Der Stand des KI-Risikomanagements im Jahr 2026 offenbart eine wachsende Vertrauenslücke

Da der Einsatz künstlicher Intelligenz in Unternehmen zunimmt, warnt ein neuer Bericht, dass Organisationen möglicherweise weit weniger darauf vorbereitet sind, KI-Risiken zu managen, als sie glauben. 

Der Bericht zum Stand des KI-Risikomanagements 2026der Purple Book Community zeigt eine wachsende Diskrepanz zwischen der wahrgenommenen Kontrolle und der betrieblichen Realität auf und legt kritische Lücken bei der Verwaltung von KI-Systemen im großen Maßstab offen.

„Diese Ergebnisse zeigen, dass die eigentliche Herausforderung nicht in der Einführung von KI selbst liegt, sondern in der Governance, die erforderlich ist, um sie in Unternehmen verantwortungsvoll und im großen Maßstab zu verwalten“, sagte Karthik Swarnam, Chief Security and Trust Officer bei ArmorCode und Mitglied der Purple Book Community, in der Pressemitteilung. 

Er fügte hinzu: „In der gesamten Branche verbessert sich die Sichtbarkeit von KI, aber Umfang und Geschwindigkeit der Veränderungen übersteigen das tatsächliche Arbeitstempo der Teams. Signale kommen von überall, und ohne klare Zuständigkeiten und Maßnahmen gehen Dinge unter.“

Das Paradoxon der KI-Sichtbarkeit

Der auf einer Befragung von mehr als 650 leitenden Cybersicherheitsverantwortlichen basierende Bericht offenbart eine bemerkenswerte Diskrepanz zwischen Wahrnehmung und Realität beim KI-Risikomanagement. 

Während 90 % der Organisationen glauben, Einblick in ihre KI-Umgebungen zu haben, räumen 59 % gleichzeitig ein, dass Shadow-KI vorhanden ist. 

Dieser Widerspruch weist auf ein tiefer liegendes betriebliches Problem hin: Organisationen sind nicht blind für die Einführung von KI, aber ihnen fehlt die Fähigkeit, sie in großem Maßstab und mit der erforderlichen Geschwindigkeit wirksam zu steuern.

KI ist jetzt Kerninfrastruktur – und das Risiko steigt

Diese Lücke wird besorgniserregender, da sich KI vom Experiment zur zentralen Geschäftsinfrastruktur entwickelt. 

KI ist inzwischen in Entwicklungs-Pipelines, Workflows und autonome Systeme eingebettet, sodass Fehler bei der Governance direkt zu Datenoffenlegung, Compliance-Problemen und Schwachstellen in Produktivsystemen führen können. 

Je mehr Entscheidungs- und Ausführungsverantwortung KI-Systeme übernehmen, desto gravierender werden die Folgen einer unzureichenden Kontrolle.

Die Einführung überholt die Sicherheit

Das Tempo der Einführung ist ein wesentlicher Treiber dieser Herausforderung. 

Laut dem Bericht setzen 66 % der Organisationen KI inzwischen umfassend in der Softwareentwicklung ein, während 78 % agentische KI-Systeme einführen oder pilotieren, die ohne ständige menschliche Eingaben autonom handeln können. 

Diese rasche Ausweitung überholt grundlegend die Fähigkeit von Sicherheitsteams, Governance-Frameworks und herkömmlichen Tools, Schritt zu halten. 

In vielen Fällen entwickeln Organisationen Governance-Prozesse, die für Bereitstellungen im Pilotmaßstab ausgelegt sind, nicht für eine unternehmensweite Einführung.

Die Lücke bei Shadow-KI und Inventaren

Infolgedessen zeichnen sich mehrere miteinander verknüpfte Risikobereiche ab. 

Shadow-KI bleibt eines der bedeutendsten Probleme, steht jedoch in engem Zusammenhang mit der übergeordneten Frage der unvollständigen Sichtbarkeit. 

Während 86 % der Organisationen angeben, ein vollständiges KI-Inventar zu führen, erfassen diese Inventare häufig nur genehmigte Tools und freigegebene Anwendungsfälle. 

Nicht genehmigte Tools, eingebettete KI-Funktionen in SaaS-Plattformen und von Mitarbeitenden vorangetriebene Nutzung fallen häufig aus diesem Rahmen und schaffen blinde Flecken, durch die sensible Daten unbemerkt und unkontrolliert offengelegt werden können.

Das Sicherheitsrisiko durch KI-generierten Code

Gleichzeitig bringt der Aufstieg von KI-generiertem Code eine neue Klasse von Sicherheitsherausforderungen mit sich. 

Zu den bemerkenswertesten Ergebnissen des Berichts gehört, dass 70,4 % der Organisationen von bestätigten oder vermuteten Schwachstellen berichten, die durch KI-generierten Code in Produktivsystemen eingeführt wurden – obwohl 92 % Vertrauen in ihre Fähigkeit äußern, solche Probleme zu erkennen. 

Die Erkennung erfolgt zu spät

In vielen Fällen werden Schwachstellen erst erkannt, nachdem der Code bereitgestellt wurde, wodurch sich der Schwerpunkt der Sicherheit von der Prävention zur Behebung verlagert. 

Diese zeitliche Lücke spiegelt eine umfassendere Diskrepanz zwischen der Geschwindigkeit KI-gestützter Entwicklung und dem Tempo herkömmlicher Sicherheitsprüfungen wider. 

Da Entwickler zunehmend auf KI setzen, um große Mengen an Code zu erzeugen, kommen bestehende Workflows nur schwer hinterher, sodass sich Risiken anhäufen, bevor sie behoben werden.

Shadow-KI vergrößert die Angriffsfläche

Unterdessen vergrößert Shadow-KI die Angriffsfläche von Unternehmen weiter. 

Mitarbeitende, die nicht genehmigte KI-Tools verwenden – etwa zum Programmieren, zur Datenanalyse oder zur Erstellung von Inhalten –, können versehentlich proprietäre oder sensible Informationen an externe Systeme übermitteln. 

Der Bericht bestätigt, dass 59 % der Organisationen dieses Verhalten entweder kennen oder vermuten, dass es stattfindet. Damit wird bekräftigt, dass Shadow-KI kein Randphänomen, sondern eine weitverbreitete und anhaltende Realität ist.

Zusammengenommen zeichnen diese Entwicklungen ein klares Muster: Organisationen führen KI schneller ein, als sie sie absichern können, wodurch eine wachsende Lücke zwischen dem entsteht, was sie ihrer Ansicht nach kontrollieren, und dem, was tatsächlich in ihren Umgebungen geschieht.

Risiken in KI-Umgebungen reduzieren

Da die Einführung von KI beschleunigt voranschreitet, müssen Organisationen über die grundlegende Sichtbarkeit hinausgehen und proaktive Schritte zum Risikomanagement ergreifen. 

Herkömmliche Sicherheitsmodelle wurden nicht entwickelt, um mit der Geschwindigkeit, dem Umfang und der Autonomie moderner KI-Systeme Schritt zu halten, wodurch Schutzlücken entstehen.

• Die KI-Nutzung kontinuierlich erkennen und überwachen – sowohl in freigegebenen als auch in Shadow-Tools.
• Die Sicherheit in der Entwicklung durch automatisierte Prüfungen von KI-generiertem Code nach vorn verlagern.
• Kontrollen auf Datenebene durchsetzen, um zu verhindern, dass sensible Informationen an KI-Systeme offengelegt werden.
• Identitätsbasierte Governance und das Prinzip der geringsten Privilegien auf KI-Tools und agentische Systeme anwenden.
• Die Fragmentierung der Tools reduzieren, um die Sichtbarkeit zu verbessern und echte Risiken mit hoher Auswirkung zu priorisieren.
• Laufzeitüberwachung implementieren – nach Möglichkeit unter Einsatz von DevSecOps-Tools –, um anomales KI-Verhalten und Datenlecks in Echtzeit zu erkennen.
• Pläne zur Reaktion auf Vorfälle testen und Angriffssimulationstools mit Szenarien rund um Datenoffenlegung und Schwachstellen in KI-generiertem Code einsetzen.

Zusammengenommen helfen diese Maßnahmen Organisationen, ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber KI-gestützten Bedrohungen zu stärken und zugleich den Schadensradius zu minimieren, wenn es unweigerlich zu Vorfällen kommt.  

KI verstärkt bestehende Sicherheitsrisiken

Die Ergebnisse spiegeln einen breiteren Trend wider: Bei KI geht es weniger darum, völlig neue Risiken zu schaffen, als vielmehr darum, bestehende Herausforderungen bei Governance, Sichtbarkeit und Priorisierung offenzulegen und zu beschleunigen. 

Probleme wie eine unüberschaubare Vielzahl an Tools, fragmentierte Daten und unklare Zuständigkeiten bestehen seit Langem, doch KI vergrößert ihren Umfang und ihre Auswirkungen.

Das im Bericht beschriebene Konzept der Vertrauenslücke verdeutlicht diese Diskrepanz. Organisationen erkennen die KI-Risiken im Allgemeinen, haben jedoch vielfach Schwierigkeiten, im erforderlichen Tempo darauf zu reagieren. 

Je stärker KI eingebettet und autonom wird, desto mehr wird das Schließen dieser Lücke davon abhängen, wie schnell sich Governance-Modelle anpassen.

Diese wachsende Lücke unterstreicht den Bedarf an Zero-Trust-Lösungen, die für konsistente Sichtbarkeit und granulare Kontrolle sorgen.