Eine aktuelle Studie „Machine Learning / Deep Learning 2018“, die von der IDG Research Services veröffentlicht wurde, hat 345 deutsche Unternehmen nach der Bedeutung, aktueller und geplanter Anwendung sowie den befürchteten Risiken von Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) befragt.
Cyber-Angriffe und Compliance-Risiken durch Künstliche Intelligenz befürchtet
Als Herausforderung sehen 27 Prozent der befragten Unternehmen Bedrohungen durch Hacker-Angriffe sowie Industriespionage. Auch Compliance Risiken in Bezug auf Datenschutz ist ein Thema, das über ein Viertel der Befragten befürchten. Zudem fürchten etwa 30 Prozent der CEOs und CIOs, dass die eingesetzten KI- und ML-Lösungen von Kunden und Geschäftspartnern abgelehnt werden. 26 Prozent der Führungskräfte empfinden die fehlende Marktreife der Lösungen als schwierig.
Schwer abschätzbares Risikopotenzial
Ein weiterer Knackpunkt sind „stille Risiken“ – Cybergefahren, die weder ausdrücklich ein- noch ausdrücklich ausgeschlossen sind, aber zu einer Akkumulation von Schäden im Rahmen anderer Risiken führen könnten. Anders ausgedrückt: Cyberrisiken haben ein schwer abzuschätzendes Schadenpotenzial im Schlepptau. Bislang gebe es zwar nur wenige Beispiele, wo Cyberattacken – die typischerweise eher immaterielle Schäden verursachen – physische Schäden zur Folge hatten. Aggregierte Risiken und Einzelrisiken seien voneinander schwer zu trennen.