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Juraj Janosik, VP of AI beim IT-Sicherheitshersteller ESET, ordnet aktuelle KI-Vorfälle bei OpenAI und Anthropic aus Sicht der IT-Sicherheit ein. Er fordert, für KI-Systeme dieselben Sicherheits- und Verantwortungsmaßstäbe anzulegen wie für klassische Software. Sicherheitsvorfälle seien kein Leistungsnachweis, sondern müssten transparent aufgearbeitet und Konsequenzen nach sich ziehen.

Künstliche Intelligenz hat Malware als größte Cybersecurity-Sorge von Unternehmen in der DACH-Region abgelöst. Laut dem Arctic Wolf 2026 AI & Cybersecurity Trends Report sehen 38 Prozent der befragten Führungskräfte KI-bezogene Risiken als größte Herausforderung. Gleichzeitig wächst der Wunsch nach kontrollierbaren KI-Systemen, menschlicher Aufsicht und digitaler Souveränität.

Laut einer neuen IBM-Studie fehlt den meisten Unternehmen in EMEA der vollständige Überblick über ihre KI-Abhängigkeiten. Gleichzeitig erschweren Anbieterbindungen, regulatorische Anforderungen und mangelnde Flexibilität den Aufbau souveräner KI-Systeme. Die Untersuchung zeigt, dass Unternehmen mit hoher Kontrolle über ihren KI-Stack widerstandsfähiger sind und Ausfälle besser abfedern können.

Künstliche Intelligenz hält Einzug in die Wirtschaftsprüfung: EY startet den weltweiten Rollout neuer KI-Funktionen auf seiner Prüfungsplattform EY Canvas. Künftig sollen rund 130.000 Prüfer:innen in mehr als 150 Ländern bei etwa 160.000 Prüfungsmandaten unterstützt werden. Ziel ist es, Risiken früher zu erkennen, Analysen zu vertiefen und die Qualität sowie Nachvollziehbarkeit von Prüfungen weiter zu erhöhen.

KI-Agenten greifen heute eigenständig auf geschäftskritische Systeme zu, doch viele Unternehmen haben weder vollständige Transparenz über diese maschinellen Identitäten noch klare Regeln für deren Berechtigungen. Josef Nemecek zeigt, warum Zero Trust ohne umfassende Identity Governance unvollständig bleibt und welche Maßnahmen nötig sind, um Risiken durch autonome KI-Systeme wirksam zu kontrollieren.

Asdrúbal Pichardo, CEO von Squalify, zeigt in diesem Gastbeitrag, warum interne Sicherheitsdaten allein für eine realistische Cyberrisikobewertung nicht ausreichen. Erst der Abgleich mit externen Schadens- und Benchmarkdaten ermöglicht eine belastbare Einschätzung der tatsächlichen Bedrohungslage. Warum „Trustworthy Data“ dabei zum entscheidenden Erfolgsfaktor wird, erläutert er anhand aktueller Entwicklungen im Cyber-Risikomanagement.