Die versteckten Risiken der KI-gestützten Websuche für Unternehmen

KI-Suche ist überall – aber ist sie auch sicher?

Über die Hälfte von uns verlässt sich mittlerweile bei der Suche im Internet auf KI. Die Genauigkeit der von KI generierten Ergebnisse gibt jedoch weiterhin Anlass zur Sorge. Aktuellen Suchanfragen zufolge liefert ein gängiges generatives KI-Tool häufiger irreführende oder falsche Informationen. Dieses Risiko geht über das gelegentliche Surfen hinaus und wirkt sich auch direkt auf geschäftskritische Entscheidungen aus.

Da es Unternehmen gibt, die diese Tools für Compliance, Rechtsberatung, Finanzrecherchen und Strategieentwicklung einsetzen, steht mittlerweile viel auf dem Spiel. Fehler von KI-Suchmaschinen können zu Reputationsschäden, Compliance-Verstößen und schlechten Entscheidungen führen. Mit anderen Worten: Wenn Unternehmen sich bei der Suche nach Antworten auf KI verlassen, vertrauen sie möglicherweise zu sehr auf unvollkommene Tools.

In diesem Artikel analysieren wir die wichtigsten Risiken im Zusammenhang mit KI-gestützten Websuchen, untersuchen, warum sie für Unternehmen von Bedeutung sind, und bieten umsetzbare Strategien zu ihrer Minderung.

Die Genauigkeitslücke bei der KI-Websuche verstehen

Was die Untersuchung ergab

In einer kürzlich durchgeführten Umfrage und Untersuchung wurden sechs wichtige KI-Websuchtools – ChatGPT, Google Gemini (Standard- und KI-Übersichtsmodus), Microsoft Copilot, Meta AI und Perplexity – anhand von 40 geschäftsrelevanten Fragen aus Bereichen wie Finanzen, Recht und Verbraucherrechte getestet.

Hier ist das Ergebnis:

• Perplexity erzielte die höchste Punktzahl in Bezug auf die sachliche Genauigkeit (~71 %).
• Google Gemini AI Overviews folgte dicht dahinter (~70 %).
• ChatGPT erzielte trotz seiner Beliebtheit nur ~64 %.
• Meta AI belegte mit ~55 % den letzten Platz.
  

Diese Ergebnisse verdeutlichen eine beunruhigende Diskrepanz: Nur weil ein KI-Tool weit verbreitet ist, bedeutet das nicht, dass es für geschäftliche Erkenntnisse am zuverlässigsten ist.

Reale Auswirkungen von Fehlern

Einige der während des Tests aufgedeckten Fehler sind alles andere als trivial:

• Finanzielle Risiken: Auf die Frage, wie man eine ISA-Freistellung (Individual Savings Account) in Höhe von 25.000 £ anlegen sollte, haben sowohl ChatGPT als auch Copilot es versäumt, auf eine absichtlich falsch angegebene gesetzliche Grenze hinzuweisen – was zu regulatorischen Risiken führen könnte.
• Unvollständige oder irreführende Beratung: Selbst Tools mit hohen Bewertungen gaben manchmal nur teilweise oder oberflächliche Antworten, wobei sie die Komplexität der Vorschriften beschönigten oder es versäumten, wichtige Haftungsausschlüsse zu empfehlen.

Für Führungsteams, Rechtsabteilungen und Finanzvorstände sind solche Fehltritte nicht nur unangenehm, sondern auch gefährlich.

Warum liefert die KI-Websuche falsche Ergebnisse?

Um das Risiko zu verstehen, ist es wichtig, die Ursachen zu untersuchen. Hier sind einige der wichtigsten technischen und systemischen Probleme.

1. Halluzinationen

Eines der bekanntesten Risiken generativer KI ist die Halluzination – wenn das Modell selbstbewusst auf falsche oder erfundene Informationen zurückgreift. Diese Fehler sind besonders gefährlich in Geschäftsumgebungen, wo Entscheidungen von Präzision abhängen.

2. Bösartige oder unsichere Inhalte

Neueste Forschungsergebnisse zeigen, dass einige KI-gestützte Suchmaschinen (AIPSEs) bei der Beantwortung harmloser Suchanfragen unbeabsichtigt schädliche URLs zitieren oder auf Phishing-Seiten verlinken können.

Solche Schwachstellen wurden in Studien nachgewiesen: Ungefilterte Abrufmechanismen können bösartige Inhalte einlesen, die dann vom LLM wiederholt werden.

3. Prompt-Injektion und Datenmanipulation

KI-Systeme sind anfällig für Prompt-Injection, bei der versteckte oder bösartige Anweisungen in Abfragen oder Dokumente eingebettet werden.

Dies kann das Verhalten der KI auf gefährliche Weise verändern – insbesondere in Kombination mit „Jailbreak“-Angriffen.

4. Undurchsichtige Quellenangabe

Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen, die die Quelle jedes Ergebnisses klar anzeigen, aggregieren und fassen viele KI-Tools Informationen ohne transparente Quellenangaben zusammen. Diese „Black-Box“-Zusammenstellung macht es für Geschäftsanwender schwierig, die Glaubwürdigkeit oder Aktualität der zugrunde liegenden Daten zu überprüfen.

Ohne Einblick in die Herkunft der Informationen können Fehler schwer nachzuverfolgen oder zu korrigieren sein.

5. Datenverwaltung und Schatten-KI

Viele Unternehmen haben keine vollständige Kontrolle darüber, wie ihre Mitarbeiter KI-Tools nutzen („Shadow AI“), wodurch sie einem erhöhten Datenrisiko ausgesetzt sind.

Wenn KI ohne Aufsicht eingesetzt wird, können sensible Unternehmensdaten in öffentliche LLMs eingespeist werden, wodurch möglicherweise geschützte oder regulierte Informationen offengelegt werden.

6. Modellvergiftung und Datenverfälschung

Wenn ein Angreifer manipulierte oder bösartige Inhalte in die Datenpipeline einspeisen kann (z. B. RAG-Vektorspeicher oder öffentliche Webquellen), kann die KI gefährlich verzerrte Antworten generieren.

Diese Angriffe sind besonders heimtückisch, da sie die Abhängigkeit des Systems von externen Daten ausnutzen.

Warum diese Risiken für Unternehmen von Bedeutung sind

Compliance und rechtliche Risiken

Wenn Unternehmen KI für regulatorische Recherchen oder Rechtsberatung einsetzen, können ungenaue oder unvollständige Ergebnisse zu Verstößen gegen Vorschriften, Geldstrafen oder Rechtsstreitigkeiten führen. Das oben genannte Beispiel zur Finanzplanung (Fehler bei der ISA-Freistellung) veranschaulicht genau, wie dies schiefgehen kann.

Reputationsschaden

Wenn KI-Tools Ihr Unternehmen falsch darstellen (z. B. durch falsche Aussagen über Ihr Unternehmen), kann es schwierig sein, diese Fehler zu korrigieren. Es gibt keinen Button „KI-Zusammenfassung meines Unternehmens bearbeiten“ – und der Schaden kann sich schnell ausbreiten, wenn vertrauenswürdige KI-Kanäle den Fehler wiederholen.

Risiko bei Geschäftsentscheidungen

Führungskräfte treffen möglicherweise wichtige Entscheidungen auf der Grundlage von KI-generierten Recherchen. Wenn diese Recherchen fehlerhaft sind, können auch die Entscheidungen fehlerhaft sein – von Finanzprognosen bis hin zur Strategieplanung.

Vertrauens- und Akzeptanzrisiko

Die internen Stakeholder könnten ebenfalls beginnen, der KI zu misstrauen, wenn häufig Fehler auftreten oder diese schwerwiegende Auswirkungen haben. Dies beeinträchtigt die Akzeptanz und mindert auch den Wert, den das Unternehmen mit Hilfe dieser generativen Tools erschließen wollte.

Cybersicherheit und Datenlecks

Eine unsachgemäße Verwaltung oder ein Missbrauch der KI kann zu Datenlecks, der Extraktion vertraulicher Daten oder sogar zu Verstößen gegen Compliance-Vorschriften (z. B. DSGVO) führen, wenn sensible Informationen an unsichere oder nicht vertrauenswürdige KI-Systeme weitergegeben werden.

Strategien zur Risikominderung: Wie sich Unternehmen schützen können

Das Erkennen dieser Risiken ist nur der erste Schritt. Hier sind einige praktische Strategien, die Unternehmen anwenden können, um die Risiken der KI-Websuche zu bewältigen und zu reduzieren.

1. Human-in-the-Loop (HITL) einführen

• Jedes Mal, wenn KI für wichtige geschäftliche Recherchen eingesetzt wird – Finanzen, Recht, Strategie –, müssen die Ergebnisse von Menschen überprüft werden.
• Beauftragen Sie interne Fachexperten mit der Validierung kritischer, von KI generierter Informationen, bevor Maßnahmen ergriffen werden.
• Integrieren Sie eine Feedbackschleife, damit Sie nachverfolgen können, wo die KI Fehler gemacht hat, und daraus lernen können.

Die Untersuchung, die die Ungenauigkeiten aufgedeckt hat, empfahl auch obligatorische „Human-in-the-Loop“-Prozesse für geschäftskritische Anwendungen.

2. Verwendung auf vertrauenswürdige Tools und Modelle beschränken

• Prüfen Sie KI-Tools vor der Einführung: Achten Sie nicht nur auf die Beliebtheit, sondern auch auf die tatsächliche Funktionsweise, Sicherheitsmaßnahmen und Transparenz.
• Bevorzugen Sie Modelle, die Retrieval-Augmented Generation (RAG) unterstützen, da diese besser auf externen Daten basieren.
• Wählen Sie Anbieter, die Erklärbarkeit, Quellenangaben und die Möglichkeit bieten, auf Originalmaterialien zurückzugreifen.

3. Governance-Richtlinien umsetzen

• Entwickeln Sie einen Rahmen für die KI-Governance, der die zulässige Nutzung, die Datenklassifizierung und Risikoschwellenwerte umfasst.
• Erstellen Sie „KI-Nutzungsrichtlinien“, um Missbrauch (insbesondere Schatten-KI) zu verhindern: Wer darf welche Tools zu welchem Zweck und unter welcher Aufsicht nutzen?
• Beziehen Sie die KI-Risikobewertung in die Richtlinien für Lieferanten und Beschaffung ein.
  

4. Überwachung und Prüfung der KI-Ergebnisse

• Überprüfen Sie regelmäßig KI-generierte Inhalte, um Falschdarstellungen oder Ungenauigkeiten zu identifizieren.
• Verfolgen Sie häufige Fehlermuster: Halluzinationen, veraltete Referenzen oder nicht autoritative Quellen.
• Verwenden Sie interne oder externe Tools, um riskante oder bösartige KI-Inhalte zu kennzeichnen.
  

5. Sichere KI-Pipelines

• Für RAG-Systeme: Bereinigen Sie Ihre Abrufdaten, validieren Sie Inhalte, bevor Sie sie zu Vektorspeichern hinzufügen, und setzen Sie Zugriffskontrollen durch.
• Verwenden Sie URL-Erkennungs- oder Filtermodelle, um bösartige oder verdächtige Domains zu erkennen. Untersuchungen haben gezeigt, dass die Kombination von Abrufmodellen mit URL-Detektoren dabei hilft, sich gegen das Risiko bösartiger Zitate zu schützen.
• Härten Sie KI-Eingabeaufforderungen und die Systemarchitektur gegen Eingabeaufforderungs-Injektionsangriffe. Setzen Sie nach Möglichkeit Isolierung oder Sandboxing ein.
  

6. Vertrauen durch Transparenz aufbauen

• Verlangen Sie von KI-Anbietern, dass sie offenlegen, wie ihre Modelle Quellen zuordnen, wie sie ihre Daten aktualisieren und welche Metriken sie zur Bewertung der Vertrauenswürdigkeit verwenden.
• Verwenden Sie überprüfbare KI-Systeme: Forschungsprojekte wie VerifAI schlagen beispielsweise vor, generative Ergebnisse durch Datenmanagement und Konsistenzprüfungen zu verifizieren.
• Klären Sie Ihre Teams über die Grenzen der KI auf: Stellen Sie sicher, dass alle Mitarbeiter die Risiken von Halluzinationen, Verzerrungen und Missbrauch verstehen.

7. Regelmäßige Risikoprüfungen

• Führen Sie regelmäßige Risikobewertungen für den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen durch. Beziehen Sie dabei auch Bedrohungsmodelle (Datenvergiftung, Prompt-Injection, Modellmissbrauch) mit ein.
• Verwenden Sie etablierte Frameworks: Stützen Sie Ihren Prozess auf Vertrauenswürdigkeitsstandards wie NIST AI Risk Management oder ENISA und beziehen Sie menschliche und soziale Risikofaktoren mit ein.
• Führen Sie Red-Teaming- oder Adversarial-Tests durch, um zu simulieren, wie ein Angreifer Ihre KI-Systeme ausnutzen könnte.
  

Aufkommende und langfristige Risiken, die es zu beobachten gilt

Über das unmittelbare Risiko der Genauigkeit hinaus sollten sich Unternehmen auch einiger weniger offensichtlicher, aber zunehmender KI-Bedrohungen bewusst sein:

1. Schatten-KI: Der unkontrollierte Einsatz von KI innerhalb von Organisationen kann zu Datenlecks, Verstößen gegen Vorschriften oder operativen Risiken führen.
2. Lieferkette und Modellvergiftung: Böswillige Akteure können KI-Entwicklungspipelines oder Vektordatenbanken infiltrieren und manipulierte Inhalte einbringen.
3. Prompt-Injection und Fehlausrichtung von Agenten: Da KI-Agenten immer autonomer werden, können sie durch versteckte Anweisungen, fehlgeleitete Ziele oder kompromittierte Daten manipuliert werden.
4. Vertrauensverlust durch Fehler: „Unsichtbare Fehler” wie Halluzinationen oder ungenaue Antworten untergraben das Vertrauen, insbesondere wenn Endnutzer keine offensichtlichen Fehler erkennen können.
5. Ethische und governancebezogene Mängel: In ihrer Eile, KI einzuführen, könnten Unternehmen moralische und ethische Überlegungen vernachlässigen – wie übermäßige Abhängigkeit, übermäßiges Vertrauen oder Missbrauch – und sich damit einem Reputations- und Rechtsrisiko aussetzen.
   

Fallstudie: Wenn die KI-Suche fehlschlägt

Um das Risiko konkret zu veranschaulichen:

• Szenario: Ein Finanzdienstleistungsunternehmen nutzt ChatGPT im Forschungsmodus, um Anlageempfehlungen zu erstellen.
• Problem: Die KI schlägt eine Strategie vor, die auf veralteten regulatorischen Beschränkungen basiert.
• Auswirkung: Das Unternehmen versendet Kundenmitteilungen, die nicht den aktuellen ISA-Vorschriften entsprechen.
• Behebung: Das Unternehmen muss die Empfehlungen zurückziehen, sie von Experten überprüfen lassen und den Vorfall intern melden – was zu Reputationsschäden und Vertrauensverlust führt.
  

Dieses Risiko ist nicht hypothetisch. Es basiert auf der Art von Fehlern, die bei der Untersuchung durch die Tester von Which? festgestellt wurden.

Vorteile einer kontrollierten KI-Suche – wenn sie richtig eingesetzt wird

Ja, die KI-Websuche birgt Risiken – aber bei sorgfältiger Handhabung bietet sie auch einen erheblichen geschäftlichen Mehrwert:

• Geschwindigkeit und Effizienz: KI kann komplexe Rechts- oder Finanzdokumente schnell zusammenfassen und Teams so einen Vorsprung verschaffen.
• Skalierbare Recherche: Teams können ihre Recherchebemühungen skalieren, ohne große Spezialistenteams einstellen zu müssen.
• Entscheidungsunterstützung: In Verbindung mit menschlicher Aufsicht kann KI wertvolle Erkenntnisse als zweite Meinung oder Entwurf einer Grundlage liefern.
• Innovationskatalysator: Unternehmen können KI nutzen, um Szenarien zu untersuchen, aufkommende Trends zu erkennen oder Hypothesen schneller zu testen.

Abschließende Gedanken: Mit Vorsicht navigieren – aber KI nicht blockieren

Die KI-gestützte Websuche bietet Unternehmen enorme Chancen, ist jedoch keine Plug-and-Play-Lösung. Die jüngste Untersuchung gibt Anlass zu kritischer Vorsicht: Eine hohe Akzeptanz ist nicht gleichbedeutend mit hoher Genauigkeit.

Für Unternehmen, die KI einsetzen, ist es wichtig, KI-Suchtools wie jedes andere grundlegende System zu behandeln, also mit Administration, Überwachung und Überprüfung. Die Risiken wie Halluzinationen, bösartige Inhalte, Prompt-Injection und undurchsichtige Quellen sind real, können aber mit durchdachten Strategien gemindert werden.

Durch den Aufbau von Vertrauen, Wachsamkeit und konsequenter Umsetzung können Unternehmen die gesamte Leistungsfähigkeit der KI-Websuche nutzen, ohne ihre Glaubwürdigkeit oder Compliance zu gefährden.

FAQs

Sind alle KI-Suchtools gleichermaßen riskant?

Nein – die Genauigkeit variiert erheblich zwischen den einzelnen Tools. In einem kürzlich durchgeführten Test schnitt Perplexity bei sachlichen Anfragen besser ab als ChatGPT und Meta AI.

Kann ich mich bei rechtlichen oder finanziellen Fragen auf KI verlassen?

Nicht ohne menschliche Überprüfung. Selbst die besten Modelle können Vorschriften falsch interpretieren oder veraltete Informationen liefern. Nutzen Sie KI als Ausgangspunkt, aber ziehen Sie Fachexperten hinzu.

Wie funktionieren Prompt-Injection-Angriffe?

Bei einer Prompt-Injection werden versteckte Anweisungen in Benutzereingaben oder Dokumente eingebettet, die die Reaktion einer KI manipulieren. Unternehmen müssen Prompt-Kontexte sichern und Inhalte rigoros validieren.

Wie können wir die Governance rund um den Einsatz von KI durchsetzen?

Schaffen Sie ein formelles KI-Governance-Framework, definieren Sie Richtlinien, beschränken Sie den Zugriff auf vertrauenswürdige Modelle und überwachen Sie die Nutzung. Schatten-KI ist ein großes Risiko – Sie brauchen Transparenz.

Welche Abwehrmaßnahmen gibt es gegen bösartige oder unsichere Inhalte?

Verwenden Sie abrufverstärkte LLMs, integrieren Sie URL-Erkennungsfilter, behalten Sie die Zugriffskontrolle über Vektorspeicher bei und wenden Sie Red-Teaming oder Risikotests an.

Wird sich die Genauigkeit der KI in Zukunft verbessern?

Wahrscheinlich, aber nicht automatisch. Fortschritte erfordern ein besseres Modelldesign, eine stärkere Daten-Governance, mehr Transparenz und ein kontinuierliches Risikomanagement. Untersuchungen wie die von VerifAI legen auch nahe, dass die Überprüfung generativer Ergebnisse ein entscheidender Teil des Puzzles ist.