KI kann Sicherheitslücken aufspüren und beim Programmieren helfen. Doch was passiert, wenn dieselben Fähigkeiten auch Angriffe erleichtern? Sicherheitsforscher Franz Bettag berichtet Dr. Benjamin Linnik, wie er KI bei der Suche nach Schwachstellen einsetzt – und warum Unternehmen dabei ihren bestehenden Code nicht aus dem Blick verlieren sollten.
\nWas sollten Unternehmen tun, wenn KI immer mehr Code schreibt? Bettag empfiehlt bewährte Entwicklungsmethoden wie testgetriebenes Arbeiten und rät, auch den über Jahre gewachsenen Bestandscode zu prüfen. Beide diskutieren zudem, weshalb leistungsfähige Modelle zugleich für Verteidiger und Angreifer interessant sind – und welche Schwierigkeiten Zugangsbeschränkungen für Sicherheitsprüfungen schaffen können.
\nDas Gespräch führt von europäischen Rahmenbedingungen und lokal betriebenen Modellen bis zur praktischen Modellauswahl: Eigene Tests helfen Unternehmen zu beurteilen, welches Modell für welche Aufgabe gut genug und bezahlbar ist. Zum Schluss geht es darum, Fachwissen in gezielte Anweisungen für KI-Agenten zu übertragen und Ideen schneller umzusetzen.
\nHINWEIS: Die Folge wurde am 3. September 2026 aufgenommen – dem Tag, an dem OpenAI GPT-6 Astra vorgestellt hat. Franz Bettag bezieht sich im Gespräch mehrmals auf die für diesen Tag angekündigte, aber zu diesem Zeitpunkt noch nicht realisierte Release.
\n––
\nKapitelübersicht:
\n00:00 – DOAG VOICES Intro mit Teaser, Folge 48, Edition FutureAI
\n00:55 – Franz Bettag und die Suche nach echten Sicherheitslücken
\nWie er KI für Schwachstellenmeldungen einsetzt und Fehlalarme vermeidet.
\n04:45 – Sicherer Code beginnt bei der Entwicklung
\nBettag spricht über Tests, KI-generierten Code und Risiken im Bestand.
\n09:20 – Mächtige Modelle, begrenzter Zugang
\nWarum Sicherheitsforschung und der Schutz vor Missbrauch in Konflikt geraten können.
\n14:15 – Wie schnell verändert KI die Sicherheitslage?
\nDie beiden sprechen über Fortschritte bei KI-Agenten und mögliche Folgen für Unternehmen.
\n19:17 – AGI, Regulierung und Europas Rolle
\nAus der technischen Debatte wird die Frage, wie Innovation gefördert werden kann.
\n25:34 – Modelle im eigenen Betrieb: Wie viel Vertrauen ist möglich?
\nEs geht um Daten, Hosting, offene Modelle und mögliche Manipulationen.
\n31:45 – Prognosen und der passende Modelleinsatz
\nBettag und Linnik diskutieren Leistungsversprechen, Kosten und eigene Benchmarks.
\n39:00 – Unternehmenswissen für KI-Agenten nutzbar machen
\nWarum gezielte Skills hilfreicher sein können als eine einzige große Anweisungsdatei.
\n42:45 – Von der Idee zur Umsetzung
\nEin Marketingbeispiel und Erfahrungen aus Hackerwettbewerben zeigen das Tempo der Veränderung.
\n46:51 – DOAG VOICES Outro, Folge 48, Edition FutureAI
\n––
\nDie Top 3 Learnings dieser Episode:
\n1. KI-generierter Code braucht klare Anforderungen und verlässliche Tests; bestehender Code verdient ebenfalls eine Sicherheitsprüfung.
\n2. Modellleistung und Kosten lassen sich am besten anhand eigener, überprüfbarer Aufgaben vergleichen.
\n3. KI-Agenten arbeiten gezielter, wenn sie für eine Aufgabe nur das relevante Fachwissen erhalten.
\n––
\nMehr über Franz Bettag: https://www.linkedin.com/in/franzbettag/
\nFranz Bettag spricht auf der KI Navigator 2026 (18. & 19. November) im NCC in Nürnberg: https://meine.doag.org/events/ki/2026/agenda/#agendaId.8877
\n–––
\nMehr über Dr. Benjamin Linnik:
\nhttps://www.linkedin.com/in/benjaminlinnik/
\n–––
\nMehr über die DOAG:
\n\n–––
\nAnstehende DOAG-Konferenzen:
\nKI Navigator 2026 | 18. & 19. November 2026
\nhttps://www.kinavigator.eu/de/home/
\nACHTUNG: Für die KI Navigator 2026 in Nürnberg können noch bis zum 29. September stark rabattierte Tickets erworben werden!
\nDOAG 2026 Konferenz + Ausstellung | 17. - 19. November 2026
\nhttps://anwenderkonferenz.doag.org/de/home/
\nAuch hier läuft die Early-Bird-Aktion noch bis 29. September.
\nDevLand 2027 | 3. - 5. März 2027
\n\n","author_name":"Various Experts & Special Interested IT-People"}