Lektionen zur Vermeidung der versteckten Fallstricke der Unternehmens-KI

Wenn die SaaS-Apps, die Sie heute verwenden — wie Slack und Atlassian Rovo — den Schalter umlegen und neue KI-Tools aktivieren, die suchen, zusammenfassen und darauf reagieren können alles internes Wissen, da herrscht oft ein Ansturm von Aufregung. Produktivität verspricht. Intelligentere Entscheidungen. Die Chance, endlich diese verstaubte Ecke internen Unternehmenswissens zu „entsperren“. Manchmal gibt es jedoch Fallstricke und überraschte Unternehmensleiter.

Wie viele Unternehmen feststellen, ist es kein neutraler Akt, KI vollen Zugriff auf Ihre internen Daten zu gewähren. Ohne Vorbereitung kann KI Aufschluss darüber geben und verstärken Probleme, die sich seit Jahren im Stillen anhäufen: schlechte Regierungsführung, veraltete oder falsche Informationen, Schattensysteme und blinde Flecken bei der Einhaltung der Vorschriften. Es ist ein bisschen so, als würde man einen leistungsstarken Suchscheinwerfer auf einen Dachboden werfen, den man seit einem Jahrzehnt nicht mehr gereinigt hat. Sie werden vielleicht Schätze finden... aber Sie werden auch Müll, Staub und Spinnweben sehen.

Lassen Sie uns die häufigsten Fallstricke untersuchen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie KI für den unternehmensweiten Wissenszugriff aktivieren, reale Beispiele dafür, wo etwas schief gelaufen ist, und ein praktisches Handbuch zur Vermeidung dieser Risiken: insbesondere in Bezug auf Datenverwaltung, Datenalter und Aufbewahrung.

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Die Fallstricke, über die niemand sprechen möchte

1. Schwache oder veraltete Datenverwaltung

Data Governance war schon immer eine Herausforderung, aber KI verändert die Herausforderungen. Schlecht klassifizierte Inhalte, unklare Eigentumsrechte und inkonsistente Berechtigungen führen dazu, dass KI Dokumente aufdeckt, die Sie nicht teilen wollten, manchmal mit der falschen Zielgruppe.

Beispiel: Im Jahr 2023 hat Samsung machte Schlagzeilen als Ingenieure versehentlich proprietären Halbleitercode in ChatGPT einfügten. Das KI-Modell war nicht bösartig. Es nahm einfach alles auf, was ihm verabreicht wurde. Der Vorfall offenbarte jedoch einen Mangel an Verwaltung und Zugriffskontrollen im Zusammenhang mit sensiblen Daten.

Ohne einen klaren Steuerungsrahmen wird sich KI originalgetreu reproduzieren alles die Mängel in Ihrer Datensicherheit und Informationsklassifizierung.

2. Datenflut und „Schatten-KI“

Im Laufe der Jahre breiten sich Daten über verschiedene Systeme aus: Wikis, gemeinsam genutzte Laufwerke, Chat-Threads, Cloud-Speicher. KI-Tools ist es egal, ob sich die Informationen drei Klicks tief in einem stillgelegten Confluence-Bereich oder in einem vergessenen Google Drive-Ordner befinden, sie bringen sie einfach zum Vorschein. Das ist natürlich ein wertvoller Teil des Angebots. Wenn die Informationen korrekt, gültig, relevant und konform sind. Die Probleme entstehen, wenn es nicht um all diese Dinge geht.

Schlimmer noch, Mitarbeiter können offizielle Tools vollständig umgehen und sensible Inhalte in nicht zugelassene KI-Systeme hochladen („Shadow AI“). Die Cloud Security Alliance vor Kurzem gewarnt dass diese unnachverfolgbare Nutzung eines der am schnellsten wachsenden Probleme der IT-Abteilung ist.

Ohne Transparenz und Kontrolle riskieren Sie, dass KI zum effizientesten Klatsch der Welt wird und Dinge wiederholt, die schon vor langer Zeit hätten archiviert oder gelöscht werden sollen.

3. Halluzinationen treffen auf alte, schlechte Daten

Generative KI ist probabilistisch — sie fabriziert manchmal plausibel klingende Antworten („Halluzinationen“). Wenn Sie sie mit veralteten oder widersprüchlichen internen Daten füttern, haben Sie ein Rezept für ausgefeilte Fehlinformationen.

Beispiel: In einem Finanzdienstleistungsunternehmen (der Name wurde aus Gründen der Vertraulichkeit nicht genannt) begann ein interner KI-Assistent, veraltete Compliance-Regeln aus einem Richtlinien-PDF zu finden, das Jahre zuvor ersetzt, aber nie gelöscht worden war. Die Teams haben sich unwissentlich an diese Richtlinien gehalten, was zu einer Beinahe-Nichteinhaltung geführt hat, sodass tagelange Abhilfemaßnahmen erforderlich waren.

4. Rechtliche, Datenschutz- und Aufbewahrungsrisiken

KI konsumiert nicht nur Inhalte, sie erstellt sie auch. Für Eingabeaufforderungen und generierte Ausgaben können dieselben Aufbewahrungs-, Erkennungs- und Aufbewahrungsvorschriften gelten wie für herkömmliche Aufzeichnungen.

In Rechtsstreitigkeiten kann das Versäumnis, relevante KI-generierte Inhalte zu produzieren, genauso schädlich sein wie der Verlust eines E-Mail-Archivs. Und wenn Ihre Aufbewahrungsrichtlinien verschwommen sind, kann KI auch private oder regulierte Daten wieder zum Vorschein bringen, die gemäß der DSGVO, HIPAA oder anderen Rahmenbedingungen hätten gelöscht werden müssen.

5. Ausbreitung der KI in allen Abteilungen

Wenn jede Abteilung mit ihren eigenen KI-Tools experimentiert, kommt es zu einer Ausbreitung der KI: sich überschneidende Funktionen, inkonsistente Steuerung und inkompatible Ergebnisse. Anstatt einer einzigen „Informationsquelle“ stehen Ihnen jetzt mehrere KI-gestützte Versionen davon zur Verfügung.

Das Ergebnis? Überflüssige Ausgaben, gebrochenes Vertrauen, verlangsamt Entscheidungen und erhöhte Risikoexposition.

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Warum Datenalter und Relevanz wichtiger sind als je zuvor

Bei der Datenverwaltung geht es nicht nur um Sicherheit, sondern auch um Frische. KI behandelt alle verfügbaren Informationen als potenziell relevant, aber ein fünf Jahre alter Projektplan kann eher schädlich als hilfreich sein, wenn er heute im Kontextfenster und in der Oberfläche als Teil einer neuen Antwort gefunden wird.

Veraltetes Wissen kann:

• Irregeführt und — paradoxerweise — langsam Entscheidungsträger
• Untergraben Sie das Vertrauen in KI-Tools („Dieses Ding ist falsch manchmal“)
• Sorgen Sie für Compliance-Risiken, wenn veraltete behördliche Empfehlungen befolgt werden

Stellen Sie sich KI als L3/L4-Mitarbeiter vor: Sie sind ziemlich kompetent, aber sie haben immer noch nicht die jahrelange Erfahrung, um die guten von den schlechten zu unterscheiden, wenn es um Genauigkeit oder Compliance geht. KI hat Schwierigkeiten zu verstehen, was relevant ist und was nicht. Das kann derzeit nur ein Mensch wirklich gut.

Kurz gesagt: Wenn Sie nicht darauf vertrauen würden, dass sich ein gut ausgebildeter menschlicher Analyst darauf verlässt, sollte es wahrscheinlich nicht zum Wissensbestand Ihrer KI gehören. Also, was tun Sie dann dagegen?

Das Playbook: So vermeiden Sie diese Fallstricke

Also, hier sind unsere Ideen, wie sich moderne Unternehmen darauf vorbereiten können, KI die Schlüssel zum Königreich zu geben.

1. Richten Sie eine KI-fähige Datenverwaltung ein

• Definieren Sie klare Eigentümerschaft für jedes wichtige Inhalts-Repository: jemand, der für Richtigkeit, Zugriff und Datenlebenszyklus (einschließlich Aufbewahrung und Löschung) verantwortlich ist.
• Automatisieren Sie die Klassifizierung Verwendung von Metadaten und KI-gestütztem Tagging, sodass sensible oder regulierte Daten eindeutig gekennzeichnet sind.
• Wenden Sie den Zugriff mit den geringsten Rechten an Die KI kann also nur lesen, was sie teilen darf.

2. Überwachen und reduzieren Sie die Datenflut

• Lauf Inhaltsinventare systemübergreifend, um Duplikate, verlassene Bereiche und verwaiste Daten zu identifizieren.
• Benutzen Datenzuordnungstools um zu visualisieren, wo sich sensible Inhalte befinden und wer darauf zugreifen kann.
• Außerdienststellung oder Archivierung veralteter Repositorys
• Routinemäßig löschen Informationen, bei denen festgestellt wurde, dass sie nicht konform sind und nicht den Aufbewahrungsrichtlinien entsprechen. Die Verwendung der richtigen Tools — wie Content Retention Manager für Confluence und Jira — kann dir helfen, diese Richtlinien und Lebenszyklusereignisse zu automatisieren und zu überprüfen.

3. Implementieren Sie Richtlinien zur Aufbewahrung und Archivierung

• Aufbewahrungsregeln sollte sowohl für ältere Inhalte als auch für KI-generierte Ergebnisse (Aufforderungen, Antworten, Zusammenfassungen) gelten.
• Archivierung behält den historischen Wert bei, ohne die aktiven Suchergebnisse zu belasten: KI-Tools wie Atlassian Rovo können so eingestellt werden, dass archivierte Bereiche ignoriert werden (Fußnote 1).
• Benutzen hilfreiche Tools (wie Opus Guards Manager für die Aufbewahrung von Inhalten), um die Überprüfung, Archivierung und schutzwürdige Löschung zu automatisieren.

4. Sauber steht für Qualität, nicht nur für Quantität

• Standardisieren Sie Terminologie und Datendefinitionen im gesamten Unternehmen.
• Entferne Inhalte, die unvollständig, irreführend oder überholt sind.
• Stellen Sie bei kritischen Workflows sicher, dass KI-Abfragen erfolgreich sind kuratierte, validierte Quellen zuerst.

5. Steuern Sie KI-Bereitstellungen zentral

• Steh auf und KI-Governance-Rat mit Vertretern aus den Bereichen IT, Recht, Compliance, Sicherheit und wichtige Geschäftsbereiche.
• Genehmigen Sie neue KI-Bereitstellungen zentral, um eine Ausbreitung der KI zu verhindern.
• Stellen Sie genehmigte KI-Tools bereit und verhindern Sie deren unerlaubte Nutzung mit klaren Richtlinien.

6. Schulen Sie Benutzer und setzen Sie Erwartungen

• Bringen Sie den Mitarbeitern bei, dass KI-Ergebnisse assistiv, nicht autoritativ.
• Ermutigen Sie die Nutzer, das Verhalten „Vertrauen, aber überprüfen“ zu üben: insbesondere also für Entscheidungen, die sich auf Compliance, Recht oder Kunden auswirken.
• Machen Sie es Benutzern leicht, veraltete oder falsche KI-gestützte Informationen zu kennzeichnen.

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Ein letztes Wort: KI vergrößert alles

KI beschleunigt nicht nur die Produktivität, sie beschleunigt alles, was bereits in Ihren Daten enthalten ist, ob gut oder schlecht. Saubere, verwaltete und aktuelle Informationen liefern zuverlässige KI-Erkenntnisse. Unordentliche, veraltete oder nicht klassifizierte Daten führen schneller als je zuvor zu unzuverlässigen (und potenziell riskanten) Ergebnissen.

Bevor Sie Tools wie Atlassian Rovo für die Übertragung Ihres internen Wissens aktivieren, denken Sie weniger über die Auffälligkeit der KI-Schnittstelle und mehr über die Fitness des Wissens, auf das es zugreift. Ein paar Monate Aufräum- und Verwaltungsarbeit heute können Ihnen morgen jahrelange Kopfschmerzen, Rechtskosten und Reputationsschäden ersparen.

Oder, um es etwas klarer auszudrücken: Gib der KI nicht das Megaphon, bis du geklärt hast, was sie verstärken wird.

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Fußnoten

1. Implikation für Rovos Suchumfang

Zwar gibt es keine direkte Dokumentation Für Rovo, der ausdrücklich angibt, archivierte Bereiche zu ignorieren, basiert die Suchfunktion von Rovo auf der Inhalts- und Berechtigungsebene von Atlassian-Produkten, insbesondere Confluence. Sie respektiert dieselben Suchgrenzen, die von Confluence festgelegt wurden, wie hier vermerkt:

Rovo Search „respektiert deine Berechtigungen“, was bedeutet, dass du nur Inhalte siehst, auf die du zugreifen darfst — einschließlich der Einhaltung des Archivierungsverhaltens von Confluence. Atlassian-Support

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