Tag Chatbots

Die Vorteile der generativen KI sind in den letzten Jahren immer deutlicher geworden. Unternehmen erzielten nicht nur wertvolle Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen, sie verbesserten auch die Arbeitsmoral, indem sie den Zeitaufwand für einfache Aufgaben reduzierten. Allerdings verschwimmen die Grenzen zwischen den Unternehmen, die echte KI-Lösungen anbieten, und denen, die sich lediglich als solche vermarkten, immer mehr.
Unternehmen haben bei der Suche nach den richtigen Tools oft Schwierigkeiten, den Hype von den tatsächlichen Fähigkeiten zu unterscheiden. IT-Führungskräfte stehen vor der Aufgabe, echte KI-Tools mit Integrität zu identifizieren: Eine erfolgreiche digitale Transformation hängt heute von der Fähigkeit ab, Fakten von Marketingslogans zu unterscheiden. Es reicht nicht mehr aus, dass Technologieanbieter ihre Produkte einfach als „KI-gesteuert“ vermarkten – IT-Experten erwarten heute Beweise, die ihre Fähigkeit bestätigen.
Dennoch lassen sich IT- ExpertInnen nicht vom Einsatz von KI abschrecken. In einer Umfrage fand Freshworks (https://www.freshworks.com/resources/workplace-tech/) heraus, dass 71 % der IT-Mitarbeitenden derzeit auf KI angewiesen sind, um ihre Arbeit zu erledigen. Der Aufstieg von überbewerteten KI-Lösungen hat – ähnlich wie der Aufstieg des Cloud Computing – zu einem kollektiven Bewusstsein für Schlüsselindikatoren der Gültigkeit von KI-Tools geführt.

KI macht den Terminkalender frei
IT-ExpertInnen verlangen jetzt zu Recht Nachweise für die Wirksamkeit von KI-Lösungen. Die Betonung auf Verantwortlichkeit im Zusammenhang mit KI hat Teams dazu veranlasst, bei der Rationalisierung ihrer Technologie-Stacks Vorsicht walten zu lassen. Der ROI für IT-Teams liegt im Vordergrund, da sie sicherstellen müssen, dass die Tools, die sie kaufen, nicht nur die Produktivität verbessern, sondern auch einen nachweisbaren Mehrwert für das Unternehmen bieten.
Im Customer Service gibt es je nach Komplexität eine Reihe von Chatbot-Produkten, wobei die besten KI-Chatbots Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning nutzen, um konversationelle und kontextbezogene Unterstützung zu bieten. Das verkürzt die Lösungszeiten und ermöglicht es den Support-Mitarbeitenden, sich auf Fälle zu konzentrieren, die eine menschliche Note erfordern.
Einfachere, regelbasierte Chatbots haben durchaus auch ihren Wert – vorausgesetzt, dass sie für die Automatisierung grundlegender KundInnenanfragen angemessen eingesetzt werden. Wenn ein Unternehmen jedoch sinnvolle KundInneninteraktionen mit maßgeschneiderten Erlebnissen der KundInnen anstrebt, dann kommt nur ein moderner Chatbot mit den entsprechenden Fähigkeiten in Frage.

Ein Auge für echte KI – Auf welche Unterschiede sollten Unternehmen achten?
KI-Copiloten können erhebliche geschäftliche Vorteile bieten und werden bereits in vielen Branchen eingesetzt. Ein genauerer Blick auf einige KI-Assistenten offenbart jedoch einfacher regelbasierte Algorithmen und vordefinierte Vorlagen. Das kann sich beispielsweise beim Zeitmanagement bemerkbar machen – KundInnen, die KI-Assistenten kaufen, erwarten die Fähigkeit, Befehle in natürlicher Sprache zu verstehen und einen Zeitplan zu organisieren, ohne selbst tätig zu werden.
Ein Problem entsteht, wenn es eine Diskrepanz zwischen den Bedürfnissen der Kunden und der von ihnen gewählten Lösung gibt – und da das Marketing in letzter Zeit den KI-Aufkleber manchmal etwas zu großzügig anbringt, sollten IT-Teams ihre Anforderungen klar definieren und überprüfen, ob die von ihnen gewählte Lösung alle Kriterien erfüllt. Um Enttäuschungen zu vermeiden, müssen Unternehmen sicherzustellen, dass sie für das Produkt bezahlen, das sie erwarten.
Assistenten ohne geeignete KI-Fähigkeiten geraten oft in die Falle, auf bestimmte Schlüsselwörter und Phrasen zu warten und einfache Planungsprozesse auszuführen, die wenig echte Produktivitätsgewinne bringen. Anpassungsfähigkeit ist ein Grundpfeiler echter KI – und wenn ein KI-Assistent selbst nach einer Korrektur konsistent Fehler macht, könnte es sich um eine falsch vermarktete Technologie handeln. Echte KI-Technologie ist in der Lage, komplexe Planungspräferenzen zu verstehen, Entscheidungen ohne BenutzerInneneingaben zu treffen und sich an veränderte Umstände anzupassen.

Freshworks Inc. (NASDAQ: FRSH) entwickelt KI-unterstützte Business-Software, die mühelos zu verwenden ist. Mit unseren Produkten für IT, Kundensupport, Vertrieb und Marketing arbeiten alle Teams effizienter, generieren höheren Mehrwert und liefern unmittelbaren geschäftlichen Nutzen. Vom Unternehmenssitz in San Mateo (Kalifornien) aus ist Freshworks auf der ganzen Welt tätig, um mehr als 66.000 Kunden zu bedienen, darunter American Express, Blue Nile, Bridgestone, Databricks, Fila und OfficeMax. Aktuelle Neuigkeiten zu Freshworks finden Sie auf www.freshworks.com oder Facebook, LinkedIn und X. Folgen Sie uns!

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2024 Cybersecurity Predictions von Reiner Dresbach, RVP DACH & Benelux bei Cybereason

Kein Trend hat dieses Jahr so viel Aufmerksamkeit bekommen wie generative KI – vor allem im Bereich Cyber-Sicherheit sind die Auswirkungen enorm: Sowohl Angreifer als auch Verteidiger nutzen die Vorteile von GenAI bereits in vollen Zügen. Aber das Ende der Fahnenstange ist hier noch lange nicht erreicht – kein Wunder also, dass das Jahr 2024 in Bezug auf Cybersecurity-Trends ganz im Zeichen von generativer KI steht:

Ransomware goes local
Der Prozentsatz der Unternehmen weltweit, die erfolgreich mit Ransomware angegriffen wurden, ist mit 89 Prozent fast gesättigt. Die Angreifer müssen also neue Ziele finden. KI-Chatbots wie ChatGPT ermöglichen es jedem, in jeder beliebigen Sprache gut zu kommunizieren. Daher ist damit zu rechnen, dass sich Angriffe stärker über die englische Sprache hinaus ausbreiten und die größten Auswirkungen in nicht englischsprachigen Ländern zu verzeichnen sind. KI-Chatbots beschleunigen diesen Trend.

Anstieg personalisierter Angriffe
Bisher ermöglichten KI-Chatbots jedem, schnell öffentlich zugängliche Informationen zu sammeln und zusammenzufassen. Dies basierte jedoch auf Legacy-Daten. ChatGPT 4.0 erleichtert den Zugang zu Live-Internetinformationen über APIs. So wird es immer einfacher, ein persönliches Profil zu erstellen und KI-Chatbots zur dynamischen Erstellung personalisierter Mitteilungen zu nutzen. Damit gehen immer mehr personalisierte Angriffe einher. Vor allem ein Anstieg von Whaling-Angriffen sowie auf die Versorgungs- und Kommunikationsströme dieser Ziele ist zu erwarten.

Unterschätzung der Risiken von KI-Systemen
2019 wurde die KI-basierte Sicherheits-Engine eines Sicherheitsanbieters von Angreifern ausgenutzt. Sie lernten, wie sie das Scoring, das hinter der KI-Fähigkeit stand, austricksen konnten. So wurde etwas, das als bösartig bekannt war, für gutartig gehalten. Da KI-Systeme immer komplexer und häufiger eingesetzt werden, wird die Suche nach Exploits und Schwachstellen in den immer wichtiger werdenden KI-gesteuerten Unternehmenssystemen an Bedeutung gewinnen. Ein spezieller Bereich, der hier stärker unter die Lupe genommen werden wird, sind synthetische Benutzer. Dazu zählen beispielsweise autonome Accounts, die oft eine Brücke zwischen KI und Anwendungen von Drittanbietern oder KI und KI-Anwendungen bilden.

Datenschutzgesetze kommen auf den Prüfstand
KI-Tools, die die Generierung von Inhalten aus dem Scraping von Daten ermöglichen, um ein umfassendes Profil von Personen zu erstellen, stellen uns vor neue Herausforderungen in Bezug auf die Frage, wie viele Daten aggregiert werden können und wer dafür verantwortlich ist: das Tool, das sie aggregiert, oder die Person, die das Tool nutzt? Kurzfristig ist mit vermehrten Anträgen auf das Recht auf Vergessenwerden zu rechnen. Aber Unternehmen werden sich verstärkt um die öffentlich einsehbaren personenbezogenen Daten ihrer Mitarbeiter kümmern und genauer prüfen müssen, welche Daten sie besitzen und ob KI-Tools auf diese Daten zugreifen können. Längerfristig ist daher mit weiteren Überarbeitungen der Datenschutzgesetze zu rechnen.

Neue Herausforderungen beim Identitätsmanagement
In den letzten Jahren hat die explosionsartige Zunahme von SaaS-Tools die Unternehmen vor die Herausforderung gestellt, Single-Sign-On-Lösungen effektiv zu nutzen. Mit der Möglichkeit, öffentliche Informationen mit Hilfe von Gen AI-Tools auszulesen, ergeben sich nun zwei zusätzliche Probleme: Erstens müssen wir damit rechnen, dass dieses Daten-Scraping zusammen mit Tools zum Brute-Forcing von Passwörtern genutzt wird, um beispielsweise mit dem Namen von Haustieren oder Familienmitgliedern Passwörter leichter zu knacken. Passwortsicherheit wird also wichtiger denn je.

Gleichzeitig erhöht sich mit generativen KI-Tools die Möglichkeit, Mitarbeitern vorzugaukeln, dass sie ein Gespräch mit einem vertrauenswürdigen Kollegen oder einer dritten Partei führen. Denn sie stellen einen realen Kontext her. Aus diesem Grund müssen wir künftig weitere Methoden zur Überprüfung der Identität einer Person einsetzen. Multi-Faktor-Authentifizierung in den Grenzbereichen des Unternehmens wird zur absoluten Notwendigkeit.

Der Fachkräftemangel macht ergebnisorientierte Sicherheitsservices populär
Die Zahl der im Bereich Cybersecurity tätigen Personen ist weltweit zwar um etwa 13 % gestiegen (ISC2-Cybersecurity-Workforce-Studie 2023). Dennoch ist mehr als eine von zwei Stellen unbesetzt, weil der Bedarf zugenommen hat. Dies stellt die Unternehmen vor die Herausforderung, ihre Mitarbeiter besser einzusetzen und ihnen mit ergebnisorientierten Dienstleistungen und entsprechender Technologie unter die Arme zu greifen. Jetzt rückt die Frage in den Vordergrund: Wie viel kann und sollte ausgelagert werden?

Synthetische Benutzerkonten als neue Schwachstelle
In dem Maße, in dem generative KI in Geschäftsanwendungen Einzug hält, wird die Verwendung synthetischer Benutzerkonten zum Testen und Überwachen sowie zum dynamischen Abfragen und Austauschen von Daten zwischen Funktionen zunehmen. Häufig werden diese Konten zum Testen von Funktionen eingerichtet und nach ihrer Einrichtung schlichtweg vergessen. Da sie aber in der Regel viele Berechtigungen haben, werden sie schnell zur Schwachstelle.

Die Sicherheit von nicht Cloud-fähigen Systemen gewinnt an Bedeutung
Insbesondere viele kritischen Systeme sind nicht Cloud-fähig, aber aufgrund ihres kritischen Charakters bei Angreifern hoch im Kurs. Kein Wunder also, dass sie ins Visier genommen werden und allzu oft auch als Kollateralschaden von allgemeineren Angriffen betroffen sind. Denn geschlossene oder Offline-Netzwerke sind nicht immer zu 100 % offline. Angesichts neuer Vorschriften wie der NIS2-Richtlinie der EU, die sich auf kritische Geschäftssysteme und die zugehörige Lieferkette konzentrieren, müssen Unternehmen Sicherheitslösungen prüfen und finden, die für den Betrieb in vollständig offline geschalteten Umgebungen konzipiert und geeignet sind.

Über Cybereason

Cybereason ist ein führender Anbieter von zukunftsweisenden Cyber-Sicherheitslösungen, der sich mit Sicherheitsexperten verbündet hat, um Angriffe am Endpunkt, in der Cloud und im gesamten Unternehmens-Ökosystem zu verhindern. Nur die KI-gesteuerte Cybereason XDR-Plattform bietet Datenerfassung im globalen Maßstab, betriebsorientierte MalOp™-Erkennung und vorausschauende Gegenmaßnahmen, die gegen moderne Ransomware und fortschrittliche Angriffstechniken unschlagbar sind. Cybereason ist ein in Privatbesitz befindliches, internationales Unternehmen mit Hauptsitz in Boston und Kunden in über 50 Ländern. Weitere Informationen: www.cybereason.com

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