KI verändert die Cybersicherheit, ersetzt aber nicht das menschliche Urteilsvermögen

Gleichzeitig entsteht eine riskante Lücke zwischen Entscheidungsbefugnis und Verantwortung

KI verändert Rollen, Arbeitsabläufe und Entscheidungsprozesse in der Cybersicherheit. Gleichzeitig steigt die Bedeutung menschlicher Bewertung, Validierung und Governance. Das ist das Ergebnis einer Studie von ISC2.

KI ist in der Cybersicherheit längst Teil des Arbeitsalltags. Ebenso verbreitet ist die Annahme, dass leistungsfähigere KI-Tools viele Einstiegsaufgaben automatisieren können – etwa grundlegende Bedrohungssuche, Triage oder Priorisierung. Doch bestätigt sich diese Erwartung tatsächlich? Und verändert KI die Cybersecurity-Belegschaft in dem Ausmaß, das vielfach prognostiziert wurde?

Die aktuelle ISC2-Studie „Rethinking AI’s Impact on Cybersecurity Roles“, die auf der 2026 AI Pulse Survey basiert, liefert dazu differenzierte Einblicke. Grundlage sind Antworten von 856 Cybersicherheitsexperten, die KI in ihrer Arbeit einsetzen. Die Ergebnisse zeigen: KI spart in einigen Bereichen Zeit, schafft aber zugleich zusätzlichen Aufwand für Validierung, Kontrolle und Rechenschaftspflichten.

KI spart zunächst Zeit, verursacht später aber neuen Aufwand

Ein zentrales Ergebnis lautet: KI automatisiert nicht nur routinemäßige Sicherheitsaufgaben. Sie erhöht zugleich den Zeitaufwand, den Cybersicherheitsexperten darauf verwenden, zu entscheiden, ob KI-Ergebnissen vertraut werden kann. Rund zwei Drittel der Befragten gaben an, inzwischen mehr Zeit darauf zu verwenden, zu entscheiden, wann sie KI-generierten Empfehlungen vertrauen oder darauf reagieren sollen (65 Prozent), sowie KI-Ergebnisse zu überprüfen oder zu validieren (63 Prozent).

Das stellt die verbreitete Annahme infrage, Effizienzgewinne seien ein inhärenter Vorteil von Automatisierung und KI. In der Praxis müssen Cybersicherheitsexperten algorithmische Empfehlungen prüfen, erklären und in den jeweiligen Kontext einordnen, bevor sie sicher darauf reagieren können.

Die Auswirkungen auf die tägliche Arbeit fallen gemischt aus. Etwas mehr als ein Drittel der Befragten gab an, weniger Zeit mit praktischen Aufgaben zu verbringen; fast ebenso viele berichteten dagegen von einem höheren Aufwand. Ein ähnliches Bild zeigt sich bei der Systemüberwachung. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI keinen einheitlichen Produktivitätsgewinn erzeugt. Ihr Nutzen hängt von der Reife der eingesetzten Tools, der Qualität der Implementierung und der Fähigkeit der Teams ab, ihre Arbeitsabläufe entsprechend anzupassen.

Auswirkungen auf Einstiegspositionen

Die Umfrage zeigt zudem deutliche Verschiebungen bei Einstiegspositionen in der Cybersicherheit. 56 Prozent der Befragten gaben an, KI habe den Bedarf an Einstiegspositionen im vergangenen Jahr etwas oder erheblich verringert. Das bestätigt Befürchtungen, dass Aufgaben, die traditionell zur Ausbildung von Nachwuchsanalysten dienten – etwa grundlegende Triage, Berichterstellung oder Protokollprüfung –, zunehmend automatisiert werden.

Das Gesamtbild ist jedoch differenzierter. Mehr als die Hälfte der Befragten (53 Prozent) ist der Ansicht, dass KI neue Arten von Einstiegspositionen schafft. Die Studie benennt diese Rollen allerdings nicht näher. Fast die Hälfte der Befragten gab zudem an, KI stimme sie mit Blick auf ihre langfristige Karriere in der Cybersicherheit optimistischer.

Fast zwei Drittel erklärten außerdem, KI habe den Bedarf an grundlegenden Cybersicherheitskompetenzen nicht verringert.

Für CISOs und IT-Führungskräfte ergibt sich daraus eine strategische Herausforderung. Seit einiger Zeit gilt Automatisierung als zentrale Antwort auf den Fachkräftemangel. Die Studie legt jedoch nahe: KI kann Prozesse beschleunigen, ersetzt aber nicht verlässlich den Bedarf an Fachkräften, die Netzwerke, Systeme, Risiken und das Verhalten von Angreifern verstehen.

Das Vertrauensproblem wird zu einem operativen Risiko

Die ISC2-Umfrage zeigt verbreitete Bedenken hinsichtlich einer übermäßigen Abhängigkeit von KI-Empfehlungen und unentdeckten Fehlern, die sich schnell über Systeme hinweg ausbreiten könnten. Viele Befragte äußerten zudem Sorge über unklare Verantwortlichkeiten und die Schwierigkeit, von KI beeinflusste Entscheidungen zu begründen.

Menschliche Entscheidungsträger werden am Ende häufig für Entscheidungen zur Rechenschaft gezogen, auch wenn diese auf KI-Empfehlungen beruhen. Problematisch wird dies insbesondere dann, wenn KI-Empfehlungen zu falschen Ergebnissen führen. Laut ISC2 berichteten 89 Prozent der Befragten, in ihren Unternehmen bereits KI-Empfehlungen erlebt zu haben, die zu fehlerhaften Ergebnissen führten. Gleichzeitig gaben einige Fachleute an, von ihnen werde erwartet, auf KI-generierte Sicherheitsergebnisse zu reagieren, ohne vollständig zu verstehen, wie diese zustande gekommen sind. Fast ein Viertel sagte, dies komme oft oder sehr oft vor; weitere 40 Prozent berichteten, es komme manchmal vor.

Dadurch entsteht eine riskante Lücke zwischen Befugnis und Verantwortung. Wenn Mitarbeitende für Ergebnisse verantwortlich gemacht werden, benötigen sie Zeit, Schulung und Mandat, um KI-Empfehlungen zu hinterfragen. Unternehmen sollten daher klar festlegen, wann KI Empfehlungen aussprechen darf, wann sie handeln darf, wann menschliche Genehmigung erforderlich ist und wer die endgültige Entscheidung trifft.

Auswirkungen auf den Stress

Fast die Hälfte der Befragten gab an, KI habe ihren arbeitsbedingten Stress im vergangenen Jahr verringert. Fast ein Drittel sagte dagegen, KI habe ihn erhöht. Diese Unterschiede scheinen mit Arbeitsbelastung und Vertrauen zusammenzuhängen. Wer von höherem Stress berichtete, verbrachte mit größerer Wahrscheinlichkeit zusätzliche Zeit damit, KI-Ergebnisse zu überprüfen.

Wie andere Systeme auch kann KI den Stress für Cybersicherheitsteams erhöhen, wenn sie Verantwortung ausweitet, aber Kontrolle verringert. Stressreduzierend wirkt sie vor allem dann, wenn sie Reibungsverluste aus gut verstandenen Prozessen entfernt und Menschen bei wichtigen Entscheidungen klare Entscheidungsbefugnisse behält.

Schwachstellenmanagement

Die Umfrage beleuchtet außerdem die möglichen Auswirkungen neuerer KI-Modelle auf das Schwachstellenmanagement.

Eine mögliche Welle zusätzlicher Schwachstellenerkennungen zwingt Organisationen dazu, Patching und Priorisierung neu zu denken.

Ein Befragter beschrieb die Schwachstellenerkennung als „Pipeline mit hohem Durchsatz“ und argumentierte, Abwehrmaßnahmen müssten dieser Geschwindigkeit durch intelligentere Arbeitsabläufe und Automatisierung begegnen, statt allein die Zahl der Mitarbeitenden zu erhöhen.

„KI ersetzt Cybersicherheitsexperten nicht; sie verändert vielmehr die Anforderungen, die der Beruf an sie stellt“, kommentiert Scott Beale, CC, CEO von ISC2 die Stidie. „Da KI zunehmend repetitive Aufgaben übernimmt und zudem komplexe Cybersicherheitsanalysen mit hoher Geschwindigkeit und in großem Umfang durchführt, verlagern sich die Aufgaben im Bereich der Cybersicherheit hin zu höherwertigen Tätigkeiten – vom Stellen der richtigen Fragen über die Validierung von Ergebnissen und deren Interpretation bis hin zur Anwendung menschlichen Urteilsvermögens. Diese Entwicklung beschränkt sich nicht auf Einstiegspositionen. Sie verändert die Arbeitsverteilung innerhalb der Sicherheitsteams, wodurch kontinuierliche Investitionen in Governance, Validierungsverfahren, Mentoring und Kompetenzentwicklung auf allen Ebenen unerlässlich werden.“

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Dieser Artikel erschien ursprünglich auf unserer Schwester-Website Computing.