Durch die Nutzung von KI entstehen für Unternehmen neue Risiken. Schwachstellen, verzerrte Trainingsdaten, Manipulationen und Halluzinationen können zu Datenverlust, falschen Geschäftsentscheidungen sowie zu ethischen und rechtlichen Problemen führen. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie Risiken minimieren und KI-Anwendungen schützen können.
Inhalt:
Im vergangenen Jahr haben Unternehmen mehr als 250 Milliarden US-Dollar (rund 215 Milliarden Euro) in die Entwicklung und Nutzung von KI-Anwendungen investiert. Das geht aus dem „Artificial Intelligence Index Report 2025“ der Universität Stanford hervor. Für den Report wurden die Investitionen von mehr als acht Millionen Unternehmen auf der ganzen Welt analysiert. Im globalen Durchschnitt stieg der Anteil der Unternehmen, die KI einsetzen, im Jahresvergleich um 13 Prozent auf nun 78 Prozent.
Die zunehmende Nutzung von künstlicher Intelligenz in Geschäftsprozessen hat jedoch auch Schattenseiten, wie dieser Leitfaden zeigt. Werden KI-Anwendungen unkritisch genutzt, unzureichend trainiert oder nicht ausreichend gegen Cyberangriffe geschützt, kann dies zum Verlust von Daten, zur Manipulation von Geschäftsentscheidungen und Produktionsprozessen oder sogar zur Gefährdung von Menschenleben führen.
Nach der Lektüre dieses Leitfadens wissen Sie:
- Mit welchen Methoden Cyberkriminelle KI-Systeme angreifen.
- Welche Ebenen der KI-Applikationsarchitektur am meisten betroffen sind.
- Wie Sie Ihre KI-Applikationen in sechs Schritten zuverlässig absichern.
Originalauszug aus dem Dokument:
Application Services
Die Application Services bündeln alle grundlegenden Funktionen und Logiken – von der Nutzer-Authentifizierung über das Session Management und Logging bis hin zur API-Integration. Sie orchestriert die Interaktion zwischen den LLM-Agenten und anderen Komponenten, darunter Datenbanken und externe Datenquellen.
LLM-Agenten
Die LLM-Agenten fungieren quasi als Übersetzer zwischen dem LLM und anderen Komponenten. Sie bereiten eingehende Daten strukturiert auf, damit das Modell sie möglichst präzise verarbeiten kann. Außerdem managen die Agenten auch den Output, den das Modell generiert, und passen ihn an die spezifischen Anforderungen der Anwendung sowie den jeweiligen Nutzungskontext an.
Large Language Model
Die LLM-Komponente bildet das Herzstück der Anwendung und ist maßgeblich für deren intelligente Funktionalität verantwortlich. Dabei kann es sich entweder um ein externes Modell wie GPT oder Gemini oder um eine interne, selbst gehostete Lösung handeln. Das LLM wird mit umfangreichen Daten trainiert und feinjustiert, damit es präzise und kontextgerechte Antworten liefert. Außerdem kann es mit verschiedenen Datenquellen interagieren.