Risikobuchhaltung
Der von Frank Romeike geprägte Begriff der Risikobuchhaltung umfasst eine eher rückspiegelorientierte reine Dokumentation von Risiken, die Unternehmen aus der Vergangenheit kennen. Es handelt sich um das Gegenteil eines antizipierenden Risikomanagements im Sinne eines "Lernen aus der Zukunft". Bei einem antizipierenden (in die Zukunft schauenden) Risikomanagement werden zukünftige und potenzielle Risikoszenarien analysiert. D.h. welche Risikoszenarien könnten in den nächsten Jahren eintreten (die bisher noch nicht bekannt sind)? Hierzu exemplarisch einige Beispiele:
- AI-Fehlentscheidungen in kritischen Infrastrukturen: Unternehmen und Behörden übergeben zentrale Entscheidungsprozesse zunehmend an AI-Systeme. Ein fehlerhafter Algorithmus, ein Trainingsdaten-Bias oder ein adversarial attack führen zu weitreichenden Fehlentscheidungen – etwa in der Logistik, Produktion, Personalplanung oder Preisgestaltung.
- Kognitive Überlastung und "Neuro-Risiken" bei Mitarbeitern: Durch die ständige Datenflut, Hybridarbeit und algorithmische Steuerung geraten Mitarbeitende zunehmend in mentale Überlastung. Burnout, Fehlentscheidungen und ein Rückgang von Kreativität und Innovationskraft häufen sich.
- Selbstverstärkende AI-getriebene Fake-Economy: AI-generierte Falschinformationen, Deepfakes und synthetische Influencer verzerren Märkte und Kundenwahrnehmungen. Unternehmen treffen Entscheidungen auf Basis manipulierter Trends oder künstlich generierter Nachfrage.
- Systemische Lieferketten-Manipulation durch Quantenhacking: Die Entschlüsselung klassischer Kryptografie durch Quantencomputer erlaubt es Angreifern, digitale Lieferketten zu manipulieren – etwa durch das Einfügen falscher Aufträge, Produktumleitungen oder Störung von Echtzeitdaten.
- Zugangskontrolle zu digitalen Identitäten: In einer Welt vollvernetzter Identitäten (Self-Sovereign Identity) wird der Zugang zu Märkten, Services und Plattformen durch Identitätsanbieter kontrolliert. Fehler oder Manipulationen führen zu Ausschlüssen oder Sperrungen.