Hier spricht dein Vorstand oder etwa doch nicht? Vor einiger Zeit waren es Großkonzerne, die mit diesen neuen Herausforderungen künstlicher Intelligenz umgehen mussten. Heute sind es Mittelständler und kleine Unternehmen, deren IT-Sicherheitslücken ins Visier genommen werden. Scammer Business Email Compromise hat sich zu einer kapitalen wirtschaftlichen Herausforderung gemausert. Bis zum Jahr 2022 summierten sich die globalen Schäden auf weltweit 43 Milliarden US-Dollar. Diese Entwicklung wird mit der Qualitätssteigerung von Betrugsmöglichkeiten bspw. in Form von Deepfakes noch zunehmen. Um in dieser "Infokalypse" handlungsfähig zu bleiben, ist der Aufbau von Kompetenzen im Bereich Future Skills wie Medien- und Digitalkompetenz essenziell.

Digitale Exposure entsteht längst nicht mehr ausschließlich durch klassische Datenschutzprobleme. Informationen über Mitarbeitende, Rollen und organisationale Strukturen sind über offene Quellen zugänglich, während gleichzeitig immer mehr interner Kontext in KI-gestützte Arbeitsprozesse einfließt. Für Unternehmen, Behörden und sicherheitsnahe Organisationen entsteht daraus eine neue Herausforderung: Sie müssen verstehen, welche Informationen außerhalb der eigenen Systeme sichtbar sind, welche Informationen Mitarbeitende an KI-Systeme weitergeben und wie Vertrauen gegenüber diesen Systemen das eigene Verhalten beeinflusst. Data Exposure verbindet diese Perspektiven in einem praxisnahen Workshop. Die Teilnehmenden untersuchen ihre digitale Angriffsfläche aus OSINT-Perspektive, analysieren typische Datenschutzsituationen beim Einsatz von Chatbots und beschäftigen sich mit den psychologischen Mechanismen hinter Human-AI Trust. Szenarien und Schwerpunktsetzung können auf unterschiedliche Rollen und Risikokontexte angepasst werden – von Corporate Security und Kommunikation über HR und Leadership bis zu Behörden und Defence-nahen Organisationen.

Generative KI wird zunehmend Bestandteil professioneller Arbeitsprozesse. Gleichzeitig verändert sich die Technologie schnell: Auf einzelne Chat-Interaktionen folgen Systeme, die Dokumente verarbeiten, Werkzeuge einsetzen und mehrstufige Aufgaben zunehmend selbstständig bearbeiten können. Damit entstehen für Organisationen neue Fragen. Mitarbeitende müssen nicht nur lernen, KI-Systeme zu bedienen. Sie müssen verstehen, wie Aufgaben strukturiert, relevante Informationen als Kontext bereitgestellt und Arbeit sinnvoll zwischen Mensch und KI verteilt wird. AI Literacy vermittelt dafür ein praktisches Modell. Von Prompt Engineering und Context Engineering führt der Workshop zu Agent Engineering und der Gestaltung von Human-AI Workflows. Dabei werden auch Handoffs, Verifikation, Eskalation und Verantwortlichkeiten berücksichtigt. Das Format eignet sich für Teams, die generative KI bereits einsetzen oder ihren Einsatz systematischer gestalten wollen – von Leadership und Innovation über Fachbereiche und Operations bis zu IT, Verwaltung und sicherheitsnahen Organisationen.