Shadow AI: Was dahintersteckt und welche verborgenen Risiken für Unternehmen entstehen

Künstliche Intelligenz (KI) bietet zahlreiche Dienste, die Workflows verschlanken und Aufgaben automatisieren, was Effizienz und Produktivität steigert. KI hat in modernen Workflows stetig an Bedeutung gewonnen, in vielen Fällen allerdings schneller, als Unternehmen es wirksam steuern können.

Die Nutzung nicht freigegebener KI-Plattformen außerhalb der Überwachung eines Unternehmens erzeugt Shadow-AI-Risiken. Bleiben diese ungesteuert, entstehen daraus nach und nach Sicherheitsrisiken und operative Risiken, die eine Umgebung aus der Compliance drängen können.

Shadow AI und die verborgenen Risiken für Unternehmen

Shadow AI ist eine Unterkategorie von Schatten-IT und beschreibt die nicht autorisierte Nutzung von KI-Plattformen oder KI-Tools innerhalb eines Unternehmens. Da sehr viele KI-Plattformen cloudbasiert und leicht zugänglich sind, können Benutzer:innen innerhalb weniger Minuten ein Konto anlegen, ohne die Administrator:innen jemals zu informieren.

In vielen Umgebungen greifen Benutzer:innen eigenständig zu KI-Tools, um Workflows zu verschlanken. Ohne angemessene Kontrolle wandern diese Tools unbemerkt in die Geschäftsprozesse ein und umgehen dabei die erforderlichen Risikobewertungen von Anbietern sowie Sicherheitsprüfungen.

Je stärker Shadow AI um sich greift, desto größer wird das Risiko für das Unternehmen. Beschäftigte geben zum Beispiel vertrauliche Unternehmensinformationen in KI-Plattformen ein, ohne zu wissen, wie diese die Daten verarbeiten. Diese fehlende Kontrolle vergrößert die Angriffsfläche einer Umgebung und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Daten offengelegt werden.

Was als Effizienz-Trick beginnt, wird zu einem ungesteuerten Risiko, vor allem wenn Administrator:innen gar nichts davon wissen. Ohne klare Governance-Richtlinien für den Umgang mit KI kann sich Shadow AI rasend schnell in Ihrer Umgebung ausbreiten, noch bevor Sie die Auswirkungen überhaupt erkennen.

Compliance-Risiken durch die Nutzung von Shadow AI

Die Einhaltung regulatorischer Rahmenwerke endet nicht mit der Einführung von Sicherheitskontrollen. Unternehmen sind dafür verantwortlich zu wissen, wo ihre schützenswerten Daten liegen und wie sie verarbeitet werden, denn Compliance-Rahmenwerke verlangen Transparenz und Kontrolle.

Wenn Shadow-AI-Workflows außerhalb bestehender Kontrollen und Überwachungsprozesse laufen, riskieren Unternehmen Verstöße gegen die Compliance. Wer die möglichen Governance-Lücken durch Shadow AI versteht, schafft die Grundlage dafür, KI-Nutzung und Compliance in Einklang zu bringen.

Shadow AI verschleiert Risiken

Viele KI-Plattformen sind cloudbasiert und können Daten deshalb flexibel in verschiedenen Regionen verarbeiten. Ohne eine formale IT-Prüfung bleibt völlig offen, wohin Shadow-AI-Tools Ihre Daten übermitteln und wo sie diese physisch speichern.

Shadow AI verwischt außerdem, wie lange Ihre Daten aufbewahrt werden und ob sie für eine spätere Verarbeitung protokolliert oder gespeichert werden. Unklare Datenresidenz und undurchsichtige Übermittlungspraktiken erschweren es Unternehmen, die Einhaltung von Vorschriften mit strengen Anforderungen an den Umgang mit Daten nachzuweisen.

Zugriffs- und Aufbewahrungsrichtlinien werden ausgehebelt

Zahlreiche Compliance-Rahmenwerke verlangen von Unternehmen, festzulegen, wer auf sensible Daten zugreifen darf und wie lange diese aufbewahrt werden. Werden Daten außerhalb von Identitätsmanagementsystemen und Kontrollen für das Datenlebenszyklus-Management verarbeitet, schwächt das Ihre Governance-Strategie.

Beschäftigte geben zum Beispiel vertrauliche Daten in KI-Plattformen ein, die weder Ihren Aufbewahrungsfristen noch Ihren Zugriffskontrollen entsprechen. Dadurch wird es schwierig, einheitliche Standards für den Umgang mit Daten im gesamten Unternehmen durchzusetzen.

Blinde Flecken bei Audits

Werden KI-Plattformen ohne Freigabe eingeführt, lässt sich nicht sicherstellen, dass ihre Überwachungs- und Berichtsfunktionen den Compliance-Vorgaben genügen. Audits belegen, dass Ihr Unternehmen alle für seine Umgebung geltenden regulatorischen Rahmenwerke einhält. Können Sie Ihre Sorgfaltspflicht nicht nachweisen, entstehen Lücken, die erst bei regulatorischen Prüfungen ans Licht kommen, und das Risiko von Sanktionen und Bußgeldern steigt.

Darum ist das Blockieren von KI-Tools selten eine wirksame Strategie

Shadow AI ist in erster Linie ein Transparenzproblem. Die Lösung liegt darin, Einführung und Überwachung auszubalancieren, um die Produktivität zu steigern, ohne die IT-Compliance zu gefährden. Die typische Reflexreaktion, wenn ein Unternehmen Shadow AI zum ersten Mal entdeckt, besteht allerdings darin, den Zugriff auf nicht freigegebene Tools vollständig zu unterbinden.

Kurzfristig kann dieser Ansatz das Risiko senken, doch ein pauschales Verbot von KI schafft neue Herausforderungen für IT-Teams.

Die KI-Nutzung wandert weiter in den Untergrund

Einer der Hauptgründe, warum Beschäftigte KI-Tools nutzen, sind die Effizienzgewinne. Den Zugriff auf Plattformen zu sperren, ohne klare Alternativen anzubieten, reduziert Shadow AI nicht, es macht sie nur unsichtbarer.

Beschäftigte weichen dann beispielsweise auf ihre privaten Geräte aus oder nutzen Mobilfunknetze statt des Firmen-WLANs. Damit entfernt sich die KI-Nutzung noch weiter von den bestehenden Überwachungs-Frameworks.

Die Transparenz sinkt

Wenn Beschäftigte das Gefühl haben, dass KI am Arbeitsplatz ein Tabu ist, legen sie seltener offen, welche Tools sie einsetzen und wie sie diese nutzen. So wird Shadow AI in einer Umgebung normalisiert, in der der Umgang mit Daten im Verborgenen bleibt, und die Kluft zwischen KI-Einsatz und Kontrolle wächst.

Unnötige Reibung zwischen IT-Teams und Beschäftigten

Für IT-Teams ist die nicht autorisierte Nutzung von KI-Tools eine Bedrohung, die das Sicherheitsniveau einer verwalteten Umgebung schleichend untergräbt. Benutzer:innen dagegen sehen in KI-Plattformen Werkzeuge, die ihre Produktivität steigern. Setzen IT-Teams strikte Blockierregeln durch, führt diese unterschiedliche Sichtweise schnell zu Spannungen.

Verantwortungsvolle Shadow-AI-Governance mindert Risiken

Governance-Strategien sollten nicht darauf abzielen, die Nutzung von KI-Plattformen zu unterbinden, um Shadow AI einzudämmen. Das Ziel sollte vielmehr sein, dass die Einführung mit den bestehenden Sicherheits- und Compliance-Leitplanken im Einklang steht.

Shadow-AI-Risiken lassen sich nie vollständig ausschließen, da sich sowohl die Anforderungen im Unternehmen als auch die Fähigkeiten von KI weiterentwickeln. Die Steuerung der KI-Nutzung sollte eine fortlaufende Aufgabe sein, die sich mit den Workflows mitentwickelt.

Klare Richtlinien für die KI-Nutzung festlegen

Ohne klare Vorgaben müssen Beschäftigte selbst entscheiden, was eine akzeptable KI-Nutzung ist. Eine formale Richtlinie für die KI-Nutzung beseitigt Unklarheiten und sorgt dafür, dass alle Benutzer:innen ein einheitliches Verständnis der Fallstricke von Shadow AI haben.

Eine belastbare Richtlinie zur KI-Nutzung sollte Folgendes enthalten:

• Leitfaden zur Datenklassifizierung: Legen Sie fest, welche Daten in KI-Systeme eingegeben werden dürfen und welche nicht.
• Freigabeanforderungen: Benennen Sie die Compliance- und Sicherheitsanforderungen, die eine Plattform erfüllen muss, damit sie sicher eingesetzt werden kann.
• Dokumentation und Protokollierung: Beschreiben Sie, wie die KI-Nutzung festgehalten werden soll, um Audit-Trails zu sichern und die Dokumentation zu stärken.
• Sanktionen bei Verstößen: Legen Sie Disziplinarmaßnahmen oder Korrekturmaßnahmen fest, falls KI-Tools außerhalb der freigegebenen Standards für den Umgang mit Daten genutzt werden.
• Nutzungsregeln: Stellen Sie unmissverständlich klar, ob öffentliche KI-Plattformen erlaubt oder verboten sind, einschließlich bestimmter Bedingungen, unter denen die Nutzung zulässig ist.

💡 Hinweis: Richtlinien sollten reale Workflows und Anwendungsfälle unterstützen und zu ihnen passen, statt rein einschränkend zu wirken.

Freigegebene und unterstützte KI-Tools bereitstellen

Um Shadow AI zu minimieren, sollten IT-Teams ihren Benutzer:innen geprüfte KI-Lösungen als Alternative zu nicht freigegebenen Tools anbieten. Vor der Bereitstellung sollten KI-Tools Folgendes durchlaufen:

• Sicherheitsprüfungen: eine gründliche Bewertung der Sicherheitskontrollen des Anbieters und seiner Vorgehensweise bei der Reaktion auf Vorfälle vor der Freigabe.
• Prüfung der Datenresidenz: Überprüfen Sie, wo Daten gespeichert und verarbeitet werden, damit die Vorgaben zum Speicherort eingehalten werden.
• Prüfung des Umgangs mit Daten: Sehen Sie sich die Auftragsverarbeitungsverträge an, um Aufbewahrungsfristen und die Verwendung eingegebener Daten für das Modelltraining zu klären.
• Integration in Identitäts- und Zugriffskontrollen: Prüfen Sie, ob die KI-Plattform zentrale Authentifizierung und rollenbasierten Zugriff unterstützt.

Indem Sie Endbenutzer:innen eine unterstützte Alternative anbieten, nehmen Sie nicht freigegebenen KI-Plattformen den Reiz. Außerdem behalten Sie so die Transparenz und stellen die Compliance sicher, ohne die Produktivität in Ihrem Unternehmen zu bremsen.

Laufende Schulungen zum zulässigen Umgang mit Daten

Schulungen spielen eine wichtige Rolle dabei, KI-Governance zu einer gemeinsamen Verantwortung von Administrator:innen und Endbenutzer:innen zu machen. Ein Bewusstsein für die Sensibilität von Daten und für KI-bezogene Risiken hilft Beschäftigten, KI-Vorgaben zu verstehen und einzuhalten.

Dauerhafte Transparenz über Nutzungsmuster von KI

KI-Plattformen entwickeln sich exponentiell weiter, und dieser rasante Wandel verändert auch das Nutzungsverhalten der Endbenutzer:innen. KI-Governance sollte daher keine einmalige Aufgabe sein, sondern sich anpassen, sobald neue Tools und Anwendungsfälle auftauchen.

Administrator:innen sollten beobachten, welche KI-Tools in ihrer Umgebung an Beliebtheit gewinnen, und regelmäßig bewerten, ob neue Nutzungsmuster zusätzliche Sicherheits- oder Compliance-Fragen aufwerfen.

Shadow-AI-Risiken einfacher mindern und steuern mit NinjaOne

NinjaOne IT-Asset-Management hilft Unternehmen dabei, installierte KI-Tools und Anwendungen in der gesamten Umgebung zu erkennen, und schafft so Transparenz über mögliche nicht autorisierte Nutzung. Mit den Funktionen zur Durchsetzung von Richtlinien unterstützt NinjaOne IT-Teams dabei, freigegebene KI-Tools zu definieren und Governance-Standards durchzusetzen, sodass Admins freigegebene KI-Lösungen einheitlich in der gesamten Umgebung bereitstellen können.

Einführung und Transparenz ausbalancieren, um Shadow-AI-Risiken zu minimieren

Das rasante Wachstum von KI hat die unterschiedlichsten Dienste hervorgebracht, die die Produktivität im Arbeitsalltag steigern. Je mehr KI-Funktionen hinzukommen und sich weiterentwickeln, desto bequemer lassen sich damit Anforderungen im Arbeitsalltag schnell und effizient erledigen.

Die schnelle Verbreitung von KI-Tools kann Überwachungs- und Freigabeprozesse abhängen, sodass Beschäftigte zu nicht freigegebenen Lösungen greifen. Mit klaren Nutzungsrichtlinien, freigegebenen Alternativen, Schulungen für Beschäftigte und dauerhafter Transparenz sind Unternehmen besser aufgestellt, um Risiken zu senken, ohne Innovation auszubremsen.

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