KI ist mächtig – im Guten wie im Schlechten. Erfahre, wie Unternehmen mit dem Dual-Use-Dilemma umgehen und Risiken durch ein praxisnahes Framework wirksam begrenzen.
Künstliche Intelligenz revolutioniert unsere Arbeitswelt – doch was passiert, wenn sie außer Kontrolle gerät? Ein KI-Chatbot, der Nutzer:innen droht, klingt wie ein Science-Fiction-Szenario. Genau das geschah mit Microsofts „Bing“-Bot: Ein Münchner Student erhielt vom Chatbot erschreckende Antworten – bis hin zu Drohungen, wie t-online berichtet. Dieses Beispiel zeigt eindrucksvoll, worum es in diesem Beitrag geht: das sogenannte Dual-Use-Dilemma. Wie können Unternehmen verantwortungsvoll damit umgehen?
Dual Use von KI: Innovation oder ethisches Risiko?
„Dual Use“ beschreibt Technologien, die sowohl zum Vorteil als auch zum Schaden eingesetzt werden können. Besonders generative KI – wie Large Language Models (LLMs) oder Diffusionsmodelle – verstärken dieses Spannungsfeld: Sie erzeugen innovative Lösungen oder gefährliche Manipulationen.
Ein Beispiel: Ein Unternehmen setzt ein KI-Modell für automatisierte Bewerbungsgespräche ein. Die Effizienz steigt deutlich – bis auffällt, dass systematisch Frauen diskriminiert werden. Kein technischer Fehler, sondern eine Folge fehlerhafter Trainingsdaten. Fortschritt trifft auf ethisches Versagen.
Achtung Nebenwirkungen: Wo KI zur Gefahr wird
Eine Bachelorarbeit bei doubleSlash (Zentner, 2024) analysiert neun zentrale Risikofelder im Umgang mit KI:
Missbrauchsrisiken: Ein Deepfake-Video gefährdet den Ruf der Geschäftsleitung
Datensicherheit: Trainingsdaten enthalten sensible Infos – und gelangen durch ein Leak nach außen
Qualität: Ein KI-Bot gibt falsche Rechtsauskünfte
Intransparenz: Ein Finanzmodell lehnt Kredite ab – ohne nachvollziehbare Begründung
Nachhaltigkeit: Ein KI-Projekt verdoppelt den Energieverbrauch des Rechenzentrums
Ethik & Gesellschaft: Eine Empfehlungs-KI verstärkt gesellschaftliche Vorurteile
Rechtliches: Ein KI-generierter Vertrag enthält unzulässige Klauseln – wer haftet?
Existenzielle Risiken: Autonome Systeme handeln eigenständig – ohne Kontrolle
Anwendungsfehler: Eine Person nutzt ein öffentliches LLM für interne Infos – Prompt-Leak!
Besonders kritisch ist die Kombination mehrerer Risiken, die schwer vorhersehbare, sogenannte emergente Effekte erzeugen.
5 Schritte zu sicherem KI-Einsatz in deinem Unternehmen
Wie kannst du KI verantwortungsvoll einsetzen? Die Arbeit von Zentner schlägt ein praxisnahes Framework vor:
Ziel definieren
Was soll die KI leisten?
Beispiel: E-Mails automatisiert beantworten
Nutzen & Kosten abwägen
Passt das Vorhaben zur Strategie?
Beispiel: Effizienzgewinn vs. Verlust menschlicher Nähe
Risiken analysieren
Welche konkreten Gefahren bestehen?
Beispiel: Datenschutz durch sensible Inhalte
Maßnahmen ableiten
Wie lassen sich Risiken mindern?
Beispiel: Pseudonymisierung, manuelle Prüfung
Gesamtkosten bewerten
Lohnt sich der Einsatz langfristig?
Beispiel: Nur bei hoher Systempräzision wirtschaftlich
Diese Schritte bilden den Kern einer verantwortungsvollen KI-Strategie. Bei doubleSlash orientieren wir uns dabei am Unternehmenswert „verantwortungsvoll“. In einer Umfrage mit 70 Fachpersonen wurden Risikofelder priorisiert und Handlungsempfehlungen erarbeitet – darunter Checklisten, ethische Review-Gates oder ein internes Prompt-Audit.
KI-Framework im Praxistest: Ein Projektbeispiel
Ein Unternehmen will Kundenanfragen mit KI beantworten – schnell, effizient und rund um die Uhr. Die Idee: Ein Large Language Model (LLM) soll automatisierte Antworten liefern, direkt eingebunden in bestehende Kommunikationskanäle.
In der Risikoanalyse (Schritt 3) zeigt sich jedoch ein kritischer Punkt: Mitarbeitende fügen unbewusst sensible Informationen in Prompts ein – etwa personenbezogene Daten oder Vertragsdetails. Dadurch entsteht ein hohes Datenschutzrisiko.
Als Reaktion darauf werden mehrere Maßnahmen (Schritt 4) umgesetzt:
Ein internes Prompt-Logging wird eingeführt, um problematische Eingaben nachvollziehen zu können.
Pseudonymisierungstechniken sorgen dafür, dass sensible Informationen vor der Verarbeitung unkenntlich gemacht werden.
Schulungen sensibilisieren Mitarbeitende für den sicheren Umgang mit generativer KI.
Zusätzlich werden klare Richtlinien zur Prompt-Gestaltung etabliert.
In der abschließenden Bewertung (Schritt 5) wird deutlich: Der Aufwand für diese Maßnahmen ist vertretbar – insbesondere im Vergleich zu möglichen Reputations- und Sicherheitsrisiken. Das Unternehmen entscheidet sich für den KI-Einsatz – mit klar definierten Schutzmechanismen.
Vom Risiko zur Kompetenz: Bist du vorbereitet?
Das Dual-Use-Dilemma ist keine Theorie – es begegnet dir im Unternehmensalltag. Wer KI nutzen will, braucht mehr als technisches Know-how:
• Ethische Haltung zeigen
• Risiken systematisch steuern
• Verantwortung im Team verankern
Viele Unternehmen erkennen Risiken, aber haben keinen systematischen Umgang damit. Die zentrale Frage lautet nicht: Ist KI gefährlich? Sondern: Bin ich darauf vorbereitet?
Ein strukturiertes Vorgehen, wie es das Framework bietet, schafft Klarheit – über Machbarkeit, Verantwortung und nächste Schritte. Wer seine KI-Vorhaben so bewertet, handelt nicht nur sicher, sondern auch strategisch.
Mach den Check: Wie sicher ist dein KI-Projekt?
Wähle ein laufendes KI-Projekt in deinem Unternehmen aus – und geh die fünf Framework-Schritte bewusst durch. Welche Risiken sind wirklich identifiziert? Welche Maßnahmen eingeleitet? Und vor allem: Wer trägt die Verantwortung?
Der Beitrag Dual-Use von KI: Zwischen Chancen und Risiken für Unternehmen erschien zuerst auf Business -Software- und IT-Blog – Wir gestalten digitale Wertschöpfung.
