2026-04-30

Sensitivitätsbezeichnungen und Datensilos für Microsoft Copilot in Ordnung bringen

Diese Folge argumentiert, dass Sensitivitätsbezeichnungen weithin missverstanden werden und Organisationen oft ein falsches Sicherheitsgefühl vermitteln. Obwohl sie den Anschein erwecken, Governance durchzusetzen, sind sie in Wirklichkeit statisch, unvollständig und schlecht gepflegt – und damit in dynamischen, KI-gestützten Umgebungen wirkungslos. Das Kernproblem liegt nicht in der Kennzeichnungstechnologie selbst, sondern in der Art und Weise, wie Organisationen ihre Daten strukturieren und verwalten. Die meisten Umgebungen leiden unter fragmentierten Informationen, die über Teams, SharePoint und andere Systeme verteilt sind, was Silos erzeugt, die sowohl die Zusammenarbeit als auch den effektiven Einsatz von KI blockieren. Dadurch können KI-Werkzeuge wie Copilot nicht auf die richtigen Daten zugreifen und sind gezwungen, Ergebnisse auf Basis unvollständiger oder veralteter Informationen zu erzeugen. Das führt zu dem, was die Folge als „KI-Nacharbeitsschleife“ beschreibt: KI liefert selbstbewusst, aber falsche Ergebnisse, und Mitarbeitende müssen erhebliche Zeit damit verbringen, diese zu überprüfen und zu korrigieren.

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Fix Sensitivity Labels and Data Silos for Microsoft Copilot (English)