(openPR) Künstliche Intelligenz wird in Unternehmen zunehmend produktiv eingesetzt. Ob in internen Assistenzsystemen, im Kundenservice, in HR-Prozessen oder in automatisierten Entscheidungsabläufen – KI ist längst Teil des operativen Alltags. Die meisten dieser Systeme funktionieren technisch korrekt. Genau darin liegt jedoch ein oft unterschätztes Risiko. Denn viele Probleme entstehen nicht durch Fehlfunktionen oder Regelverstöße, sondern dadurch, dass KI-Systeme korrekt arbeiten – unter Annahmen, die im realen Betrieb nicht mehr gelten.
Klassische Sicherheits- und Abnahmeverfahren sind auf diese Form von Risiko nur bedingt vorbereitet. Sie prüfen Funktionen, Regeln und einzelne Szenarien. Produktive KI-Systeme entfalten ihre Wirkung jedoch im Zusammenspiel von Modell, Kontext, Datenquellen, Nutzern und organisatorischen Rahmenbedingungen. Risiken entstehen dabei selten abrupt. Sie entwickeln sich schrittweise, plausibel und häufig unauffällig. Ein einzelner Output mag harmlos erscheinen, doch in der Abfolge mehrerer Interaktionen, Entscheidungen und automatisierter Schritte kann sich eine problematische Wirkung entfalten.
In der Praxis zeigt sich, dass KI-Systeme im Betrieb kontinuierlich ihre Bedeutung verändern. Neue Nutzergruppen greifen zu, zusätzliche Datenquellen werden angebunden, Workflows werden weiter automatisiert. Gleichzeitig verschieben sich Verantwortlichkeiten, oft ohne explizite Entscheidung. Ein System, das ursprünglich lediglich informieren sollte, beeinflusst plötzlich Bewertungen. Ein Copilot, der unterstützen sollte, prägt Entscheidungen. Ein automatisierter Prozess übernimmt faktisch Freigaben. Das System tut, was es soll – aber niemand hat klar definiert, was es im Gesamtzusammenhang dürfen darf.
Genau hier setzt KI Red Teaming an. Anders als klassisches Penetration Testing fragt dieser Ansatz nicht primär, wie ein System technisch kompromittiert werden kann. KI Red Teaming fragt, unter welchen realistischen Bedingungen ein KI-System gefährlich wird – auch dann, wenn es formal korrekt funktioniert. Ziel ist es, plausible Nutzungsszenarien, Fehlannahmen und Kontextverschiebungen zu simulieren, um potenzielle Schadenspfade sichtbar zu machen, bevor sie im operativen Alltag wirksam werden.
Der Wert dieses Ansatzes liegt darin, Risiken argumentierbar und entscheidungsfähig zu machen. Statt abstrakter Warnungen oder rein technischer Findings entstehen nachvollziehbare Wirkzusammenhänge. Organisationen gewinnen damit die Fähigkeit, Risiken nicht nur zu dokumentieren, sondern aktiv zu steuern. KI-Sicherheit wird so von einer punktuellen Kontrolle zu einer organisatorischen Kompetenz.
Gerade im Kontext von Regulierung, Compliance und Governance wird dieser Perspektivwechsel zunehmend relevant. Formale Konformität beantwortet nicht automatisch die Frage, welche Wirkung ein KI-System im konkreten Einsatz entfaltet. KI Red Teaming ergänzt bestehende Kontrollmechanismen um eine realistische, wirkungsorientierte Sichtweise und schafft damit eine belastbare Grundlage für verantwortliche Entscheidungen.
Wer sich vertiefend mit Methodik, typischen Angriffsflächen und der organisatorischen Umsetzung dieses Ansatzes beschäftigen möchte, findet im Fachbuch „KI Red Teaming – Wie Organisationen KI-Risiken erkennen, testen und beherrschen“ von Holger Reibold eine praxisnahe Einführung in das Thema.
Bibliografische Angaben
Titel: KI Red Teaming
Untertitel: Wie Organisation KI-Risiken erkennen, testen und beherrschen
Autor: Holger Reibold
Verlag: Brain-Media.de
Erscheinungsjahr: 2026
ISBN: 978-3-95444- 304-8
Umfang: 210 Seiten
Preis: 19,99 EUR
Über den Autor
Autor ist der Informatiker Dr. Holger Reibold, der seit über 30 Jahren zu Internet- und Open-Source-Themen publiziert. Reibold gilt als Urgestein der deutschen IT-Szene. Er hat sich durch unzählige Beststeller in den vergangenen Jahren einen Namen in der Branche erarbeitet. Als Key Account Manager eines IT-Dienstleisters hat er unmittelbare Einblick in die Entwicklung von KI-Systeme und kennt die sicherheitsspezifischen Herausforderungen aus der Praxis.
