Auf dem Weg zur automatisierten Produktivität besteht der erste Schritt für Unternehmen nicht darin, KI-Tools einzusetzen, sondern die Grundlagen für deren Einführung zu schaffen. Bevor Sie sich mit Produkten wie Microsoft Copilot befassen, ist es entscheidend, eine Strategie zu entwickeln, die auf den Zielen, der Bereitschaft und den vorhandenen Fähigkeiten Ihres Unternehmens basiert. Diese wichtige Planungsphase ermöglicht eine sichere und skalierbare Einführung von KI, die auf Ihre individuellen Geschäftsziele abgestimmt ist.

Was ist Copilot-Bereitschaft und warum ist sie wichtig?

Copilot-Bereitschaft bedeutet, dass Ihr Unternehmen in der Lage ist, KI-Tools verantwortungsbewusst, sicher und effizient zu implementieren und zu nutzen. Teams benötigen ein Framework, das sicheres Experimentieren und Wachstum unterstützt. Dazu gehört die Schulung der Benutzer in der Integration von KI in ihre täglichen Arbeitsabläufe, die Gewährleistung des Schutzes und der ordnungsgemäßen Verwaltung von Daten sowie die Gewährleistung der Transparenz sowohl bei genehmigter als auch bei nicht genehmigter KI-Nutzung.

Lücken zwischen Menschen, Prozessen und Technologien finden

Der erste Schritt in dieser Phase ist eine Lückenanalyse in drei Bereichen: Menschen, Prozesse und Technologien.

Menschen: Bewerten Sie, wie gut Ihre Mitarbeiter und Führungskräfte auf die Einführung von KI vorbereitet sind. Dazu gehört es, wichtige Stakeholder in allen Abteilungen zu identifizieren, interne Champions mit Erfahrung im Umgang mit Copilot oder KI einzubinden und ein Kompetenzzentrum einzurichten, um Best Practices und Schulungen zu fördern. Regelmäßige Mitarbeiterschulungen zu Best Practices im Bereich Datenschutz und kontinuierliche Bewertungen unterstützen die Anpassung an neue Bedrohungen oder regulatorische Änderungen. Das Fehlen praktischer Schulungen und realer Anwendungsstrategien untergräbt das Vertrauen, erhöht den Widerstand gegen Veränderungen und schränkt den Wert ein, den KI liefern kann.

Beziehen Sie frühzeitig die richtigen Personen ein. Ohne die Vertretung aller relevanten Abteilungen fehlt Ihrer KI-Strategie möglicherweise die erforderliche Tiefe und Unterstützung. Wenn von Anfang an die richtigen Personen einbezogen werden, gewinnen die Teams an Abstimmung, Verteidigungsfähigkeit und der operativen Klarheit, die erforderlich sind, um die KI-Strategie in messbare Ergebnisse umzusetzen.

Prozess: Beurteilen Sie, ob Ihr Unternehmen über ein formelles Datenschutzprogramm verfügt, das regelmäßig überprüft und verbessert wird. Ein solches Programm legt klare Richtlinien und Verfahren für den Umgang mit sensiblen Informationen fest, gewährleistet die Einhaltung der einschlägigen Datenschutzbestimmungen (z. B. DSGVO, PCI DSS oder HIPAA) und definiert die Rollen und Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung. Das Programm umfasst Prozesse zur Identifizierung sensibler Daten, zur Zugriffskontrolle, zur Überwachung von Datenflüssen und zur Reaktion auf potenzielle Vorfälle oder Verstöße. Mit einem zuverlässigen Rahmenwerk stellen Sie sicher, dass die Einführung von KI sowohl sicher ist als auch mit den Grundwerten und Compliance-Anforderungen Ihres Unternehmens im Einklang steht.

Beurteilen Sie, ob Ihr Unternehmen über standardisierte Prozesse zur Kennzeichnung und Klassifizierung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten verfügt. Bei strukturierten Daten kennzeichnen automatisierte Regeln und Metadaten-Tags sensible Inhalte wie personenbezogene oder finanzielle Informationen. Unstrukturierte Daten (z. B. E-Mails oder Dokumente) erfordern Tools wie natürliche Sprachverarbeitung oder manuelle Überprüfung für eine genaue Kennzeichnung. Die Integration der Klassifizierung in Datenmanagementsysteme ermöglicht dynamische Zugriffskontrollen und unterstützt das Risikomanagement und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Diese Richtlinien bilden die Grundlage für erweiterte Kontrollen wie Verschlüsselung und Data Loss Prevention (DLP) und gewährleisten, dass sensible Daten während ihres gesamten Lebenszyklus geschützt sind.

Überlegen Sie, wie Benutzer im Umgang mit sensiblen Informationen geschult werden. Jetzt ist es an der Zeit, Richtlinien für die akzeptable Nutzung und Rahmenbedingungen für die KI-Governance zu entwerfen. Die frühzeitige Einrichtung von Governance-Strukturen, die sich mit Modelltransparenz, Erklärbarkeit und Strategien zur Risikominderung befassen, ist entscheidend, um Probleme wie Halluzinationen, Datenlecks und Modellabweichungen zu bekämpfen. Diese frühzeitige Integration ermöglicht es den Teams, Kontrolle, Vertrauen und eine vertretbare Grundlage für eine verantwortungsvolle Skalierung der KI zu erlangen.

Technologie: Überprüfen Sie Ihre derzeitige Technologieausstattung, um Lücken zu identifizieren. Beginnen Sie mit einer gründlichen Überprüfung Ihrer aktuellen Datensicherheitslage, einschließlich der Wirksamkeit bestehender Datenschutzmaßnahmen und Protokolle für Insider-Risiken. Bewerten Sie, ob Sie über Kontrollen für die Verwaltung des Zugriffs, die Überwachung von Aktivitäten und die Reaktion auf potenzielle Insider-Bedrohungen oder externe Verstöße verfügen.

Identifizieren Sie Schwachstellen, wie beispielsweise veraltete Richtlinien, unzureichende Zugriffsbeschränkungen oder Lücken bei der Überwachung der Bewegung sensibler Daten. Dazu gehört die Überprüfung, wie Daten plattformübergreifend gespeichert, weitergegeben und klassifiziert werden, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Mitarbeiter Zugriff auf vertrauliche Informationen haben.

Die Analyse Ihrer Mitarbeiter, Prozesse und Technologien hilft Ihnen dabei, Prioritäten für Abhilfemaßnahmen zu setzen und sich zunächst auf die wichtigsten Ressourcen und Prozesse zu konzentrieren. Letztendlich stellen diese Maßnahmen sicher, dass die KI bei ihrer Einführung nur mit Daten interagiert, die ordnungsgemäß geschützt und autorisiert sind. So kann Ihr Team schneller voranschreiten, Risiken reduzieren und den wahren Wert der KI ausschöpfen.

Erstellen eines maßgeschneiderten Plans zur Einführung von KI

Unternehmen sollten ihre Strategien zur Einführung von KI sowohl an die betrieblichen Gegebenheiten als auch an ihre langfristigen strategischen Ziele anpassen. Beginnen Sie damit, Tools wie Microsoft SharePoint Advanced Management (SAM) und Data Security Posture Management (DSPM) für KI zu nutzen. Diese Lösungen ermöglichen eine proaktive Überprüfung der Datenfreigabe und eine strengere Zugriffskontrolle, um sicherzustellen, dass sensible Geschäftsinformationen nur für befugte Mitarbeiter zugänglich sind.

In Fällen, in denen der Zugriff von KI auf kritische oder vertrauliche Informationen eingeschränkt werden muss, sollten gezielte DLP-Richtlinien eingesetzt werden, um zu verhindern, dass KI Dateien verarbeitet, die als risikoreich oder sensibel eingestuft sind.

Um die Datenqualität und die betriebliche Effizienz weiter zu verbessern, sollten Sie Data Lifecycle Management (DLM)-Verfahren implementieren, um Inhalte als relevant, veraltet oder trivial (ROT) zu kategorisieren. Dies optimiert Datenrepositorien, verbessert die Qualität der Eingaben, auf denen Ihre KI basiert, und unterstützt fundierte Entscheidungen. Die Kombination von DLM mit Records Management (RM) gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, verhindert unbefugte Änderungen und schützt wichtige Geschäftsinformationen vor versehentlichem Verlust.

Zur Unterstützung dieser Kontrollen sollten Unternehmen kontinuierliche Überwachungssysteme und automatisierte Warnmeldungen einrichten, um ungewöhnliche Aktivitäten oder potenzielle Bedrohungen schnell zu erkennen und darauf zu reagieren. Diese Schritte schaffen ein robustes Rahmenwerk, das Unternehmen in die Lage versetzt, im Zuge der Weiterentwicklung der Rechtstechnologie selbstbewusst eine Führungsrolle zu übernehmen und Innovationen voranzutreiben.

Die wichtigsten Faktoren, die Ihre KI-Strategie beeinflussen

Mehrere Faktoren beeinflussen, wie bereit Ihr Unternehmen für diese Veränderung ist, und das Verständnis dieser Elemente ist der Schlüssel zur Ausschöpfung des vollen Potenzials von KI.

Probleme mit der Datenqualität, wie ungenaue, unvollständige, doppelte oder schlecht gekennzeichnete Informationen, beeinträchtigen die Wirksamkeit von KI. Solche Probleme führen zu unzuverlässigen Analysen und falschen Entscheidungen. Um dies zu beheben, sollten Sie regelmäßige Datenprüfungen durchführen, um Fehler zu identifizieren und zu korrigieren, Datenformate zu standardisieren, eine korrekte Kennzeichnung und Klassifizierung sicherzustellen und veraltete oder redundante Datensätze zu entfernen.

Das Vernachlässigen von Schulungen zu Prompts, Agenten und der Entwicklung konkreter Anwendungsfälle schafft ebenfalls Hindernisse. Teams, denen es an Prompt-Engineering-Kenntnissen und einem klaren Verständnis der Fähigkeiten von Agenten mangelt, setzen KI oft falsch ein oder nutzen sie nicht ausreichend, was zu geringen Akzeptanzraten und enttäuschenden Ergebnissen führt. Ohne praktische Anwendungsfälle bleiben KI-Initiativen abstrakt und losgelöst von der täglichen Arbeit, was zu Verwirrung und Skepsis unter den Mitarbeitern führt.

Indem Sie Ihre KI-Initiativen in klaren Zielen und Governance verankern, stellen Sie sicher, dass jede Bereitstellung zielgerichtet, sicher und auf das abgestimmt ist, was für Ihr Unternehmen am wichtigsten ist. Dieser Ansatz beschleunigt die Amortisationszeit, indem er die Bemühungen auf Anwendungsfälle konzentriert, die zu aussagekräftigen Ergebnissen führen, und gleichzeitig vor kostspieligen Fehltritten und regulatorischen Fallstricken schützt. Die proaktive Auseinandersetzung mit rechtlichen, ethischen und sicherheitstechnischen Anforderungen schafft Vertrauen in das Unternehmen und fördert verantwortungsvolle Innovationen mit KI. Kurz gesagt: Wenn Strategie und Compliance in Ihren Plan zur Einführung von KI eingebunden sind, legen Sie den Grundstein für skalierbares Wachstum, nachhaltige Transformation und eine widerstandsfähige Führungsrolle in einer sich wandelnden digitalen Landschaft.

Wenn die Strategie auf diesen Kernfaktoren basiert, maximieren Unternehmen nicht nur den Nutzen ihrer Investitionen, sondern schaffen auch eine widerstandsfähige Grundlage, die Risiken mindert und Vertrauen fördert. Die Unternehmen, die sich heute durch eine sorgfältige Abstimmung von Technologie, Zweck und Compliance vorbereiten, werden morgen führend sein.

Paul Renehan, Senior Director, Beratung und Implementierung, Epiq

Paul Renehan ist eine erfahrene Führungskraft mit über zwei Jahrzehnten Erfahrung in den Bereichen Datenverwaltung, Informationsschutz und eDiscovery. Im Laufe seiner Karriere hat er erfolgreich strategische Initiativen geleitet, die die Datenqualität, Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in verschiedenen Branchen und Sektoren verbessert haben. Paul hat mit zahlreichen Fortune-100-Unternehmen zusammengearbeitet, um Best Practices, Rahmenbedingungen und Richtlinien zu entwickeln und umzusetzen, die Datenverwaltung und -schutz mit Geschäftszielen und regulatorischen Standards in Einklang bringen.

Paul verfügt über fundierte Fachkenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, Architektur, Qualität, Datenschutz und Sicherheit und beherrscht eine Vielzahl von Tools und Technologien, die diese Bereiche unterstützen. Er ist mit globalen Standards und Vorschriften wie DSGVO, CCPA, HIPAA, PCI-DSS, ISO 27001 und NIST bestens vertraut.

Paul hat einen BS-Abschluss in Informationssystemen von der D'Amore-McKim School of Business der Northeastern University. Er ist Microsoft Certified Information Protection Administrator, Microsoft Certified Security Administrator und Certified eDiscovery Specialist (CEDS). Er hält regelmäßig Vorträge auf Branchenkonferenzen und -veranstaltungen und spricht jährlich vor Doktoranden über internationale Trends in den Bereichen Wirtschaft und Rechtstechnologie.

In seiner derzeitigen Position bei Epiq leitet Paul ein Team von Experten, das Kunden strategische Lösungen für Datenverwaltung und Informationsschutz bereitstellt und so die Datenintegrität und Compliance während des gesamten Lebenszyklus sicherstellt. Darüber hinaus arbeitet er eng mit der Führungsriege von Epiq Risk and Compliance zusammen, um interne Governance-Initiativen mit den Unternehmenszielen in Einklang zu bringen.


 
Jeremy Sawyer, Director, Solutions Architecture, Epiq

Als Director of Solutions Architecture bei Epiq nutzt Jeremy Microsoft Purview, um die geschäftlichen Anforderungen der Kunden zu erfüllen, indem er die Unternehmensziele mit Microsoft-Technologien in Einklang bringt, wobei er einen starken Schwerpunkt auf Datenschutz und Sicherheit legt. Als Copilot Power-Anwender und begeisterter Anhänger von Agentic AI ist er sich der Bedeutung eines verantwortungsvollen Einsatzes von KI bewusst, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten und Insider-Bedrohungen zu minimieren. Jeremy entwickelt maßgeschneiderte Projektumfänge und Vorschläge, die darauf abzielen, die Datensicherheit zu stärken und Datenlecks zu verhindern. Er bietet Unternehmen strategische Beratung für die sichere Implementierung von Copilot und konzentriert sich dabei auf die KI-Bereitschaft durch einen ausgewogenen Ansatz in Bezug auf Menschen, Prozesse und Technologien.

Zuvor war Jeremy als Cloud-Architekt bei Varonis auf M365 in Nordamerika spezialisiert und arbeitete mit dem Produktmanagement, der Vertriebsleitung, der Technik, der Entwicklung und dem Marketing zusammen, während er mehrere Vertriebsteams in den Vereinigten Staaten bei Datenschutzlösungen unterstützte. Zu seinen früheren Positionen gehören Senior Solutions Architect, Director und Technical Lead für Infrastruktur und Azure Services bei SADA Systems. Mit über zwei Jahrzehnten Erfahrung zeichnet sich Jeremy durch seine Kompetenz in der Planung, Konzeption, Implementierung und Sicherung von lokalen und Cloud-Infrastrukturen aus.