Thought Leadership
Künstliche Intelligenz verändert auch das Domain-Management in Unternehmen. Automatisierte Systeme erleichtern es, die richtigen Domains zu finden, unterstützen beim Domain-Monitoring und können in Teilen auch zur Portfolioanalyse herangezogen werden.
Doch wo liegen die Grenzen der Automatisierung – und warum bleibt menschliche Kontrolle trotz technologischem Fortschritt unverzichtbar?
Domain-Portfolios im Wandel: Von Technikbestand zum Geschäftsrisiko
In vielen IT-Abteilungen mittelständischer und großer Unternehmen wächst das Domain-Portfolio kontinuierlich. Neben produktiven Domains kommen Subdomains, Redirects, temporäre Projekt-Adressen oder technische Schnittstellen hinzu. Besonders Unternehmen mit internationaler Ausrichtung verwalten eine Vielzahl an länderspezifischen Top-Level-Domains (ccTLDs) oder nutzen branchenbezogene Endungen wie .tech, .shop oder .systems.
Was als rein technisches Verwaltungsthema begann, ist heute ein geschäftskritischer Bereich: Domains beeinflussen die digitale Sichtbarkeit, sind zentraler Bestandteil der Markenführung und stellen einen potenziellen Angriffsvektor dar. Gleichzeitig fehlt in vielen Unternehmen die zentrale Sicht auf das gesamte Portfolio – oft sind Domains über verschiedene Registrare und Abteilungen verteilt, ohne strategische Steuerung.
Automatisierung: Stärken und blinde Flecken
KI-basierte Tools könnten erste Entlastung bringen. Sie analysieren Domainbestände auf ablaufende Registrierungen, identifizieren potenziell gefährliche Namensähnlichkeiten und unterstützen bei der Generierung neuer Domains – inklusive Prüfung der Verfügbarkeit und Vorschlägen auf Basis semantischer Analysen.
Für standardisierte Aufgaben, wie das Aufspüren bekannter Phishing-Muster, die Erkennung verdächtiger Schreibweisen (Typosquatting) oder das Beobachten bestimmter TLDs ist KI ein valides Werkzeug. Systeme lassen sich so konfigurieren, dass sie Veränderungen am Portfolio kontinuierlich überwachen und Auffälligkeiten melden – eine wichtige Funktion bei der Absicherung geschäftskritischer Domains.
Doch sobald es um die Bewertung komplexer Portfolios geht, stößt KI an Grenzen. Automatisierte Tools erkennen häufig nur offensichtliche Risiken – etwa bei generischen Domains oder populären TLDs wie .com oder .de. Weniger verbreitete Endungen oder kontextspezifische Domains, etwa .ai, .global oder .consulting, erfordern menschliche Einordnung. Auch beim Thema „Brand Protection“ durch gezielte Registrierung von Tippfehler-Domains ist Fingerspitzengefühl gefragt: Nicht jede scheinbar verdächtige Domain ist automatisch eine Bedrohung – sie kann und sollte auch Teil einer eigenen Schutzstrategie sein.
Kontext schlägt Mustererkennung
Ein wesentliches Problem automatisierter Domain-Inventuren liegt in der fehlenden Kontextfähigkeit. KI erkennt Muster, aber keine organisatorischen oder rechtlichen Zusammenhänge. So lassen sich beispielsweise keine Rückschlüsse auf Eigentumsverhältnisse, Verantwortlichkeiten oder interne Freigabeprozesse ziehen. Besonders in Unternehmen mit historisch gewachsenen IT-Strukturen besteht hier Klärungsbedarf.
Zudem bewerten KI-Systeme technische Parameter – nicht jedoch strategische oder regulatorische Relevanz. Ob eine bestimmte Domain etwa unter Compliance-Aspekten kritisch ist, ob sie in Geschäftsprozesse eingebunden ist oder in Zertifizierungsverfahren wie ISO 27001 oder TISAX eine Rolle spielt, bleibt durch automatisierte Analyse unbeantwortet.
Neue regulatorische Anforderungen durch NIS2
Die Einführung der NIS2-Richtlinie bringt zusätzlichen Handlungsdruck. Unternehmen, die unter den erweiterten Anwendungsbereich fallen, müssen künftig umfassender dokumentieren, wie sie ihre digitale Infrastruktur absichern – einschließlich des Domain-Managements.
Zentrale Anforderungen sind u. a. klare Zuständigkeiten, dokumentierte Prüfprozesse und nachvollziehbare Eigentumsverhältnisse bei Domains. Die alleinige Nutzung automatisierter Systeme reicht dafür nicht aus. Zwar kann KI bei der Vorbereitung unterstützen – etwa durch Hinweise auf inkonsistente Whois-Daten oder auslaufende Registrierungen –, doch die Verantwortung liegt weiterhin bei der Organisation.
Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der eindeutigen Identifizierbarkeit von Domain-Inhabern gegenüber Behörden. Unternehmen sollten deshalb bereits jetzt Strukturen schaffen, die Transparenz und Nachvollziehbarkeit gewährleisten – nicht nur im Hinblick auf NIS2, sondern auch mit Blick auf künftige Zertifizierungsanforderungen.
KI sinnvoll integrieren – nicht blind verlassen
Der Einsatz von KI im Domain-Management sollte strategisch erfolgen. Ziel ist nicht die vollständige Automatisierung, sondern die intelligente Entlastung von Routinetätigkeiten. Systeme können helfen, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen, technische Auffälligkeiten zu identifizieren und Prozesse effizienter zu gestalten – sie ersetzen jedoch keine verantwortliche Steuerung.
Eine erfolgreiche Domain-Inventur basiert deshalb auf einem Zusammenspiel aus Technologie und Organisation. Idealerweise erfolgt die Analyse der Bestände zunächst automatisiert – die Bewertung und Einordnung jedoch durch geschulte IT-Verantwortliche. So lassen sich technische und geschäftliche Aspekte sinnvoll miteinander verknüpfen.
Domain-Management strategisch neu aufstellen
Die Bestandsaufnahme der eigenen Domains ist mehr als eine einmalige Aufgabe – sie ist Teil einer nachhaltigen Digitalstrategie. Gerade im gehobenen Mittelstand bieten KI-gestützte Tools eine Möglichkeit, Prozesse zu vereinfachen und Sicherheitsstandards zu erhöhen. Gleichzeitig braucht es klare Zuständigkeiten, einheitliche Datenstrukturen und eine übergeordnete Steuerung.
Wer die technologischen Potenziale nutzt, ohne sich in trügerischer Sicherheit zu wiegen, schafft die Grundlage für ein zukunftssicheres, Compliance-konformes Domain-Management. Nicht zuletzt steigen damit auch die Resilienz und Reaktionsfähigkeit in Krisensituationen – ein entscheidender Faktor im digitalen Wettbewerb.
