Die Befunde der Swimlane-Erhebung zeichnen ein ungleich verteiltes Bild. Während 62 Prozent der Befragten angeben, KI habe ihre Kompetenzentwicklung verbessert, sagt fast jeder Vierte (24 Prozent) das Gegenteil: Die Technik habe die Möglichkeit eingeschränkt, Sicherheitsfähigkeiten aufzubauen. Bemerkenswert ist, dass auch in dieser Gruppe 91 Prozent von gestiegener Arbeitszufriedenheit berichten — praktisch derselbe Wert wie die 92 Prozent unter jenen, deren Kompetenzentwicklung sich verbessert hat.
Deutlicher fallen die Erwartungen an den beruflichen Werdegang aus. 47 Prozent rechnen mit einem steileren Weg in den Beruf. Darin enthalten sind 37 Prozent, die höhere Anforderungen an Einstiegspositionen erwarten, und zehn Prozent, die weniger Gelegenheiten für Nachwuchskräfte sehen, grundlegende Erfahrung zu sammeln. Umgekehrt erwarten 41 Prozent neue spezialisierte Rollen rund um Aufsicht, Validierung und Orchestrierung von KI. Der Bericht leitet daraus ein Arbeitsmodell ab, in dem von Einsteigern früher als bisher erwartet wird, eigenständig zu urteilen und automatisierte Arbeit zu steuern.
„KI verschafft Sicherheitsteams mehr Kapazität und verändert, womit Analysten ihre Zeit verbringen", sagt Cody Cornell, Mitgründer und CEO von Swimlane. Das Problem sei, dass Routinearbeit bislang eine der Formen war, in denen Analysten die Grundlagen erlernten. Werde mehr davon automatisiert, müssten Organisationen Ausbildung und Karrierepfade neu denken, damit Menschen weiterhin das Urteilsvermögen entwickeln, um zu erkennen, wann KI richtig liegt und wann nicht.
Auffällig ist die Kluft zwischen Führungsebene und operativer Praxis. 74 Prozent der Führungskräfte berichten von umfangreichem KI-Einsatz über mehrere Sicherheitsfunktionen hinweg, unter den Praktikern sind es 49 Prozent. Auch bei der formalen Neugestaltung von Analystenrollen hin zu höherwertiger Arbeit gehen die Angaben auseinander: 46 Prozent bei den Führungskräften, 28 Prozent bei den Praktikern.
Beim Thema menschliche Kontrolle zeigt sich ausgeprägtes Selbstvertrauen: 92 Prozent der Befragten trauen sich zu, eine falsche oder unvollständige KI-Empfehlung zu erkennen. 48 Prozent nennen als Situationen, in denen sie sich auf das eigene Urteil verlassen würden, jene Fälle, in denen eine KI-Empfehlung im Widerspruch zu vorliegenden Belegen steht oder ihre Umsetzung den Geschäftsbetrieb oder kritische Systeme stören könnte. Je mehr Ermittlungsarbeit die KI übernimmt, desto stärker verlagert sich die Verantwortung der Analysten auf das Prüfen von Belegen, den Umgang mit Ausnahmen und folgenreichere Entscheidungen.
Hohes Vertrauen in KI ersetze jedoch keine klaren Kontrollen, betont der Bericht. Nötig sei eine Governance, die festlegt, wo menschliche Freigabe erforderlich ist, und die eine vollständige Aufzeichnung KI-gesteuerter Entscheidungen und Aktionen bewahrt. „Die Frage ist nicht, ob Analysten der KI vertrauen sollten. Sie lautet, ob sie genug Informationen haben, um zu entscheiden, wann sie ihr vertrauen können", sagt Mike Lyborg, CISO von Swimlane. Sicherheitsteams müssten nachvollziehen können, wie eine Empfehlung zustande kam, welche Aktion folgen wird, und eingreifen können, bevor eine folgenreiche Entscheidung fällt: „KI übernimmt womöglich mehr Arbeit im SOC, aber die Verantwortung bleibt bei den Menschen."