Illustration Absmeier foto freepik

Schatten-KI, ähnlich wie Schatten-IT, bezieht sich auf die ungeprüfte und dezentrale Nutzung von KI-Diensten durch Mitarbeitende außerhalb der offiziellen IT-Prozesse. Während dies schnelle Produktivitätsgewinne bringen kann, birgt es erhebliche Risiken für Sicherheit, Compliance, Datenqualität und Betriebsstabilität.

Haupt-Risiken

Datenlecks und Datenschutzverletzungen:
Hochsensible Daten wie Kundendaten, interne Strategien oder personenbezogene Informationen (PII) können in externe Modelle oder Speicher gelangen, ohne dass die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) eingehalten wird.
Compliance- und Rechtsrisiken:
Es besteht die Gefahr von Urheberrechtsverletzungen, Vertragsbrüchen oder unzulässigen Datenübermittlungen in Drittstaaten.
Qualitäts- und Reputationsrisiken:
Falsche oder ungeprüfte Output-Produkte, wie fehlerhafte Berichte, können weiterverwendet werden und Entscheidungen oder die Außenwahrnehmung schädigen.
Sicherheitslücken:
Unverwaltete API-Keys, lokale Plugins oder Browser-Erweiterungen können Angriffsvektoren öffnen.
Inkompatible Modelle und Inkonsistenz:
Unterschiedliche Teams nutzen verschiedene Modelle oder Prompts, was zu nicht reproduzierbaren oder auditierbaren Ergebnissen führt.
Vendor-Lock-in und Kostenexplosion:
Unkontrollierte Abonnements und Zahlungswege außerhalb der Beschaffung können zu versteckten Kosten und Abhängigkeitsrisiken führen.
Innovationsbremsen:
Fehlende Governance kann zu Misstrauen der IT/Compliance führen, was später eine sichere Skalierung verhindert.

Ursachen für Schatten-KI

Schatten-KI entsteht oft durch das Bedürfnis der Nutzer nach Geschwindigkeit und einfacher Bedienung, mangelnde offizielle Tools oder schlechte Erreichbarkeit genehmigter Lösungen. Unklare Richtlinien, fehlende Schulung und laxe Beschaffungsprozesse sowie fehlende Sichtbarkeit in Netzwerk- und Cloud-Telemetrie tragen ebenfalls dazu bei.

Strategien zur Vermeidung von Schatten-KI

Klare, praxisnahe Richtlinien:
Definiere, welche Daten in welche Klassen fallen und welche Tools/Dienste für welche Zwecke erlaubt sind. Einfache Entscheidungsbäume sind hierbei effektiver als lange Policies.
Genehmigungsprozesse statt Verbot:
Erlaube die legitime Nutzung über ein schnelles Freigabeverfahren, um Bedürfnisse abzudecken, anstatt sie zu umgehen.
Zentraler, leicht zugänglicher Tool-Katalog:
Bereitstellung geprüfter, datenschutzkonformer KI-Services (intern oder von Anbietern) mit Templates, Prompts und Use-Case-Guides.
Integration in die Beschaffung:
KI-Dienste sollten nur über genehmigte Beschaffungswege mit Sicherheits- und Datenschutzprüfungen sowie vertraglichen Vorgaben (Datenverwendung, Löschpflichten, Audit-Rechte) bezogen werden.

Technische Maßnahmen

Proxy/Firewall-Kontrollen & DLP:
Blockierung oder Tagging von Uploads sensibler Dateitypen zu öffentlichen KI-Anbietern sowie Data-Loss-Prevention-Regeln für Copy/Paste in Webformulare.
API Key Governance:
Zentralisierte Secret-Stores, nur genehmigte Service-Accounts und automatische Key-Rotation.
Sichere, interne Alternativen:
Bereitstellung von On-Premises- oder VPC-gebundenen KI-Instanzen oder vertrauenswürdigen EU-Anbietern für sensible Workloads.
Monitoring und Telemetrie:
Netzwerk- und Cloud-Logs zur Erkennung ungewohnter Verbindungen zu KI-APIs sowie Alerts bei Uploads großer Datenmengen.
Endpoint Controls:
Browser-Policy gegen unautorisierte Extensions und Application-Allow-Lists für KI-Tools.

Organisatorische Maßnahmen & Kultur

Schneller Self-Service-Pfad:
Onboarding-Flow für neue KI-Use-Cases mit Risiko-Screening, Datenschutz-Check und Security-Review innerhalb definierter SLAs.
Schulungen & Awareness:
Kurzmodule zu Themen wie »Was darf ich in KI-Prompts teilen?›, sichere Prompt-Patterns und Umgang mit Ergebnissen (Validierungspflicht).
Belohnung statt Bestrafung:
Reporting-Anreize für Mitarbeitende, die neue Tools melden, sowie schnelle Hilfestellung für legitime Bedarfe.
Rollen & Verantwortlichkeiten:
Product Owner für KI-Tools, Data Stewards für Datensensitivität und Security Champions in Teams.

Checkliste (sofort umsetzbar)

Praktische Checkliste zur Vermeidung von Schatten-KI

Inventarisieren
Interne Umfrage und Netzwerklogs: Führe eine interne Umfrage durch, um herauszufinden, welche KI-Tools von den Mitarbeitenden genutzt werden. Ergänze diese Informationen durch die Analyse von Netzwerklogs, um eine umfassende Liste der genutzten KI-Tools zu erstellen. Dies hilft dabei, einen Überblick über die aktuelle Nutzung zu bekommen und potenzielle Risiken zu identifizieren.
Kurzregeln veröffentlichen
Drei Sätze zur Orientierung: Erstelle und verbreite kurze, prägnante Regeln, die den Mitarbeitenden sofort Orientierung geben. Diese Regeln sollten klar und einfach verständlich sein, um sicherzustellen, dass alle Mitarbeitenden wissen, welche Tools und Praktiken erlaubt sind und welche nicht.
DLP-Regeln aktivieren
Data Loss Prevention (DLP): Implementiere DLP-Regeln, um den Upload sensibler Daten zu öffentlichen KI-Domänen zu verhindern. Starte zudem einen Scan nach API-Keys, um sicherzustellen, dass keine unautorisierten Schlüssel verwendet werden. Diese Maßnahmen helfen, Datenlecks und Sicherheitsverletzungen zu vermeiden.
Genehmigtes KI-Tool bereitstellen
Bereitstellung eines genehmigten Tools: Stelle ein genehmigtes KI-Tool zur Verfügung, das den Datenschutzanforderungen entspricht. Dieses Tool sollte mit Beispielprompts und einem Datenschutzhinweis ausgestattet sein, um den Mitarbeitenden die sichere Nutzung zu erleichtern.
Trainings-Kurzvideo
Rollout eines Trainingsvideos: Entwickle und verbreite ein 5–10-minütiges Trainingsvideo, das alle Mitarbeitenden über die sichere Nutzung von KI-Tools informiert. Das Video sollte wichtige Themen wie den sicheren Umgang mit Prompts und die Validierung von Ergebnissen abdecken.

Diese Maßnahmen helfen dabei, die Risiken von Schatten-KI zu minimieren und eine sichere, konforme Nutzung von KI-Tools im Unternehmen zu gewährleisten.

Erfolgsmessung (KPIs)

Anteil genehmigter vs. ungeprüfter KI-Tools im Inventar.
Anzahl der DLP-Detektionen zu KI-Uploads pro Monat (sinkend).
Time-to-Approval für neue KI-Use-Cases (Ziel: <10 Arbeitstage).
Schulungsbeteiligung ( %) und Reporting-Rate von nicht-standardisierten Tools.

Albert Absmeier & KI

161 Artikel zu „Schatten-KI“

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Schatten-KI im Unternehmen: Risiken erkennen, Vertrauen sichern

25. Juli 2025

Wer glaubt, dass das KI-Zeitalter nur positive Überraschungen parat hat, irrt gewaltig. Eine neue Herausforderung nimmt bereits Form an: die Schatten-KI. Gemeint ist der unkontrollierte Einsatz von KI-Tools außerhalb formeller Governance-Strukturen, also ohne Freigabe oder Überwachung durch IT, Security oder Compliance. Schatten-KI verbreitet sich sogar noch schneller, als das seinerzeit bei der Schatten-IT der Fall…