Risikominderung und Cybersicherheit bei der Implementierung von KI.

Im Zeitalter der digitalen Transformation setzen Unternehmen KI in Fertigungsprozessen ein, um Abläufe zu rationalisieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Vor allem im Bereich der Herstellung und des Lieferketten-Managements. Dieser Artikel befasst sich mit der doppelten Rolle, die KI bei der Risikobewertung und Cybersicherheit in diesen Sektoren spielt.

Gewinnen Sie einen Einblick in verschiedene KI-Technologien, die zur automatischen Risikobewertung eingesetzt werden. Dazu gehören Expertensysteme, maschinelles Lernen und Multi-Agenten-Systeme sowie die Arten von Risiken, die mit diesen Tools gemindert werden können. Neben dem enormen Potenzial, das KI birgt, erforschen wir jedoch auch ihre inhärenten Schwächen. Wie KI ausgenutzt werden kann, insbesondere im Bereich der Cybersicherheit.

KI und Risikomanagement

Wie verändert KI das Risikomanagement?

Lieferketten-Manager müssen die Risiken im gesamten Netzwerk bewerten. Dazu gehören Planungs-, Beschaffungs-, Verarbeitungs-, Nachfrage- und Umweltrisiken. Wobei jedes Risiko anhand seiner wahrscheinlichen Schwere und Häufigkeit gemessen wird. Damit Manager Risiken nach ihrer Minderung priorisieren können.

Manuelle Risikobewertungen können zeitaufwendig sein und die Ergebnisse können je nach der Person, die die Bewertung vornimmt, variieren. Verschiedene Technologien der künstlichen Intelligenz  können Managern bei der automatischen Bewertung dieser Risiken unterstützen. Beide unterstützen eine zuverlässigere und konsistentere Entscheidungsfindung.

Expertensysteme können einschlägige Fragen stellen und eine regelbasierte Bewertung des Schweregrads und der Häufigkeit des Risikos abgeben. Während diese Systeme in einem kleinen Unternehmen effektiv sind, können sie in größeren Lieferketten schwieriger zu pflegen sein.

Auf maschinellem Lernen  basierende Systeme sind in komplexeren Netzwerken effektiver. Diese Algorithmen können versteckte Risikofaktoren finden, wenn sie Zugang zu genügend Daten haben. Sie können schnell die wichtigsten Risiken isolieren, die Aufmerksamkeit erfordern!

Multi-Agenten-Systeme sind die komplexesten und am teuersten in Betrieb zu nehmenden Systeme. Sie können jedoch korrelierte und widersprüchliche Risiken bewerten. Dabei werden die Auswirkungen entlang der gesamten Lieferkette schnell berücksichtigt, wenn sich die Häufigkeit oder der Schweregrad eines Risikos ändert.

Beispiele für Risiken, die KI-Technologien sofort bewerten können, sind: Liquidität der Lieferanten, Produktqualität und Wetterereignisse. Ebenso wie Bedrohungen der Cybersicherheit, Preisschwankungen und Versicherungsrisiken.

KI und Cybersicherheit

Es wäre schön zu sagen, dass KI die Informationssicherheit in der Lieferkette verbessern kann. Auch wenn es einige Vorteile hat, werden die Nachteile leider schnell die Vorteile überwiegen. Intelligentere Tools zur Erkennung von Malware, Phishing und anderen Bedrohungen können die Fähigkeit von Unternehmen verbessern, konventionellen Bedrohungen zu begegnen.

Dennoch gibt es nichts, was böswillige Akteure  davon abhalten könnte, KI zur Abfrage von Hardware und Software einzusetzen. Sie tun dies, um Risiken zu finden, effektivere Malware zu entwickeln und Mitarbeiter in einem Umfang zu täuschen, der bisher nicht möglich war.

KI-Anwendungen selbst können neue Schwachstellen schaffen, da es möglich ist, ihre Funktionsweise zu manipulieren. Anwendungen können auf unterschiedlichste Weise „lernen", aber sie können auch „gelehrt" werden. Sie können aber auch über das verfügen, was wir „gesunden Menschenverstand" nennen, eine Fähigkeit, die noch in Kinderschuhen steckt.

Stellen Sie sich die Konsequenzen vor, wenn man einer Lagerverwaltungsanwendung beibringt, dass sieben nach vier kommt.  Denken Sie an den Reputationsschaden, der entstehen kann, wenn ein Kundendienst-Chatbot darauf trainiert ist, beleidigende Sprache oder Symbole zu verwenden. 

Was sind die Vorteile von Künstlicher Intelligenz?

Wie sieht es mit dem Datenschutz aus? Ein Vorteil der künstlichen Intelligenz ist, dass sie nicht müde wird wie eine menschliche Arbeitskraft Sie können einem Chatbot unendlich viele Fragen stellen - aber das ist zugleich eine Schwachstelle.

Wenn Sie einen Chatbot immer wieder mit Fragen löchern, finden Sie vielleicht heraus, wie der Algorithmus funktioniert. Daraus können Sie möglicherweise den Datensatz rekonstruieren, der zum Training verwendet wurde. Diese Daten können persönliche oder vertrauliche Informationen enthalten.

Ein Anbieter, der mit einem Chatbot verhandelt, könnte lernen, ihn so zu manipulieren, dass er seine Verhandlungsposition preisgibt. Es ist möglich, Lösungen für diese Probleme zu entwickeln, aber KI wird böswilligen Akteuren wahrscheinlich helfen, einen Schritt voraus zu sein.

KI kann ein leistungsfähiges Tool für das Risikomanagement sein und die Cybersicherheitsprotokolle in der Produktion und in der Lieferkette verbessern. Allerdings werden dadurch auch neue Schwachstellen geschaffen. Der Einsatz von KI-Technologien zur automatischen Risikobewertung kann zu einer konsequenteren Entscheidungsfindung beitragen. Wir müssen jedoch auch auf die neue Bedrohungslandschaft achten, die diese Technologien mit sich bringen können.

Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmen diese Schwachstellen proaktiv angehen, um das Potenzial der KI ohne Kompromisse voll auszuschöpfen. Mit einem ausgewogenen Einsatz und einer sorgfältigen Überwachung kann KI in der Tat einen entscheidenden Wandel in der Branche bewirken.

Für ein tieferes Verständnis und um weitere Anwendungen der KI im Lieferketten- Management zu erkunden, klicken Sie hier, um unseren Leitfaden zu lesen.

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