Künstliche Intelligenz

AI verstehen. Möglichkeiten nutzen. Vertrauen begründen.

Künstliche Intelligenz ist für uns keine isolierte Technologie und kein einzelnes Dienstleistungsgebiet. AI verändert, wie Informationen verarbeitet, Systeme betrieben, Arbeit unterstützt und Entscheidungen getroffen werden. scip beschäftigt sich seit vielen Jahren mit Artificial Intelligence, Trust, Security und der Interaktion zwischen Mensch und Technologie. Heute verbinden wir diese Perspektiven mit unserer Erfahrung aus Cybersecurity, Research und realen Kundenprojekten.

Dabei interessiert uns nicht nur, was AI leisten kann. Entscheidend ist, unter welchen Bedingungen wir uns auf AI verlassen können – und wo nicht. Diese Seite ist der Einstieg in unsere Arbeit rund um AI: von Research und AI Assurance über Security und adversariales Testing bis zur praktischen Nutzung von AI in Organisationen und in unserer eigenen Arbeit.

AI verändert den Gegenstand von Security

Cybersecurity schützt Systeme, Daten und Informationen. Mit AI entsteht eine zusätzliche Herausforderung: Systeme erzeugen, priorisieren und interpretieren Informationen und beeinflussen damit zunehmend Entscheidungen. Deshalb reicht es nicht, nur Modelle, Prompts oder technische Komponenten abzusichern. Wir müssen auch verstehen, welche Annahmen einem AI-System zugrunde liegen, welche Evidence diese Annahmen stützt, welche Known Limitations bestehen und welche Uncertainty verbleibt.

Cybersecurity schützt Informationen. Decision Security schützt Entscheidungen.

Für uns führt dieser Gedanke von klassischer AI Security zu einer umfassenderen Frage: Wann können wir AI begründet vertrauen?

AI Assurance

Trust entsteht nicht durch eine Zertifizierung, einen erfolgreichen Test oder die Behauptung, ein System sei sicher. Begründetes Vertrauen benötigt Context, Evidence, Known Limitations, Uncertainty sowie wirksame Governance und Controls. Daraus ist unsere AI Assurance Methodology entstanden. Sie verbindet Research, Security, Governance, Quality und People.

Die AAM Customer Journey betrachtet AI anhand von acht grundlegenden Fragen: Understand · Design · Validate · Govern · Trust · Decide · Transform · Improve. Nicht jede Organisation beginnt am gleichen Punkt. Entscheidend ist nicht, einer vorgegebenen Abfolge zu folgen, sondern die Frage zu erkennen, die heute beantwortet werden muss.

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AI als Werkzeug

Wir untersuchen AI nicht nur als Gegenstand unserer Arbeit. Wir setzen AI auch selbst ein. Dabei verfolgen wir keinen _AI-first_-Ansatz. Eine Aufgabe wird nicht besser, nur weil AI daran beteiligt ist. Wir untersuchen deshalb, welche Form der Unterstützung zur jeweiligen Arbeit passt.

Automation dort, wo Informationen deterministisch ableitbar sind. AI-assisted dort, wo Interpretation hilft. Human Judgment dort, wo Verantwortung bleibt.

AI soll menschliche Expertise erweitern, nicht fehlende Expertise kaschieren. Das gilt für unsere eigene Arbeit ebenso wie für Systeme, Prozesse und Organisationen, die wir untersuchen.

Research vor Gewissheit

Artificial Intelligence entwickelt sich schneller, als viele ihrer langfristigen Auswirkungen verstanden werden können. Deshalb betrachten wir offene Fragen nicht als Schwäche, die möglichst schnell mit einer Antwort gefüllt werden muss. Research bedeutet für uns, Annahmen zu formulieren, sie mit Evidence zu konfrontieren und sie bei Bedarf wieder zu verwerfen.

Unsere Arbeit beschäftigt sich unter anderem mit Trustworthy AI, AI Assurance, Decision Security, Human-AI Interaction, AI Security, adversarialem Testing und der Frage, wie Evidence zu begründetem Vertrauen beitragen kann. Dabei kann ein gutes Ergebnis auch sein, festzustellen, dass AI für eine bestimmte Aufgabe keinen Mehrwert bietet.

Mehr AI ist nicht das Ziel. Besseres Verständnis ist es.

Wie wir unterstützen

Unsere Arbeit beginnt nicht mit einem Produktkatalog, sondern mit einer Frage. Manchmal bedeutet das, ein bestehendes AI-System technisch und organisatorisch zu untersuchen. Manchmal testen wir Annahmen adversarial, analysieren Architekturen oder betrachten Governance und Entscheidungsprozesse. In anderen Situationen begleiten wir Organisationen bei Strategie, Adoption oder der Entwicklung eigener AI-Fähigkeiten. Und manchmal ist die richtige Antwort zunächst Research.

Ziel ist nicht, jede Unsicherheit zu beseitigen. Ziel ist zu verstehen, was wir wissen, was wir nicht wissen und worauf eine Entscheidung verantwortungsvoll gestützt werden kann.