In einer großangelegten Versuchsreihe analysierten Forscher über 100 KI-Modelle. Das Ergebnis der Studie „Risks of Unmanaged AI Reliance“ ist eindeutig: Identische Eingabebefehle (Prompts) führen keineswegs zu identischen Ergebnissen. Stattdessen variieren die Antworten der KI massiv in Abhängigkeit von der geografischen Region, der verwendeten Sprache und den implementierten Schutzmechanismen der Anbieter.
Regionale Verzerrungen und „Geofencing“
Die Studie zeigt auf, dass KI-Modelle eine ausgeprägte regionale Prägung besitzen. In politisch oder kulturell sensiblen Fragen – etwa bei der Darstellung nationaler Grenzen oder Identitäten – passen sich die Algorithmen oft den Erwartungen des Standorts an, an dem sie abgefragt werden. Für global agierende Unternehmen ist dies hochriskant: Eine KI-gestützte Kundenkommunikation könnte in einem Land als hilfreich, in einem anderen jedoch als kulturell unsensibel oder gar rechtswidrig wahrgenommen werden.
Das Ende des „Plug-and-Play“-Gedankens
„Unternehmen dürfen KI nicht als reines Produktivitätswerkzeug missverstehen, das man einfach einschaltet“, warnt Robert McArdle, Director of Cybersecurity Research bei Trend Micro. Anders als bei herkömmlichen Programmen verändern sich die Ausgaben von LLMs ständig. Werden diese ungeprüft in Geschäftsprozesse oder Customer Journeys integriert, droht ein Kontrollverlust über die Markenkommunikation und die Einhaltung regulatorischer Compliance-Vorgaben.
Besonders kritisch bewerten die Forscher die mangelnde Präzision bei Finanzberechnungen und zeitkritischen Daten. Hier lieferten die Testläufe oft veraltete oder schlicht falsche Informationen, was im professionellen Umfeld kostspielige Fehlentscheidungen nach sich ziehen kann.
Forderung nach strenger Verifikation
Trend Micro empfiehlt Unternehmen daher eine grundlegende Neubewertung ihrer KI-Strategie:
- Kein Vertrauen ohne Prüfung: Alle KI-generierten Inhalte, die für Kunden oder zur Entscheidungsfindung genutzt werden, benötigen zwingend eine menschliche Verifikation.
- Transparenz einfordern: Firmen sollten von KI-Anbietern Klarheit über die zugrunde liegenden Trainingsdaten und die Funktionsweise von Filtern und Schutzmechanismen verlangen.
- Klare Verantwortlichkeiten: Der Einsatz von KI muss innerhalb des Unternehmens durch eindeutige Regularien überwacht werden, um die Datensouveränität zu gewährleisten.
Fazit: KI bietet enormes Innovationspotenzial, darf aber nicht als „Blackbox“ betrieben werden. Nur wer die Grenzen und regionalen Eigenheiten der Modelle versteht und Kontrollmechanismen etabliert, kann die Technologie sicher und effizient für den Geschäftserfolg nutzen.
