Die Integration von Generativer Künstlicher Intelligenz im Bereich des Handels revolutioniert die etablierten Praktiken, bringt jedoch eine Vielzahl von Sicherheitsrisiken mit sich. Die Begeisterung für diese innovative Technologie geht mit einer *erhöhten Wachsamkeit* gegenüber den wachsenden Bedrohungen einher. Die aktuellen Berichte warnen davor, dass die Einführung dieser Tools Unternehmen besorgniserregenden Datenschutzverletzungen aussetzt.
Die sensiblen Daten, insbesondere der Quellcode der Unternehmen, sind gefährdet, was Fragen zur Sicherheitsverwaltung aufwirft. Die leichtfertige Nutzung dieser Anwendungen durch die Mitarbeiter verstärkt diese Bedrohung und führt zu alarmierenden Regelverletzungen. Die Notwendigkeit einer strengen und proaktiven Governance wird in diesem sich ständig weiterentwickelnden Umfeld unvermeidlich.
Die Einführung von Generativer Künstlicher Intelligenz im Handel
Der Handelssektor zeichnet sich durch eine signifikante Einführung von generativer Künstlicher Intelligenz aus, wobei 95 % der Unternehmen diese Anwendungen mittlerweile integriert haben. Diese massive Einführung stellt einen spektakulären Anstieg im Vergleich zum Vorjahr dar, als nur 73 % der Organisationen den Schritt gewagt hatten. Dieses Phänomen zeigt den Druck der Einzelhändler, um nicht auf dem Markt ins Hintertreffen zu geraten.
Die Gefahren der Künstlichen Intelligenz
Obwohl die Vorteile unbestreitbar sind, setzt die Integration dieser Tools Unternehmen einer Vielzahl von Risiken aus. Die Integration von KI vergrößert die Angriffsfläche für Cyberkriminalität und schafft ein hohes Potenzial für den Verlust sensibler Daten. Die aktuellen Studien von Netskope veranschaulichen diese alarmierende Realität, indem sie Datenpolitikverletzungen im Sektor verzeichnet.
Übergang zu einem kontrollierteren Ansatz
Der Bericht hebt einen Wandel im Denken im Sektor hervor, der von einer chaotischen Einführung zu einem ernsthafteren und unternehmerischen Management übergeht. Die Nutzung persönlicher Konten für generative KI ist dramatisch gesunken, von 74 % auf nur 36 %. Gleichzeitig hat sich die Nutzung von unternehmensgenehmigten KI-Tools mehr als verdoppelt und erreicht 52 % der Organisationen.
Die Beliebtheit von KI-Tools
ChatGPT bleibt der unumstrittene Champion in der Verwendung, der von 81 % der Unternehmen genutzt wird. Allerdings haben sich Google Gemini und Microsoft Copilot schnell durchgesetzt, mit 60 % und 56 %. Der jüngste Rückgang der Beliebtheit von ChatGPT, kombiniert mit dem Aufstieg des Microsoft 365 Copilot, deutet auf eine Veränderung in den Präferenzen der Unternehmen hin, die zu effizienteren Integrationen tendieren.
Erhöhte Sicherheitsrisiken
Die Herausforderungen im Bereich Sicherheit werden durch die Verarbeitung großer Mengen an sensible Daten in diesen Tools verschärft. Die Datenpolitikverletzungen zeigen, dass 47 % der Probleme aus dem Quellcode der Unternehmen stammen, gefolgt von regulierten Daten, wie vertraulichen Informationen, mit 39 %.
Regulierungen und Verbote für riskante Anwendungen
Angesichts dieser Sicherheitsprobleme entscheiden sich immer mehr Einzelhändler, bestimmte als zu riskant erachtete Anwendungen zu verbieten. ZeroGPT taucht häufig unter den auf schwarzen Listen auf, da Bedenken hinsichtlich der Speicherung von Nutzerdaten und der Weiterleitung von Daten an Dritte bestehen.
Unternehmens-KI-Plattformen
Die zunehmende Vorsicht führt die Einzelhandelsunternehmen dazu, sich auf seriösere KI-Plattformen von großen Cloud-Dienstanbietern zu konzentrieren. Diese Lösungen ermöglichen eine verbesserte Kontrolle und fördern das private Hosting von Modellen und die Entwicklung maßgeschneiderter Tools. OpenAI über Azure und Amazon Bedrock teilen sich den ersten Platz und werden jeweils von 16 % der Unternehmen genutzt.
Risiken unsachgemäßer Integration
Trotz dieser Lösungen bleibt das Risiko bestehen. Eine falsche Konfiguration könnte die strategischen Systeme eines Unternehmens Angriffen aussetzen. Eine Studie zeigt, dass 63 % der Organisationen ihre Infrastruktur direkt mit den APIs von OpenAI verbinden und die KI tief in ihre Back-End-Systeme und automatisierten Workflows integrieren.
Malware und Sicherheitspraktiken in der Cloud
Die Angriffe entwickeln sich weiter, indem sie vertrauenswürdige Namen ausnutzen. Plattformen wie Microsoft OneDrive erweisen sich als häufige Vektoren für Malware und betreffen jeden Monat 11 % der Einzelhändler, während GitHub an 9,7 % der Angriffe beteiligt ist. Diese Schwächen werden oft durch die Nutzung persönlicher Anwendungen am Arbeitsplatz verstärkt.
Datenschutzrichtlinien
Die unkontrollierte Verwendung persönlicher Anwendungen trägt zur Erhöhung von Datenschutzverletzungen bei. Soziale Medienplattformen wie Facebook und LinkedIn sind integraler Bestandteil der modernen Arbeitsumgebung und werden von 96 % bzw. 94 % der Unternehmen genutzt. Die Offenlegung regulierter Daten beim Hochladen auf nicht genehmigte Anwendungen repräsentiert 76 % der Verstöße.
Die Dringlichkeit einer strengen Verwaltung
Die Ergebnisse der Netskope-Studie sollten die Führungskräfte des Sektors bewegen, unverzüglich zu handeln. Eine vollständige Sichtbarkeit des gesamten Webverkehrs, die Einschränkung von Hochrisiko-Anwendungen und die Implementierung strenger Datenschutzrichtlinien werden erforderlich, um mögliche und katastrophale Verstöße zu vermeiden.
Häufig gestellte Fragen zur Generativen Künstlichen Intelligenz im Handel: Die Sicherheitskosten schränken die Einführung ein
Was sind die wichtigsten Sicherheitsrisiken, die mit der Einführung von Generativer Künstlicher Intelligenz im Handelssektor verbunden sind?
Die wichtigsten Risiken umfassen die Exposition sensibler Daten wie den Quellcode der Unternehmen sowie eine Verwundbarkeit gegenüber Cyberangriffen durch die große Angriffsfläche, die durch diese Tools geschaffen wird.
Wie können Handelsunternehmen ihre Daten bei der Nutzung von Generativer Künstlicher Intelligenz schützen?
Die Unternehmen sollten strenge Datenschutzrichtlinien einrichten, die Nutzung nicht genehmigter Anwendungen verbieten und in anerkannte KI-Plattformen investieren, die eine größere Kontrolle über die Daten bieten.
Welche Anwendungen der Generativen Künstlichen Intelligenz werden im Handelssektor am häufigsten verwendet?
ChatGPT ist die am häufigsten verwendete Plattform, gefolgt von Google Gemini und Microsoft Copilot-Tools, die ebenfalls bei den Unternehmen des Sektors beliebt sind.
Warum ist das Management von KI in Unternehmen im Handelssektor so entscheidend geworden?
Mit der zunehmenden Nutzung von KI müssen Unternehmen die Verwendung dieser Technologien überwachen und kontrollieren, um Datenschutzverletzungen zu vermeiden, die ernsthafte rechtliche und finanzielle Folgen haben können.
Welche Maßnahmen ergreifen Unternehmen, um das Phänomen der „Shadow KI“ zu vermeiden?
Die Unternehmen setzen genehmigte KI-Tools ein, um die Nutzung persönlicher Anwendungen zu reduzieren und eine bessere Compliance in Bezug auf den Datenschutz sicherzustellen.
Inwiefern stellt die Integration von KI-APIs in die internen Systeme der Unternehmen ein zusätzliches Risiko dar?
Die direkte Integration von KI-APIs in interne Systeme erhöht die Komplexität und die Wahrscheinlichkeit von Datenlecks, insbesondere wenn eine falsche Konfiguration vorliegt.
Welche Arten von Daten werden am häufigsten kompromittiert, wenn ein Unternehmen Generative Künstliche Intelligenz nutzt?
Die am häufigsten kompromittierten Daten umfassen den Quellcode des Unternehmens und regulierte Daten, wie vertrauliche Kundeninformationen.
Welche Rolle spielt die Sensibilisierung der Mitarbeiter bei der Minderung der mit KI in Unternehmen verbundenen Risiken?
Die Sensibilisierung der Mitarbeiter ist entscheidend, da sie hilft, die Risiken, die mit der Nutzung nicht genehmigter Dienste verbunden sind, zu verringern, die zu erheblichen Datenschutzverletzungen führen können.
Welche besten Praktiken sollten Sicherheitsverantwortliche bei der Einführung von KI-Lösungen beachten?
Sie sollten eine vollständige Sichtbarkeit des gesamten Webverkehrs gewährleisten, Hochrisiko-Anwendungen blockieren und strenge Datenschutzrichtlinien implementieren, um die Informationen zu kontrollieren, die geteilt werden können.
