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Management Summary

Der breite Einsatz von künstlicher Intelligenz verändert die Sicherheitsarchitektur von Unternehmen grundlegend: KI-Systeme benötigen umfangreichen, schnellen Datenzugriff und können dadurch etablierte Schutzmechanismen wie rollenbasierte Zugriffssteuerung, Row-Level Security sowie kontrollierte Datenfreigaben unterlaufen. Damit verschiebt sich die zentrale Governance-Frage von »Wer darf welche Daten sehen?« zu »Was darf die KI aus welchen Daten ableiten – und für wen?«.

Neben Datenschutz- und Compliance-Risiken entstehen neue Verantwortungsfragen sowie technische Belastungen durch automatisiert erzeugte, ineffiziente oder ressourcenintensive Datenbankabfragen. Unternehmen sollten KI daher nicht unkontrolliert freigeben, sondern mit begrenzten Zugriffsrechten, konsequenter Datenklassifizierung, verbindlichem Monitoring und Auditing sowie klaren Nutzungsrichtlinien einführen. Entscheidend ist, die über Jahre aufgebaute Sicherheitsdisziplin auf die KI-Ebene zu übertragen, ohne Innovation unnötig zu bremsen.

Vom Hochsicherheitstrakt zur offenen Datenlandschaft

Jahrelang haben Unternehmen ihre Datenbanken wie Hochsicherheitstrakte behandelt. Zugriffsrechte wurden via Role-based Access Control (RBAC) fein säuberlich definiert und bis auf einzelne Datensätze heruntergebrochen. Wer welche Informationen sehen und welche Daten verwenden oder gar ändern durfte, war kein Zufall, sondern das Ergebnis jahrzehntelanger Erfahrung und Feinjustierung. Und oft gingen dieser Entwicklung hin zu strengsten Cybersecurity-Vorkehrungen auch schmerzhafte Sicherheitsvorfälle voraus. Dann kam die künstliche Intelligenz und plötzlich werfen Unternehmen viele dieser Prinzipien, für die sie sich einst stark machten, erstaunlich schnell wieder über Bord.

KI-Hunger nach Daten gefährdet bewährte Schutzprinzipien

Durch die zugegeben beeindruckenden Leistungen und Anwendungen, die KI bietet, steigt die Erwartungshaltung. KI soll praktisch alles können. Sie soll Kundenanfragen beantworten, Reports erstellen, Zusammenhänge erkennen, Empfehlungen geben und Mitarbeitenden als intelligenter Assistent zur Seite stehen. Dafür braucht sie vor allem eines: Daten. Möglichst viele. Möglichst in Echtzeit und ohne Reibungsverluste. Und um KI nutzen zu können, darf sie nicht in ihrer Freiheit eingeschränkt werden, sich die dafür notwendigen Informationen aus Datenbanken zu holen. Oder kurz gesagt: Ausgerechnet in dem Moment, in dem Unternehmen KI in ihre Prozesse integrieren, reißen sie Sicherheitsgrenzen ein, die sie über Jahrzehnte aufgebaut haben. Die Organisation von Datenbanken nach dem Prinzip »Wer darf was sehen?«, die mit RBAC, Row-Level Security, Auditing und Monitoring durchgesetzt wurde, steht auf der Kippe. Denn es scheint, als hätten Unternehmen im KI-Zeitalter vergessen, dass Vertrauen allein keine Sicherheitsstrategie ist.

Die KI als neue Instanz zwischen Mensch und Datenbank

Das Grundproblem ist die neue Grauzone, die durch eine veränderte Architektur entsteht. Heute sitzt zwischen Mensch und Datenbank eben eine weitere Instanz: die KI. Wenn früher ein Mitarbeitender keinen Zugriff auf bestimmte Informationen hatte, war die Sache eindeutig. Doch was passiert, wenn die KI Zugriff auf sämtliche Daten erhält, weil sie schließlich für alle Mitarbeitenden funktionieren soll, auch für die Führungsebene? Wer kontrolliert dann, welche Antworten sie aus welchen Quellen ableitet? Welche Schlüsse sie zieht? Welche Daten sie zusammenführt? Es geht also heute nicht mehr um die Frage, wer auf welche Daten zugreifen darf, sondern darum, was die KI aus dem Datenschatz von Unternehmen machen darf und vor allem für wen. Viele Unternehmen haben darauf noch keine überzeugende Antwort.

Governance und Infrastruktur geraten unter Druck

Und dieses Problem ist weitaus mehr als eine Sicherheitsfrage. Es geht auch um Governance, um Verantwortung und um Geschwindigkeit. Regulatorische Vorgaben entstehen in politischen Prozessen, die Jahre dauern. Die Entwicklung von KI vollzieht sich hingegen im Monatsrhythmus. Während Richtlinien noch diskutiert werden, haben Mitarbeitende längst begonnen, KI-Werkzeuge im Arbeitsalltag einzusetzen. Oft fehlen dafür klare Leitlinien, manchmal geschieht das sogar ohne Wissen der eigenen IT-Abteilung. Zudem unterschätzen Unternehmen auch einen anderen Aspekt, und zwar die Frage nach der Performance. Nicht jede schlechte, schädliche oder leistungshungrige SQL-Abfrage wird künftig von einem Entwickler geschrieben. Manche schreibt die KI selbst. Wenn jeder Prompt komplexe Datenbankabfragen auslöst, ineffiziente Queries erzeugt und große Datenmengen verarbeitet, wird aus einem Produktivitätsgewinn schnell eine Belastungsprobe für die gesamte Infrastruktur. KI skaliert, die zugrunde liegenden Systeme tun das jedoch nicht automatisch.

Bewusst beschleunigen statt blind vertrauen

Das Problem ist daher nicht, dass die Risiken nicht bekannt sind, das sind sie seit Jahrzehnten. Problematisch ist die Geschwindigkeit, die KI sowohl im positiven als auch im negativen Sinne ermöglicht. Die Konsequenz daraus sollte aber weder blinde Euphorie noch reflexhafte Ablehnung sein. Unternehmen müssen nicht zwangsläufig langsamer werden. Sie müssen bewusster beschleunigen. Dazu gehört, KI zunächst mit klar definierten und begrenzten Zugriffsrechten einzusetzen. Admins müssen Daten klassifizieren, bevor sie sie den KI-Modellen bereitstellen. Monitoring und Auditing dürfen überdies keine optionalen Zusatzfunktionen sein, sondern müssen zur Grundvoraussetzung jeder KI-Strategie werden. Und vor allem müssen Mitarbeitende verstehen, welche Daten sie verwenden dürfen und welche nicht.

Sicherheitsdisziplin auf die KI-Ebene übertragen

Klar ist jedenfalls, dass KI keine abstrakte Zukunftsvision mehr ist. Sie ist in der breiten Mitte der Unternehmen angekommen. Die eigentliche Herausforderung besteht nun darin, dieselbe Disziplin, mit der sie über Jahrzehnte ihre Datenbanken abgesichert haben, auf die KI-Ebene zu übertragen.

Danny de Haan, Solutions Engineer bei Redgate

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