KI wird HRM genauer und anpassungsfähiger machen

KI hat bereits zahlreiche Branchen verändert, aber ihr Potenzial für das menschliche Risikomanagement (HRM) wird nach wie vor nicht ausreichend genutzt und missverstanden. Durch die genaue Bewertung von Verhalten, die Identifizierung von Risikomustern und die Implementierung von adaptiven, auf den Einzelnen zugeschnittenen Interventionen kann KI die Art und Weise, wie Unternehmen mit Cybersecurity-Bedrohungen umgehen, grundlegend verändern.

Der Wechsel zu einem auf den Menschen ausgerichteten Risikomanagement 

In der Vergangenheit konzentrierte sich die Cybersicherheit auf technologische Schwachstellen wie das Patchen von Systemen, das Blockieren von Schadsoftware oder die Sicherung von Netzwerken. Da jedoch laut dem Verizon-Bericht über Datenschutzverletzungen aus dem Jahr 2025 menschliches Versagen für mehr als 60% der Datenschutzverletzungen verantwortlich ist, verlagert sich der Fokus der Unternehmen auf das menschliche Verhalten als entscheidenden Risikofaktor. Bei dieser Veränderung geht es in erster Linie darum, die Entscheidungen und das Bewusstsein von Mitarbeitern, Drittanbietern und sogar der Führungsebene zu verstehen und zu steuern.

Viele Unternehmen und ihre Anbieter ringen jedoch immer noch damit, was "Human Risk Management" wirklich bedeutet. Die meisten setzen grundlegende Schulungsprogramme oder Phishing-Simulationen ein, verfügen aber nicht über die nötigen Tools, um individuelle Verhaltensmuster zu messen, differenzierte Risiken zu bewerten oder Maßnahmen zu ergreifen, die bei den Benutzern persönlich ankommen. 

KI, insbesondere prädiktive maschinelle Lernmodelle, sind bestens geeignet, diese Lücken zu schließen. Es kann riesige Mengen von Verhaltensdaten verarbeiten und Muster und Anomalien erkennen, die weit über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen. Noch wichtiger ist, dass dies auf adaptive, personalisierte und prädiktive Weise geschehen kann. Dies ermöglicht Interventionen, die den Nutzer dort abholen, wo er sich befindet, anstatt sich auf eine Einheitsgröße zu verlassen.

Gegenwärtige Einschränkungen bei den Ansätzen der Anbieter 

Trotz des Potenzials von KI gehen viele Anbieter nicht über oberflächliche Anwendungen hinaus. Die meisten Angebote von Anbietern im Bereich Human Risk Management drehen sich um die Entwicklung von Sensibilisierungskampagnen für Mitarbeiter oder automatische Phishing-Tests. Diese Tools sind zwar wertvoll, gehen aber an den tieferen Problemen vorbei. 

Fokus auf Präsentation statt auf Präzision 

Anbieter legen oft den Schwerpunkt auf auffällige Dashboards und ausgefeilte Inhalte, vernachlässigen aber die zugrunde liegende Verhaltens- und Risikoanalyse, die zu sinnvollen Veränderungen führt. Ein Phishing-Simulationstool, das Mitarbeiter auf der Grundlage von Klickraten einstuft, kann beispielsweise einen "Erfolg" melden, weil weniger Benutzer nach der Schulung geklickt haben. Es sagt jedoch wenig darüber aus, warum sich das Verhalten geändert hat oder wie dauerhaft diese Änderungen sind. 

Begrenzte Nutzung von Verhaltensdaten 

Nur wenige Anbieter setzen KI ein, um das individuelle Nutzerverhalten in großem Umfang zu analysieren. Ohne solche detaillierten Einblicke ist es unmöglich, die tatsächlichen Risiken, die von bestimmten Mitarbeitern ausgehen, zu messen und die Maßnahmen entsprechend anzupassen. 

Reaktive statt präventive Strategien 

Die meisten Ansätze bleiben reaktiv, d.h. sie reagieren auf menschliche Fehler, nachdem sie aufgetreten sind, sei es durch Berichterstattung, Untersuchungen oder disziplinarische Maßnahmen. Diese Bemühungen sind zwar notwendig, aber sie gehen nicht an die Ursachen des Risikoverhaltens heran. 

Unternehmen brauchen Tools, die tiefer gehen und KI nutzen, um menschliche Risikofaktoren in Echtzeit zu bewerten, vorherzusagen und sich an sie anzupassen. 

Wie KI ein präzises und anpassungsfähiges HRM ermöglichen kann 

KI bietet leistungsstarke Möglichkeiten, das menschliche Risikomanagement in der Cybersicherheit zu revolutionieren. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Anwendungsfälle, die Unternehmen nutzen sollten.

Erstellung von Risikoprofilen für das Verhalten 

KI-gestützte Tools können eine Reihe von Datenpunkten analysieren, darunter Anmeldemuster, E-Mail-Aktivitäten, die gemeinsame Nutzung von Dokumenten und sogar den Kommunikationston. Durch die Anwendung von maschinellen Lernmodellen erkennen diese Tools Trends und entwickeln detaillierte Risikoprofile für Einzelpersonen oder Gruppen. 

So kann beispielsweise ein Mitarbeiter, der häufig außerhalb der Arbeitszeit auf sensible Dateien zugreift und von mehreren Geräten aus arbeitet, eine deutlich höhere Insider-Bedrohung darstellen als ein Kollege, der sich an die Standardverfahren hält. Solche Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, ihre Aufmerksamkeit auf Personen mit hohem Risiko zu richten. 

Personalisierte Interventionen 

Herkömmliche Cybersicherheitsschulungen behandeln die Mitarbeiter als einen Monolithen, der unabhängig von den Kenntnissen, Gewohnheiten oder dem Risikoniveau des Einzelnen identische Inhalte vermittelt. KI verändert das Spiel, indem sie die Interventionen auf jede Person zuschneidet. 

Zum Beispiel könnte ein Benutzer mit hohem Risiko ein intensives Einzelcoaching durch einen KI-Chatbot oder ein gamifiziertes Training erhalten. Jemand, der mit der Erkennung von Phishing zu kämpfen hat, könnte mit gezielten Microlearning-Modulen, die direkt mit den jüngsten riskanten Aktionen verknüpft sind, dazu aufgefordert werden. Darüber hinaus kann die KI schützende E-Mail-Richtlinien empfehlen, die angepasst werden können, um den Posteingang eines risikobehafteten Benutzers stärker zu schützen. 

Dieser personalisierte Ansatz verbessert nicht nur die Effektivität, sondern begrenzt auch die Abneigung oder den Widerstand gegen Sicherheitsmaßnahmen, der bei allgemeinen Schulungen häufig auftritt. 

Prädiktive Risikoanalyse 

KI ermöglicht es Unternehmen, von der Nachbetrachtung zur Vorausschau überzugehen, indem sie künftige risikoreiche Verhaltensweisen vorhersagen, bevor sie zu Vorfällen eskalieren. Beispielsweise könnten Vorhersagemodelle anzeigen, dass ein Mitarbeiter aufgrund seiner bisherigen Interaktionen mit Cloud-Plattformen wahrscheinlich die Cloud-Einstellungen falsch konfigurieren wird. Das Erkennen dieser Risiken ermöglicht präventives Handeln und verhindert einen blinden Fleck in der Sicherheit. 

Adaptive Durchsetzung von Richtlinien 

KI kann dynamische Anpassungen der Sicherheitsrichtlinien auf der Grundlage von beobachteten Verhaltensänderungen vornehmen. Wenn sich ein Mitarbeiter konsequent verbessert und sich an die besten Praktiken hält, können bestimmte Einschränkungen gelockert werden, um die Produktivität zu optimieren. In der Zwischenzeit können Benutzer mit einem zunehmenden Risikoprofil immer strengeren Kontrollen unterzogen werden. 

Diese Anpassungsfähigkeit fördert das Vertrauen innerhalb des Unternehmens und stellt sicher, dass die Sicherheitsmaßnahmen sowohl effektiv sind als auch die Arbeitsabläufe so wenig wie möglich stören. 

Die geschäftlichen Auswirkungen von KI-gesteuertem HRM 

Beim Einsatz von KI zur Revolutionierung des Personalwesens geht es nicht nur um die Verbesserung der Cybersicherheit, sondern um messbare geschäftliche Vorteile.

Finanzielle Einsparungen durch Risikominderung 

Vorausschauende Überwachung und Eingriffe reduzieren menschliche Fehler und damit auch die Kosten für Zwischenfälle. Schätzungen zufolge belaufen sich die durchschnittlichen Kosten für einen Verstoß gegen die Cybersicherheit auf etwa 4,45 Millionen Dollar. Selbst eine geringfügige Verringerung menschlicher Fehler führt zu erheblichen finanziellen Gewinnen. 

Verbesserte Produktivität 

Adaptive Schulungen und die Durchsetzung von Richtlinien sorgen dafür, dass Mitarbeiter weniger Zeit mit der Navigation durch überflüssige Kontrollen oder mit der Teilnahme an unnötigen Schulungen verbringen. Diese Effizienz führt zu einer verbesserten Produktivität der gesamten Belegschaft. Die Verlängerung von MFA-Zeitfenstern für Mitarbeiter mit geringem Risiko trägt beispielsweise dazu bei, die Unterbrechung des Arbeitsablaufs eines Mitarbeiters zu reduzieren. 

Gestärktes Vertrauen der Benutzer 

Mitarbeiter sind eher bereit, mit den Sicherheitsteams zusammenzuarbeiten, wenn sie darauf vertrauen, dass die Interventionen fair, individuell und nicht strafend sind. KI-gesteuerte Initiativen, die die individuellen Bedürfnisse berücksichtigen, können dieses Vertrauen stärken. 

Risiken und Herausforderungen 

Auch wenn die Chancen immens sind, müssen Unternehmen die Risiken bedenken, die mit dem Einsatz von KI für das menschliche Risikomanagement verbunden sind. 

• Hochwertige Verhaltensdaten: Die KI ist auf den für die Analyse verwendeten Datensatz beschränkt. Unternehmen müssen Dateneinspeisungen aus einer breiten Palette von Sicherheits- und HR-Tools priorisieren, um maximale Wirkung zu erzielen.
• Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: Umfassende Verhaltensüberwachung wirft ethische Fragen zum Datenschutz und zur Einwilligung der Mitarbeiter auf. Es ist wichtig, Transparenz und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
• Voreingenommenheit in KI-Modellen: Schlecht konzipierte Algorithmen können Vorurteile verstärken und bestimmte Benutzergruppen oder Verhaltensweisen unverhältnismäßig stark als "riskant" kennzeichnen. Strenge Tests und Überprüfungen von KI-Modellen sind unerlässlich, um dieses Problem zu entschärfen.
• Falsche Positivmeldungen: Ohne eine angemessene Kalibrierung könnten übermäßig wachsame Systeme unnötige Reibungen verursachen, die zu Frustration oder schlechter Arbeitsmoral führen. 

Um diese Hürden zu überwinden und sicherzustellen, dass die Einführung von KI sowohl verantwortungsbewusst als auch effektiv erfolgt, sind geeignete Implementierungsstrategien, die auf dem Input funktionsübergreifender Teams beruhen, unerlässlich. 

Die Quintessenz

KI ist der Schlüssel zum Fortschritt im Personalwesen, da sie eine genaue Verhaltensmessung, dynamische Risikovorhersagen und personalisierte Interventionen ermöglicht. Unternehmen, die diese Möglichkeiten nutzen, können nicht nur Sicherheitsrisiken effektiver eindämmen, sondern auch geschäftliche Vorteile wie Kosteneinsparungen und Produktivitätssteigerungen erzielen. 

Die Ausschöpfung dieses Potenzials erfordert jedoch eine grundlegende Verlagerung des Schwerpunkts von der Erstellung sichtbarer Inhalte hin zu sinnvollen Anwendungen von KI in der Verhaltensanalyse und -anpassung. Die Anbieter und Unternehmen, die bereit sind, diesen Wandel anzuführen, können sich einen Wettbewerbsvorteil in der heutigen hochsensiblen Cybersicherheitslandschaft verschaffen.