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KI in der OT verständlich erklärt: Risiken, Governance, funktionale Sicherheit & Cybersecurity
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Der Einzug von KI in industriellen Umgebungen
Die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in der Betriebstechnologie (OT), in industriellen Steuerungssystemen (ICS/PLT), in der Fertigung und in Kritischen Infrastrukturen (KRITIS) beschleunigt sich rasant. Unternehmen evaluieren vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance), Anomalieerkennung, Prozessoptimierung, autonomen Betrieb und die Erkennung von Cyber-Bedrohungen. Im Gegensatz zur klassischen Office-IT haben in industriellen Umgebungen funktionale Sicherheit (Safety), Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und deterministisches Verhalten oberste Priorität vor reiner Effizienz und Automatisierung.
Ein kürzlich durchgeführtes Webinar mit Experten von Shieldworkz und Arista Cyber widmete sich einer zentralen Frage: Wie können Industrieunternehmen KI nutzen, ohne unkalkulierbare Risiken für den Betrieb, die funktionale Sicherheit oder die Cybersicherheit einzugehen? Der Konsens lautete, dass KI die menschliche Expertise unterstützen und nicht Bediener, Ingenieure oder Sicherheitssysteme ersetzen sollte. Eine verantwortungsvolle Einführung erfordert zudem Governance, Transparenz und menschliche Aufsicht (Human-in-the-Loop) bei jedem einzelnen Einsatz.
Was Sie lernen werden
(Wesentliche technische Erkenntnisse):
Neue Grenzen der KI in sicherheitskritischen OT-Umgebungen
KI berät, der Mensch entscheidet: Nutzen Sie KI ausschließlich als System zur Entscheidungsunterstützung. Abschaltungen, Änderungen der Steuerungslogik und Sicherheitsübersteuerungen verbleiben in menschlicher Autorität und Verantwortung; die Letztverantwortung kann nicht an einen Algorithmus übertragen werden.
Fordern Sie Transparenz, keine Blackboxes: Wenn Ihr Team nicht erklären kann, warum eine KI eine Empfehlung ausgesprochen hat, sollten Sie nicht danach handeln. Erklärbarkeit, Rückverfolgbarkeit und Auditierbarkeit sind unverzichtbare Anforderungen und kein bloßes „Nice-to-have“.
Sicherheit hat immer Vorrang vor Effizienz: KI kann das Lagebild verbessern, aber bewährte Sicherheitssysteme (SIS, Notabschaltungen) müssen die Kontrolle über kritische Entscheidungen behalten, insbesondere wenn Menschenleben, Anlagen oder die Umwelt gefährdet sind.
Die Datenqualität ist das eigentliche Risiko: Eine KI ist nur so zuverlässig wie die ihr zugrundeliegenden Daten. Es muss präzise erfasst werden, welche Daten erhoben werden, wer die Datenhoheit besitzt, wie sie geschützt werden und wie die Modelle überwacht werden, um ein unbemerktes Abweichen (Model Drift) von der erforderlichen Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verhindern.
Lösen Sie Probleme, anstatt Trends hinterherzujagen:
Beginnen Sie mit der geschäftlichen Problemstellung, nicht mit der Technologie. Viele Herausforderungen lassen sich nach wie vor am besten durch klassische Ingenieurskunst, Schwellenwertüberwachung oder Standardautomatisierung lösen – und nicht durch den erzwungenen Einsatz von KI.
Wo KI am schnellsten messbaren Mehrwert schafft
Prädiktive Instandhaltung & Zustandsüberwachung von Anlagen
Produktionsqualitätsanalyse & Energieoptimierung
Alarmmanagement, Betriebsanalytik & Berichtswesen
Cyber-Sicherheits-Angriffserkennung und Alert-Triage
Workflow-Automatisierung & Dokumentationserstellung
OT-Daten als neue Angriffsfläche
Trainingsdatensätze werden zunehmend zu hochwertigen Zielen für Angreifer.
Kontrollen für Datenqualität, Datenherkunft und Integrität.
Absicherung von Daten-Pipelines von Edge → Historian → Cloud → KI-Modell.
Balance zwischen Human-in-the-Loop und Automatisierungsdruck
Aufsicht konsequent durchsetzen, ohne Produktion oder Verfügbarkeit zu beeinträchtigen.
Wann eine menschliche Freigabe zwingend erforderlich ist – und wann Automatisierung sicher ist.
Workflow-Designs, die Sicherheit und Effizienz gleichermaßen gewährleisten.
Lieferantenrisiko: Versteckte oder eingebettete KI
Die zunehmende Verbreitung von KI-fähigen PLCs, Gateways und Sensoren.
Warum SBOMs sich zu AI-BOMs weiterentwickeln müssen (Modelle, Datensätze, Trainingsherkunft).
Kritische Fragen, die Betreiber Anbietern stellen müssen, um Transparenz und Verlässlichkeit sicherzustellen.
Wer sollte teilnehmen:
OT/ICS-Sicherheitsingenieure und -architekten
Anlagenleiter und Betriebsteams
Experten für industrielles Risiko- und Compliance-Management
Alle, die KI in ICS-/OT-/IoT-Umgebungen integrieren
Cybersecurity-Risikomanager
Webinar-Details
Dauer: 35 Minuten
Referenten: David Lee, Denrich Sananda & Kevin Yu
Dieses Briefing kratzt nur an der Oberfläche. Die vollständige Aufzeichnung steht jetzt direkt zur Ansicht für Sie bereit – ohne Registrierung oder Formular. Verfolgen Sie die gesamte Diskussion mit Shieldworkz und Arista Cyber, inklusive praxisnaher Beispiele, tiefergehender technischer Details und der vollständigen Fragerunde zur verantwortungsvollen Einführung von KI in industriellen Umgebungen.
Verstehen Sie, wie KI in Ihrer OT-Umgebung sicher eingesetzt werden kann und wo die tatsächlichen Risiken liegen. Buchen Sie noch heute ein 30-minütiges Beratungsgespräch mit unseren Experten für OT-Cybersicherheit.
Treffen Sie die Panelexperten
Lautsprecher
David Lee
Global Head of Services bei Shieldworkz
Lautsprecher
Denrich Sananda
Geschäftsführender Gesellschafter
Arista Cyber
Moderator
Kevin Yu
Key Account Director
Arista Cyber
