Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem allgegenwärtigen Thema geworden, und das aus gutem Grund: Sie verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und gedeihen, erheblich. KI-Tools erweisen sich als äußerst praktikabel und effektiv und sorgen für signifikante Verbesserungen bei Produktivität und Effizienz. In einer kürzlich durchgeführten Untersuchung stellte Forbes fest, dass 64 % der Unternehmen ihre Produktivität mit KI steigern, während 53 % KI zur Verbesserung von Produktionsprozessen einsetzen.
KI und GenAI bringen jedoch neue Herausforderungen in Bezug auf Datenwachstum und -ausbreitung mit sich. Laut IDC Global DataSphere wird das Datenvolumen in den nächsten fünf Jahren mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 21,2 % ansteigen und bis 2026 mehr als 221.000 Exabyte (ein Exabyte entspricht 1.000 Petabyte) erreichen. Diese Datenexplosion stellt eine erhebliche Herausforderung dar, noch bevor man sich tatsächlich mit KI auseinandersetzt. Die Bewältigung der Datenausbreitung – ihre Auswirkungen auf die Datenqualität, die Produktivität der Endbenutzer und die Betriebskosten – ist für die effektive Verwaltung der wachsenden Datenbestände und die Verringerung von Sicherheitsrisiken unerlässlich.
Verlässliche Daten während des gesamten Datenlebenszyklus bilden die Grundlage für eine erfolgreiche KI-Implementierung. Sie haben einen direkten Einfluss auf die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Integrität der KI-Systeme in Ihrem Unternehmen. Welche Strategien können Unternehmen also einsetzen, um KI effektiv zu nutzen und gleichzeitig Datensicherheit und ethische Praktiken zu wahren?
Werfen wir einen Blick auf einige der Best Practices.
Schaffen Sie verlässliche KI-Daten
Um die Möglichkeiten der KI zu nutzen, müssen Unternehmen die Datenrisiken mit belastbaren Cybersecurity-Strategien in den Griff bekommen. Nur so kann sichergestellt werden, dass die KI-Systeme sowohl zuverlässig als auch effektiv sind. Die Vertrauensbildung beginnt mit einem umfassenden Ansatz für das Daten- und Identitätsmanagement.
Eine effektive KI ist auf qualitativ hochwertige, gut verwaltete Daten angewiesen. Die Lösung von Problemen wie ROT-Daten – überflüssige, veraltete oder triviale Informationen – ist entscheidend für die Beibehaltung der Relevanz und des Nutzens der Daten. Auch Datenschutzaspekte sind von grundlegender Bedeutung. Schließlich ist der Schutz der KI-Trainingsdaten eine Grundvoraussetzung für den Aufbau von Vertrauen in ein KI-System. Wenn sich Unternehmen auf diese Faktoren konzentrieren, können sie eine solide Grundlage für die Datenintegrität schaffen, die zuverlässige und ethische KI-Anwendungen unterstützt.
Führen Sie einen bewährten DSPM-Ansatz ein
Ein bewährter DSPM-Ansatz (Data Security Posture Management) ist für die Schaffung einer sicheren Umgebung für KI unerlässlich. Es geht nicht nur darum, Daten zu schützen, sondern ihren gesamten Lebenszyklus zu verstehen, insbesondere wenn sie in KI-Modelle einfließen. Eine vorausschauende DSPM-Strategie beinhaltet die Vorwegnahme und Eindämmung von Risiken, um sicherzustellen, dass KI mit vertrauenswürdigen Daten arbeitet. Diese proaktive Denkweise ist der Schlüssel zur Wahrung der Glaubwürdigkeit von KI-gesteuerten Erkenntnissen und zur Erhaltung des langfristigen Vertrauens in ihre Ergebnisse.
Stellen Sie strenge Zugangskontrollen sicher
Die Verwaltung des Zugriffs auf Daten ist ein Eckpfeiler für deren Schutz. Sie gewährleistet, dass KI innerhalb sicherer Parameter arbeitet. Die Umsetzung von rollenbasierten Zugriffskontrollen (RBAC) und die Anwendung des Prinzips der geringsten Privilegien sind entscheidende Schritte bei der Schaffung einer kontrollierten und sicheren Umgebung. Durch die Verfeinerung dieser Aspekte des Identitäts- und Zugriffsmanagements (IAM) können Unternehmen eine kontrollierte Umgebung schaffen, die eine sichere und ethische Nutzung von KI-Technologien gewährleistet.
Wenn Sie weitere Informationen über unsere Lösungen wünschen, finden Sie hier einige Ressourcen (in englischer Sprache):
- Ensure data trust for secure AI adoption Solution Overview
- Future Proofing with Trusted AI White Paper
- Forrester names OpenText a Leader: Data Security Platforms!
