches Fachwissen ergänzen, anstatt es zu ersetzen. Ihre IT-Mitarbeiter können davon profitieren, wenn sie verstehen, wie KI-Tools funktionieren, erkennen, wann Ergebnisse fragwürdig erscheinen, und wissen, wie sie angemessen eingreifen können.

Ihre IT-Teammitglieder müssen nicht zu Expert:innen für KI werden, aber sie sollten ausreichend mit diesem Thema vertraut sein, um Anomalien zu erkennen, unerwartete Empfehlungen zu hinterfragen und eine sinnvolle Aufsicht über die automatisierten Prozesse zu gewährleisten.

3 wesentliche Schritte für den Aufbau eines KI-Governance-Frameworks

Der Übergang von der Theorie zur Praxis erfordert einen strukturierten Rahmen. Hier erfahren Sie, wie Sie eine Lösung entwickeln können, die mit Ihrer KI-Einführung mitwächst.

AI-Nutzungsrichtlinien erstellen

Klare Richtlinien bilden die Grundlage jedes Governance-Rahmens. Diese Dokumente beschreiben zugelassene Tools, akzeptable Anwendungsfälle, Anforderungen an den Umgang mit Daten und verbotene Aktivitäten.

Zu den Richtlinien für eine effektive Nutzung von KI gehört in der Regel Folgendes:

• Liste genehmigter Tools: eine gepflegte Liste geprüfter und autorisierter KI-Lösungen, die Mitarbeitende verwenden können
• Datenklassifizierungsregeln: Richtlinien dazu, auf welche Daten KI-Tools je nach Sensibilitätsstufe zugreifen dürfen und auf welche nicht
• Verantwortlichkeiten der Benutzer:innen: Erwartungen an Mitarbeitende, die KI in ihren Arbeitsabläufen einsetzen, einschließlich Berichtspflichten
• Verfahren zur Meldung von Vorfällen: Schritte zur Meldung von KI-Fehlern, unerwartetem Verhalten oder potenziellen Sicherheitsbedenken

Genehmigungsworkflows für neue KI-Tools implementieren

Bevor eine neue KI-Lösung in Ihre Umgebung integriert wird, sollte sie einen formellen Überprüfungsprozess durchlaufen. Dieser Prozess umfasst in der Regel eine Sicherheitsüberprüfung, eine Konformitätsbewertung und eine Bewertung der technischen Integration.

Das Ziel besteht nicht darin, bürokratische Hindernisse zu schaffen. Es geht darum, sicherzustellen, dass neue Tools Ihren Standards entsprechen, bevor sie mit Ihren Daten oder Systemen in Berührung kommen. Ein gut konzipierter Genehmigungsworkflow kann die meisten Tools innerhalb von Tagen statt Monaten bewerten.

Prüfpfade und kontinuierliches Monitoring einrichten

Ein Prüfpfad ist eine chronologische Aufzeichnung der Handlungen und Entscheidungen einer KI. In Kombination mit Echtzeitüberwachung ermöglichen diese Aufzeichnungen eine proaktive Governance und eine schnelle Reaktion auf Vorfälle.

Effektives Monitoring verfolgt:

• was KI-Tools tun,
• auf welche Daten sie zugreifen,
• welche Entscheidungen sie treffen und
• ob diese Entscheidungen mit den erwarteten Mustern übereinstimmen.

Wenn Anomalien auftreten, möchten Sie sofort davon erfahren und nicht erst bei Ihrer nächsten vierteljährlichen Überprüfung.

Strategien zur Skalierung von KI im IT-Management ohne Kontrollverlust

Sobald Sie eine Governance-Grundlage geschaffen haben, können Sie damit beginnen, den Einsatz von KI in Ihren IT-Abläufen auszuweiten. Der Schlüssel liegt darin, bewusst und nicht willkürlich zu skalieren und sich an die festgelegten Richtlinien zu halten.

Mit risikoarmen Anwendungsfällen mit hohem Nutzen beginnen

Beginnen Sie mit der Implementierung von KI dort, wo der Nutzen klar ist und das Risiko minimal ist. Gute Ausgangspunkte sind unter anderem:

• Automatisierte Weiterleitung von Tickets
• Routinemäßige Wartungsmeldungen
• Zusammenfassung von Artikeln der Wissensdatenbank
• Diagnosevorschläge der ersten Ebene

Mit diesen Anwendungsfällen können Sie das Vertrauen Ihres Unternehmens in KI stärken und gleichzeitig Ihre Governance-Prozesse optimieren. Erfolge in Bereichen mit geringem Risiko schaffen Impulse für später ehrgeizigere Umsetzungen.

KI in Unified Endpoint Management-Plattformen integrieren

Unified Endpoint Management (UEM)-Plattformen bieten zentralisierte Transparenz und Kontrolle über die KI-gesteuerte Automatisierung aller Endgeräte. Anstatt KI-Governance-Tools einzeln zu verwalten, können Sie mit UEM-Lösungen Richtlinien einmal festlegen und überall durchsetzen.

Achten Sie bei der Bewertung von UEM-Plattformen auf integrierte KI-Governance-Funktionen wie:

• granulare Berechtigungskontrollen
• umfassende Audit-Protokollierung
• konfigurierbare Automatisierungsgrenzen

So setzt LogMeIn KI-Governance um:

Der virtuelle Techniker von LogMeIn, der anhand von 5 Milliarden Supportinteraktionen trainiert wurde, arbeitet innerhalb festgelegter Grenzen, die Sie kontrollieren:

• Automatisierte Fehlerbehebung mit Protokollierung: Der virtuelle Techniker kann 60 bis 70 % der häufig auftretenden Probleme selbstständig lösen (Passwortzurücksetzungen, Softwareinstallationen, Berechtigungsanpassungen) und dabei vollständige Prüfpfade aufzeichnen.
• Eskalation von KI zu Mensch: Wenn die Zuversicht unter den von Ihnen festgelegten Schwellenwert fällt oder Probleme außerhalb der genehmigten Parameter liegen, eskaliert der virtuelle Techniker automatisch an menschliche Techniker:innen mit vollständigem Diagnosekontext.
• Richtlinienbasierte Grenzen: Sie legen fest, worauf der virtuelle Techniker zugreifen kann, welche Aktionen er selbstständig durchführen kann und was einer Genehmigung bedarf.
• Kontinuierliche Überwachung: Echtzeit-Dashboards zeigen genau, was die KI in Ihrer Umgebung tut.

Dieser Governance-by-Design-Ansatz bedeutet, dass Sie sich nicht zwischen der Effizienz der KI und der Kontrolle der IT entscheiden müssen – Sie bekommen beides.

Sehen Sie, wie der virtuelle Techniker innerhalb von Governance-Rahmenwerken funktioniert: Webinar-Reihe ansehen

Leistung anhand von Schlüsselkennzahlen nachverfolgen

Was gemessen wird, wird auch verwaltet. Definieren Sie Leistungskennzahlen, die sowohl die Effektivität der KI als auch die Einhaltung der Governance-Vorgaben messen.

Zu den wesentlichen Kennzahlen gehören:

• Genauigkeitsraten von KI-Entscheidungen
• Ausnahmehäufigkeiten (wie oft menschliches Eingreifen erforderlich ist)
• Compliance-Einhaltungswerte
• Verbesserungen bei der Zeit bis zur Lösung

Anhand dieser Zahlen können Sie erkennen, ob sich Ihre KI-Investitionen auszahlen und ob Ihr Governance-Rahmen wie beabsichtigt funktioniert.

Übernehmen Sie die Kontrolle über die KI in Ihrer IT-Umgebung

IT-Führungskräfte, die KI als leistungsstarkes Tool betrachten, das es zu verwalten gilt, und nicht als unkontrollierbare Kraft, sind diejenigen, die erfolgreich Automatisierung skalieren und gleichzeitig die für einen sicheren und verantwortungsvollen Betrieb erforderliche Transparenz und Kontrolle aufrechterhalten.

Die Organisationen, die mit KI erfolgreich sind, werden weder diejenigen sein, die sie blind übernehmen, noch diejenigen, die sie gänzlich meiden. Es werden diejenigen sein, die das richtige Gleichgewicht finden, indem sie die Fähigkeiten der KI nutzen und gleichzeitig eine sinnvolle menschliche Kontrolle beibehalten.

Sind Sie bereit, Ihre IT-Abläufe mit integrierter KI-Governance zu modernisieren?

Laden Sie den vollständigen Leitfaden herunter: From Management to Impact: IT Leader's Guide to Modernizing Operations (Von Management zu Wirkung: Leitfaden für IT-Führungskräfte zur Modernisierung von Betriebsabläufen)

Darin finden Sie Folgendes:

• Umfassendes Rahmenwerk für den Übergang von reaktiven zu KI-gestützten Abläufen
• Fallstudien: Unternehmen erzielen Kostensenkungen von 70 % und eine Lösungsrate beim ersten Kontakt von 80 %
• 3-Phasen-Implementierungsstrategie mit Governance-Einschränkungen in jeder Phase
• Bewertungskriterien für die Auswahl der richtigen Lösungen

Kostenlosen Leitfaden herunterladen

Oder erfahren Sie, wie die Unified Endpoint Management-Lösungen von LogMeIn diese Governance-Prinzipien in der Praxis umsetzen: Demo anfordern