Was ist KI für Unternehmen?

KI im Unternehmensbereich entwickelt sich zu einem zentralen Bestandteil der Strategien großer Organisationen zur Steigerung der Produktivität, zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, zur Entscheidungsunterstützung und zum Risikomanagement. Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Unternehmen unterscheidet sich jedoch vom Experimentieren mit einem eigenständigen KI-Tool. Dies erfordert eine strengere Unternehmensführung, einen sicheren Datenzugriff, eine zuverlässige Infrastruktur sowie Kontrollmechanismen, die auf die tatsächlichen Geschäftsabläufe zugeschnitten sind.

Da immer mehr Unternehmen generative KI und KI-gestützte Anwendungen einsetzen, müssen Sicherheits- und Compliance-Teams verstehen, wie KI in Unternehmen funktioniert, wo sie einen Mehrwert schafft und welche Risiken von Anfang an berücksichtigt werden müssen.

Was ist KI für Unternehmen?

Unter „Enterprise AI“ versteht man den Einsatz künstlicher Intelligenz in großen Unternehmen zur Optimierung der Arbeitsabläufe. Es hilft Teams dabei, schneller voranzukommen, bessere Entscheidungen zu treffen und den manuellen Aufwand im täglichen Geschäftsbetrieb zu reduzieren.

Im Gegensatz zu einem KI-Tool für Endverbraucher muss Unternehmens-KI in einem kontrollierten Geschäftsumfeld eingesetzt werden. Es kann den Kundenservice, das interne Berichtswesen, Sicherheitsabläufe oder die Produktivität der Mitarbeiter unterstützen, muss dies jedoch tun, ohne sensible Daten offenzulegen oder Unternehmensrichtlinien zu umgehen.

Genau das macht KI im Unternehmenskontext komplexer als ein isoliertes KI-Experiment. Das System muss mit genehmigten Daten arbeiten. Zudem muss es die Benutzerberechtigungen berücksichtigen und sich in bestehende Arbeitsabläufe einfügen. Wenn KI Auswirkungen auf die tatsächliche Geschäftstätigkeit hat, werden Sicherheit und Rechenschaftspflicht zu einem wesentlichen Bestandteil der Grundlagen.

Warum ist KI im Unternehmensbereich wichtig?

KI im Unternehmensbereich gewinnt zunehmend an Bedeutung, da große Organisationen mit enormen Mengen an Daten, Dokumenten, Interaktionen und operativen Entscheidungen umgehen müssen. Manuelle Prozesse allein können mit diesem Volumen oft nicht Schritt halten.

Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei helfen, Informationen schneller zu analysieren, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Prognosen zu verbessern und Mitarbeiter mit zeitnahen Hintergrundinformationen zu unterstützen. Wenn sie verantwortungsbewusst entwickelt werden, können KI-Anwendungen in Unternehmen Reibungsverluste zwischen den Teams verringern und den Mitarbeitern helfen, sich auf wertschöpfendere Aufgaben zu konzentrieren.

Unternehmen setzen KI bereits zur Unterstützung einer Vielzahl von Funktionen ein, darunter:

• Automatisierung des Kundensupports und interner Serviceanfragen
• Verbesserung von Analysen, Prognosen und Risikobewertung
• Beschleunigung der Softwareentwicklung, der Dokumentation und der Erstellung von Inhalten
• Verbesserung der Erkennung und Untersuchung von Cybersicherheitsvorfällen
• Förderung der Produktivität und Entscheidungsfindung der Mitarbeiter
• Ein noch individuelleres Kundenerlebnis bieten

Die Chance ist groß, doch ebenso groß ist die Verantwortung. Jede KI-Initiative, die Unternehmensdaten, Kundendaten, regulierte Inhalte oder Betriebssysteme betrifft, muss unter Berücksichtigung von KI-Governance und -Sicherheit konzipiert werden.

Wie funktioniert KI im Unternehmensbereich?

Enterprise-KI basiert auf der Kombination von Modellen, Daten, Infrastruktur, Anwendungen, APIs und menschlicher Aufsicht zu einem geregelten Betriebsmodell. Es gibt verschiedene Arten von Instrumenten, die Organisationen einsetzen können, darunter:

• vLLM – Unterstützt Unternehmen dabei, große Sprachmodelle effizienter zu nutzen.
• llm-d – Unterstützt verteilte Inferenz für KI-Workloads im Produktivbetrieb. 
• Verteilte Inferenz – Ermöglicht die Aufteilung von KI-Workloads auf mehrere Rechner oder Ressourcen, sodass Unternehmen die Leistung verbessern und die Skalierbarkeit erhöhen können. 
• Mixture of Experts (MoE) – Eine KI-Modellarchitektur, bei der Aufgaben an spezialisierte Modellkomponenten weitergeleitet werden, was bei bestimmten Arbeitslasten zu einer Effizienzsteigerung führen kann.

Diese Technologien sind Teil der technischen Ebene. Die Geschäftsschicht basiert auf einem klaren Prozess:

Ermitteln Sie einen geschäftlichen Anwendungsfall

Das Unternehmen sollte zunächst das Problem, den Arbeitsablauf oder die Entscheidung definieren, die das KI-System des Unternehmens unterstützen soll. Starke Anwendungsfälle sind konkret. Anstelle von „Einsatz von KI zur Steigerung der Produktivität“ wäre ein besserer Anwendungsfall vielleicht: „Zusammenfassung von Kundentickets und Empfehlung der Weiterleitung auf der Grundlage der Dringlichkeit und der Kundenhistorie.“

Zugelassene Daten verbinden

KI im Unternehmensbereich ist auf relevante und kontrollierte Daten angewiesen. Dazu können interne Wissensdatenbanken, Geschäftsanwendungen, genehmigte Datensätze, Kundendaten, Richtlinien oder Betriebsdaten gehören. Der Datenzugriff sollte den Klassifizierungsregeln, Berechtigungen und Compliance-Anforderungen entsprechen.

Wählen Sie ein KI-System aus oder entwickeln Sie es selbst

Unternehmen können sich für ein bereits vorhandenes KI-Softwareprodukt für den Unternehmensbereich entscheiden, ein maßgeschneidertes KI-System entwickeln oder mehrere Tools kombinieren. Die richtige Wahl hängt von den geschäftlichen Anforderungen, dem Risikoniveau, der Sensibilität der Daten, den technischen Anforderungen und dem Governance-Modell ab.

In Arbeitsabläufe integrieren

KI gewinnt an Wert, wenn sie die praktische Arbeit unterstützt. Dies bedeutet, das KI-System mit bestehenden Prozessen, Tools, Genehmigungswegen und Benutzerrollen zu verknüpfen. Beispielsweise kann ein KI-Assistent ein Dokument zusammenfassen, doch die endgültige Entscheidung muss möglicherweise weiterhin von einem menschlichen Prüfer genehmigt werden.

Leistung überwachen

KI-Systeme in Unternehmensumgebungen sollten über einen längeren Zeitraum hinweg überwacht werden. Teams müssen Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Nutzerverhalten, Datenzugriff, Verstöße gegen Richtlinien, Modellabweichungen und geschäftliche Ergebnisse überwachen. Durch die Überwachung lässt sich feststellen, ob das KI-Projekt einen Mehrwert schafft, ohne dabei unkontrollierte Risiken zu verursachen.

Sich im Laufe der Zeit verbessern

KI im Unternehmensbereich ist keine einmalige Implementierung. Modelle, Eingabeaufforderungen, Datenquellen, Steuerelemente und Arbeitsabläufe sollten auf der Grundlage von Rückmeldungen, Vorfällen, sich ändernden geschäftlichen Anforderungen und neuen Sicherheitsanforderungen weiterentwickelt werden.

Die wichtigsten Arten von KI für Unternehmen

Künstliche Intelligenz im Unternehmensbereich umfasst verschiedene Arten von KI-Fähigkeiten. Jede davon unterstützt unterschiedliche Anwendungsfälle, von der Prognose und der Erstellung von Inhalten bis hin zur Klassifizierung, Automatisierung und Entscheidungsunterstützung.

Prädiktive KI

Prädiktive KI nutzt historische Daten und statistische Modelle, um Ergebnisse vorherzusagen, Trends zu erkennen oder zukünftige Risiken abzuschätzen. Unternehmen können prädiktive KI zur Nachfrageprognose, zur Betrugserkennung, zur Vorhersage der Kundenabwanderung oder zur Betriebsplanung einsetzen.

Generative KI

Generative KI erstellt neue Inhalte auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen, Trainingsdaten und dem abgerufenen Kontext. Es kann Texte verfassen, Dokumente zusammenfassen, Berichte erstellen, Code schreiben, Bilder generieren oder Antworten im Dialogformat liefern. In Unternehmen muss generative KI sorgfältig geregelt werden, da die Ergebnisse bei unzureichenden Kontrollmechanismen sensible Informationen oder unzutreffende Schlussfolgerungen enthalten können.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft Systemen dabei, menschliche Sprache zu verstehen, zu klassifizieren, zusammenzufassen, zu übersetzen oder darauf zu reagieren. Es unterstützt Anwendungsfälle wie die Dokumentenprüfung, Stimmungsanalyse, Chatbot-Antworten, die Suche nach Richtlinien und die Klassifizierung von Nachrichten.

Computer Vision

Die Bildverarbeitung analysiert Bilder, Videos, gescannte Dokumente oder visuelle Eingaben, um Objekte, Muster, Anomalien oder Text zu erkennen. Es kann in den Bereichen Fertigungsprüfung, Dokumentenverarbeitung, Sicherheitsüberwachung, medizinische Bildgebung oder Qualitätskontrolle eingesetzt werden.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen nutzt Daten, um Muster zu erkennen und Klassifizierungen, Empfehlungen, die Erkennung von Anomalien, Prognosen oder Automatisierung zu unterstützen. Viele KI-Systeme in Unternehmen stützen sich auf Modelle des maschinellen Lernens, um Entscheidungsprozesse zu verbessern oder den Aufwand für manuelle Analysen zu verringern.

Prozessautomatisierung

Die Prozessautomatisierung nutzt künstliche Intelligenz zur Abwicklung sich wiederholender Arbeitsabläufe, zur Aufgabenverteilung, für Genehmigungsvorgänge, zur Dateneingabe sowie für routinemäßige operative Schritte. KI-Automatisierung kann die betriebliche Effizienz steigern, wenn die Prozesse klar definiert sind und ordnungsgemäß gesteuert werden.

Entscheidungsintelligenz

Entscheidungsintelligenz kombiniert Daten, KI-Modelle, Regeln und Kontext, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen. Es kann Teams dabei helfen, Risiken zu priorisieren, nächste Schritte zu empfehlen oder Optionen anhand strukturierter Kriterien zu bewerten.

KI-Agenten

KI-Agenten nutzen Ziele, Kontext, Werkzeuge und Arbeitsabläufe, um mehrstufige Aufgaben zu erledigen oder Maßnahmen über unternehmensweite Systeme hinweg zu unterstützen. Agentische KI kann nützlich sein, erfordert jedoch auch strengere Kontrollmaßnahmen, da Agenten möglicherweise auf Daten zugreifen, Tools nutzen oder Maßnahmen ergreifen, die über die bloße Generierung einer Antwort hinausgehen.

Anwendungsfälle für KI im Unternehmensbereich

KI für Unternehmen kann sowohl die interne Produktivität als auch kundenorientierte Arbeitsabläufe unterstützen. Die besten Anwendungsfälle beginnen in der Regel mit einem klaren Geschäftsprozess und einem messbaren Ergebnis.

Kundensupport

Enterprise-KI kann Kundenanliegen zusammenfassen, Antwortvorschläge unterbreiten, Tickets weiterleiten und relevante Kunden- oder Produktinformationen bereitstellen. Dies kann Kundendienstteams dabei helfen, schneller zu reagieren und gleichzeitig die Konsistenz zu wahren.

Vertriebsunterstützung

Vertriebsteams können KI nutzen, um Kundenprofile zu erstellen, Gesprächsnotizen zusammenzufassen, Verkaufschancen zu priorisieren und nächste Schritte vorzuschlagen. Dadurch erhalten die Teams vor Kundengesprächen einen schnelleren Überblick über den Kontext.

Personalisierung im Marketing

KI kann dabei helfen, Zielgruppen zu segmentieren, Botschaften individuell anzupassen, Inhalte zu empfehlen und die Kampagnenanalyse zu unterstützen. In Verbindung mit zugelassenen Unternehmensdaten kann dies Marketingteams dabei helfen, relevantere Kundenerlebnisse zu schaffen.

Zusammenfassung von Dokumenten

KI kann Verträge, Richtlinien, Berichte, Protokolle und umfangreiche Dokumente zu schnell verfügbaren, zur Überprüfung geeigneten Zusammenfassungen verdichten. Dies ist besonders nützlich für Teams, die große Mengen an schriftlichen Informationen verarbeiten müssen.

Berichtserstellung

KI kann Informationen sammeln, Berichte entwerfen, Erkenntnisse aufbereiten und bei wiederkehrenden Geschäftsberichten Unterstützung leisten. Die Überprüfung durch Menschen bleibt weiterhin wichtig, insbesondere wenn Berichte Entscheidungen beeinflussen oder regulierte Daten enthalten.

Wissenssuche

Unternehmens-KI kann Antworten aus internen Dokumenten, Wissensdatenbanken, Richtlinien und Geschäftssystemen abrufen. Dies hilft den Mitarbeitern, relevante Informationen schneller zu finden, ohne manuell auf mehreren Plattformen suchen zu müssen.

Prognosen

KI kann historische Daten analysieren, Muster erkennen und Prognosen zu Nachfrage, Umsatz, Risiken, Personalbedarf oder Betriebsabläufen unterstützen. In Verbindung mit menschlichem Urteilsvermögen und qualitativ hochwertigen Daten können diese Prognosen die Planung verbessern.

Workflow-Automatisierung

KI kann Aufgaben zuweisen, Genehmigungsvorgänge auslösen, Datensätze aktualisieren und sich wiederholende manuelle Schritte reduzieren. Dies kann Teams dabei helfen, den Durchsatz zu steigern und Verzögerungen in den Geschäftsprozessen zu verringern.

Vorteile und Bedeutung von KI im Unternehmensbereich

Unternehmens-KI kann abteilungsübergreifend Mehrwert schaffen, wenn sie auf klaren geschäftlichen Anforderungen und strengen Kontrollmechanismen basiert.

Schnellere Analyse

KI für Unternehmen kann große Mengen an Daten, Dokumenten, Benachrichtigungen oder Kundeninformationen schneller verarbeiten als dies bei einer manuellen Überprüfung der Fall wäre. Dies hilft den Mitarbeitern, schneller von der Informationsbeschaffung zur Entscheidungsfindung überzugehen.

Weniger manuelle Arbeit

KI kann Routineaufgaben wie das Zusammenfassen von Dokumenten, das Weiterleiten von Anfragen, das Verfassen von Berichten, das Aktualisieren von Datensätzen oder das Extrahieren wichtiger Details aus umfangreichen Dateien übernehmen. Dadurch wird der Aufwand für sich wiederholende Tätigkeiten reduziert, und die Teams haben mehr Zeit für Aufgaben, die ein eigenes Urteilsvermögen erfordern.

Durchgehend verbessert

Teams können mehr Tickets, Überprüfungen, Untersuchungen, Berichte oder Kundenanfragen bearbeiten, ohne dass der manuelle Aufwand in gleichem Maße steigt. Dies kann die betriebliche Effizienz steigern, ohne dass die Qualität der Überprüfung darunter leidet, sofern entsprechende Kontrollmechanismen integriert sind.

Besserer Zugang zu Wissen

KI kann Mitarbeitern dabei helfen, relevante Informationen aus Richtlinien, Wissensdatenbanken, Dokumenten und Unternehmenssystemen schneller abzurufen. Dies ist in großen Organisationen von großem Nutzen, in denen Informationen häufig auf viele Plattformen verteilt sind.

Konsistentere Arbeitsabläufe

KI kann definierte Regeln, Kriterien und Prozessschritte bei Routineaufgaben einheitlicher anwenden. Dadurch lassen sich Abweichungen bei der Bearbeitung gängiger Aufgaben verringern.

Schnellere Entscheidungsunterstützung

KI kann Muster aufdecken, Zusammenhänge zusammenfassen und nächste Schritte vorschlagen, sodass Teams schneller fundierte Entscheidungen treffen können. Das Ziel besteht nicht darin, die menschliche Verantwortung zu ersetzen, sondern den Menschen zum richtigen Zeitpunkt bessere Informationen zur Verfügung zu stellen.

Welche Sicherheits- und Compliance-Risiken birgt KI im Unternehmensbereich?

KI im Unternehmensbereich birgt Risiken, wenn sensible Daten, die Nutzung von KI, das Verhalten von Modellen und die damit verbundenen Arbeitsabläufe nicht geregelt werden. Sicherheits- und Compliance-Teams benötigen einen Überblick darüber, wie KI-Systeme auf Daten zugreifen, wo Informationen gespeichert werden und wie die Ergebnisse genutzt werden.

Offenlegung sensibler Daten

KI-Systeme für Unternehmen können auf vertrauliche Geschäftsdaten, Kundendaten, Mitarbeiterinformationen, Finanzdaten, Quellcode oder regulierte Inhalte zugreifen, diese verarbeiten, zusammenfassen oder weitergeben. Sind die Zugriffskontrollen unzureichend, können Benutzer möglicherweise Informationen einsehen, auf die sie eigentlich keinen Zugriff haben sollten.

LLM-Datenleck

Datenlecks bei großen Sprachmodellen können über Eingabeaufforderungen, Trainingsdaten, Abrufsysteme, den Speicher des Agenten, verbundene Tools oder generierte Ausgaben auftreten. So können beispielsweise sensible Informationen in eine Eingabeaufforderung eingefügt, aus einer internen Wissensdatenbank abgerufen oder in einer generierten Antwort offengelegt werden.

Vertrauliche Informationen in öffentlichen Tools

Mitarbeiter können Verträge, Kundendaten, Zugangsdaten, Finanzdaten, Quellcode oder interne Strategien in öffentliche KI-Plattformen einfügen. Diese Art der Nutzung von KI durch Verbraucher kann dazu führen, dass Unternehmensdaten außerhalb der genehmigten Kontrollmechanismen offengelegt werden.

Nicht genehmigte Datenspeicherung

Eingabeaufforderungen, Ausgaben, Dateien, Protokolle, Einbettungen oder Interaktionsverläufe werden möglicherweise länger als zulässig gespeichert oder an Orten, die Sicherheitsteams nicht überprüfen können. Dies wirft Bedenken hinsichtlich der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften auf, insbesondere in regulierten Branchen.

Auswendiglernen von Modellen

KI-Modelle können sensible Informationen speichern oder wiedergeben, wenn das Training, die Feinabstimmung oder die Speicherfunktionen nicht ordnungsgemäß kontrolliert werden. Dies kann ein Risiko darstellen, wenn sensible Inhalte später in einer damit nicht in Zusammenhang stehenden Ausgabe erscheinen.

Ausgabebasierter Datenverlust

Die generierten Antworten können unbefugten Nutzern persönliche Informationen, regulierte Daten, vertrauliche geschäftliche Zusammenhänge oder sensible Quellenangaben offenlegen. Durch die Überwachung der Datenausgabe und Zugriffskontrollen lässt sich dieses Risiko verringern.

Die Rolle der agentenbasierten KI bei der KI-Sicherheit in Unternehmen

Agentische KI erhöht das KI-Risiko für Unternehmen, da sie mehr kann, als nur Inhalte zu generieren. Ein KI-Agent kann Aufgaben planen, Werkzeuge einsetzen, auf Systeme zugreifen, Daten abrufen und Maßnahmen über vernetzte Arbeitsabläufe hinweg ergreifen.

Dadurch stellt dieses Sicherheitsrisiko eine größere Gefahr dar als herkömmliche KI-Ergebnisse. Verfügt ein Mitarbeiter über übermäßige Berechtigungen, unterliegt er einer unzureichenden Kontrolle oder hat er Zugriff auf sensible Unternehmensdaten, kann ein Fehler oder eine böswillige Eingabe zu erheblichen geschäftlichen Auswirkungen führen.

Um agentische KI sicher zu gestalten, sind Einblicke in die Aktivitäten der Agenten, deren Berechtigungen, die verbundenen Tools, die Identität der Menschen sowie den geschäftlichen Kontext erforderlich. Sicherheitsteams müssen wissen, welche KI-Agenten vorhanden sind, auf welche Ressourcen sie zugreifen können, welche Benutzer daran beteiligt sind und welche Aktionen sie ausführen.

Mimecast Agentic AI Security unterstützt Unternehmen dabei, agentische KI in Unternehmensumgebungen zu sichern. Mimecast positioniert seine umfassende Plattform zudem im Bereich der Absicherung von E-Mail, Zusammenarbeit und Daten vor Bedrohungen durch Insider sowie vor Angriffen von außen. 

Wie können Unternehmen die KI im Unternehmen steuern und absichern?

Eine sichere Einführung von KI in Unternehmen beginnt mit Transparenz. Sicherheitsteams müssen wissen, welche KI-Tools eingesetzt werden, wer darauf zurückgreift und welchen geschäftlichen Zweck sie unterstützen. Dies trägt dazu bei, die „Shadow-AI“ zu reduzieren und verschafft Unternehmen gleichzeitig einen klareren Überblick darüber, wo sensible Daten möglicherweise offengelegt werden.

Von da an sollten die Zuständigkeiten und die Richtlinien darüber entscheiden, wie KI eingesetzt wird. Jede KI-Initiative erfordert verantwortungsbewusste geschäftliche und technische Entscheidungsträger, wobei Aspekte der Sicherheit und der Compliance bereits vor der Einführung berücksichtigt werden müssen. Die Teams sollten zudem festlegen, welche Daten die Mitarbeiter in KI-Tools eingeben dürfen, wann eine Überprüfung durch Menschen erforderlich ist und wie die Ergebnisse vor der Verwendung überprüft werden sollten.

Sicherheitsmaßnahmen sollten von Anfang an in die KI-Umgebung integriert werden. Der Zugriff sollte nach dem Prinzip der geringsten Berechtigungen erfolgen, während sensible Daten durch DLP und Verschlüsselung geschützt werden sollten. Auch die Schulung der Mitarbeiter spielt eine wichtige Rolle, insbesondere da immer mehr Teams öffentliche KI-Tools oder KI-Anwendungen auf Abteilungsebene einsetzen, bevor diese einer formellen Prüfung unterzogen wurden.

Wie Mimecast die sichere Einführung von KI in Unternehmen unterstützt

Mimecast kann die sichere Einführung von KI in Unternehmen unterstützen, indem es Organisationen dabei hilft, die Risiken im Zusammenhang mit Menschen, Daten und agentenbezogenen Faktoren zu bewältigen, die entstehen, wenn KI Teil des Arbeitsalltags wird.

Mimecast Agentic AI Security kann Sie dabei unterstützen, KI-Agenten zu identifizieren, zu verwalten und zu sichern, bevor diese zu Datenlecks oder Risiken hinsichtlich der Richtlinien führen. Dazu gehören Einblicke in die Aktivitäten autonomer KI, die Identität der Menschen, Verhaltensrisiken sowie die Steuerung der Handlungen dieser Agenten.

Dies ist von Bedeutung, da Risiken im Zusammenhang mit KI in Unternehmen häufig mit Personen und dem Datenaustausch verbunden sind. Mitarbeiter können sensible Daten über öffentliche KI-Tools weitergeben. KI-Assistenten können vertrauliche Dateien verarbeiten. Agenten können mit Kollaborationsplattformen, E-Mail, Cloud-Systemen oder Geschäftsanwendungen interagieren. Ohne Transparenz können diese Aktivitäten zu Datenlecks und Compliance-Risiken führen.

Aufbau einer sicheren, skalierbaren KI für Unternehmen

KI im Unternehmensbereich ist sowohl eine geschäftliche Chance als auch eine Priorität im Bereich der Sicherheit. Wenn es auf verlässlichen Daten und soliden Kontrollmechanismen basiert, kann es die Produktivität, die Entscheidungsfindung, die Automatisierung, das Kundenerlebnis und das Risikomanagement verbessern.

Unternehmens-KI lässt sich jedoch nicht wie ein beiläufiges KI-Experiment handhaben. Große Organisationen benötigen Transparenz hinsichtlich der KI-Nutzung, die Steuerung zugelassener Tools, den Schutz sensibler Daten sowie Sicherheitskontrollen, die für alle Nutzer, Arbeitsabläufe, Modelle und vernetzte Systeme gelten.

Da KI-Agenten und KI-Systeme in Unternehmen zunehmend in verschiedenen Geschäftsprozessen zum Einsatz kommen, müssen Sicherheitsteams verstehen, wo KI eingesetzt wird, auf welche Daten sie zugreifen kann und inwiefern menschliches Verhalten das Risiko beeinflusst.

Mimecast Agentic AI Security und Insider Risk Management können Unternehmen dabei unterstützen, die Sicherheit ihrer Mitarbeiter zu verbessern, den Verlust von LLM-Daten zu reduzieren und durch menschliches Handeln verursachte Datenrisiken zu bewältigen, während die Einführung von KI in Unternehmen zunimmt.