Rollenbasiertes Bewusstsein in Aktion

Stärkung der Verhaltensresilienz von 28.000 Kollegen

Durch maßgeschneidertes, rollenspezifisches Lernen bei National Grid erfordert die sichere und zuverlässige Bereitstellung von Energie in Großbritannien und den USA mehr als ein allgemeines Sicherheitstraining.

National Grid benötigte ein menschliches Risikoprogramm, das den realen betrieblichen Druck, die hochwirksamen Aufgaben und die sich entwickelnde Bedrohungslandschaft, die durch generative KI geprägt ist, widerspiegelt.

In Zusammenarbeit mit MetaCompliance hat National Grid ein strukturiertes, zweigleisiges Lernmodell eingeführt, das eine unternehmensweite Konsistenz mit einer sehr gezielten Ausbildung für Rollen mit erhöhtem Risiko verbindet.

Nationales Stromnetz

Wie rollenbasiertes Lernen messbare Auswirkungen hat

Review & Finalise

Priorisierte Rollen, die am stärksten von komplexen Bedrohungen betroffen sind

Entwicklung von maßgeschneiderten, szenariobasierten Modulen, die auf die jeweilige Funktion zugeschnitten sind

Implementierung eines strukturierten Dual-Stream-Modells für 28.000 Kollegen

Messung der Auswirkungen des Verhaltens und Vorbereitung auf neue KI-gesteuerte Risiken

Was dies für das menschliche Risikomanagement bedeutet

Verwandlung von Erkenntnissen über das Verhalten in messbare Risikominderung

Ein rollenbasiertes Risiko kann nicht allein durch ein allgemeines Bewusstsein gesteuert werden.

Der Ansatz von National Grid zeigt, wie strukturiertes, szenariobasiertes Lernen risikoreiche Aufgaben, Verhaltensweisen und die Sichtbarkeit von Führungskräften innerhalb eines messbaren Rahmens in Einklang bringen kann.

Da sich die Bedrohungen weiterentwickeln – insbesondere durch Identitätsmissbrauch und KI-gestützte Angriffe – brauchen Unternehmen einen strukturierten Ansatz für das Management menschlicher Risiken.

Menschliches Risikomanagement

Sind Sie bereit, Ihr Bewusstsein in eine messbare Risikominderung zu verwandeln?

Sehen Sie, wie strukturiertes, rollenbasiertes Lernen das Verhalten direkt mit den Ergebnissen von Cyberrisiken verbindet.