Shadow AI im Unternehmen: Nutzung sichtbar machen

Shadow AI ist KI-Nutzung außerhalb des geregelten Wegs

Shadow AI bezeichnet dienstliche KI-Nutzung, die der Organisation nicht bekannt ist oder nicht über ihre vorgesehenen Freigaben läuft. Dazu gehören private KI-Abos, Browser-Erweiterungen, eigene Automatisierungen und nicht erfasste KI-Funktionen bestehender Software. Nicht jede unerfasste Funktion verursacht sofort einen Schaden. Sie erzeugt zunächst eine Kontrolllücke.

Illustratives Beispiel: Der Vertrieb zahlt einen Textassistenten privat, weil die offizielle Freigabe seit Wochen offen ist. Das Tool spart subjektiv Arbeit. Gleichzeitig bleibt unbekannt, welche Kundendaten hineingehen und ob Ergebnisse geprüft werden. Ein Verbot allein beantwortet weder die Datenfrage noch den Bedarf des Teams.

Behandeln Sie Schatten-KI deshalb auch als Hinweis auf fehlende Zugänge, langsame Entscheidungen oder unpassende Werkzeuge. Das entschuldigt keine absichtlichen Regelverstöße. Es hilft, eine Ursache zu bearbeiten, statt lediglich die sichtbare Nutzung zu verdrängen.

Erfassen Sie Bedarf und Datenfluss gemeinsam

Fragen Sie zuerst nach Aufgaben: Welche Texte werden erstellt? Wo lassen Beschäftigte Dokumente zusammenfassen? Welche Funktionen greifen auf E-Mails, Dateien oder Geschäftssysteme zu? Der Produktname allein verrät nicht, ob öffentliche Texte umformuliert oder vertrauliche Dokumente hochgeladen werden.

Erklären Sie Zweck, Umfang und Zugriff auf die Erhebung. Prüfen Sie vor technischen Auswertungen Datenschutz, erforderliche Berechtigungen und gegebenenfalls Beteiligungsrechte. Eine Bestandsaufnahme rechtfertigt keine pauschale Überwachung persönlicher Kommunikation. Die DSGVO verlangt bei personenbezogenen Daten unter anderem Zweckbindung und Datenminimierung.

Quelle: DSGVO, Artikel 5 und 6.

Ein kurzer Erhebungsbogen reicht für den Einstieg

Erfassen Sie pro Nutzung Aufgabe, Anwendung und Zugangsart, Datenkategorien, angebundene Systeme, Ergebnisse und eine fachliche Kontaktperson. Fragen Sie außerdem: Was fehlt am offiziellen Angebot? Diese letzte Antwort hilft bei der Priorisierung einer Alternative.

Bitten Sie zunächst um Kategorien, nicht um das Hochladen tatsächlicher Kundenunterlagen oder vollständiger Chatverläufe. Ein Eintrag wie „Angebotsunterlagen mit Ansprechpartnern und Preisen“ ist für die erste Prüfung oft aussagekräftiger und datensparsamer als ein komplettes Dokument. Unklare Felder werden als Prüfauftrag aufgenommen.

Überführen Sie bestätigte Fälle in ein gemeinsames KI-Inventar mit Verantwortlichen und Status. So entsteht aus einer Befragung eine Arbeitsgrundlage. Speichern Sie nicht nur das Umfrageergebnis als Datei und beginnen beim nächsten Anlass wieder von vorn.

Vom Fund zur geregelten Nutzung

Bearbeiten Sie jeden Fund anhand seines konkreten Bedarfs und Risikos. Wo Datenabfluss oder unkontrollierte Aktionen vermutet werden, sichern die zuständigen Stellen den betroffenen Ablauf ab. Andere Fälle können in eine begrenzte, überprüfte Nutzung überführt werden. Eine Entdeckung ist noch keine Freigabe.

Im fiktiven Vertriebsbeispiel könnte der erste freigegebene Einsatz auf öffentliche Produktinformationen begrenzt werden. Kundenbezogene Daten bleiben bis zur Prüfung ausgeschlossen. Das Team bekommt zugleich eine Rückmeldung, welche Bedingungen für die gewünschte Erweiterung fehlen. Diese Zwischenlösung ist konkreter als eine unbefristete Warteschleife.

Eine freigegebene Alternative muss die Aufgabe lösen

Prüfen Sie eine Alternative mit dem betroffenen Team. Kann sie die nötigen Dateiformate verarbeiten? Ist der Zugang im Arbeitsalltag erreichbar? Bleibt der Aufwand für fachliche Kontrolle vertretbar? Ein offiziell bereitgestelltes Tool hilft wenig, wenn es die gesuchte Funktion nicht abdeckt.

Legen Sie eine interne Reaktionsfrist für neue Wünsche fest, die Sie tatsächlich einhalten können. Die Rückmeldung muss nicht sofort eine Freigabe sein. „Für die Entscheidung fehlt noch die Prüfung der Datenquelle; zuständig ist Person X“ ist bereits ein nachvollziehbarer nächster Schritt.

Halten Sie erlaubte Anwendungen und die Wege für Ausnahmen in der KI-Richtlinie mit konkreter Freigabeliste fest. Neue Regeln sollten Beschäftigte zur passenden Alternative führen und nicht nur auf eine Verbotsliste verweisen.

Messen Sie den geregelten Weg statt einer vermeintlichen Dunkelziffer

Eine höhere Zahl gemeldeter Tools kann zu Beginn ein gutes Zeichen sein: Die Sichtbarkeit steigt. Daraus folgt nicht automatisch, dass mehr unautorisierte Nutzung stattfindet. Umgekehrt beweist eine leere Meldeliste keine vollständige Kontrolle.

Beobachten Sie stattdessen bearbeitbare Größen: Wie viele bestätigte Fälle haben einen Owner? Für wie viele liegt eine Entscheidung vor? Wie lange warten Anträge auf eine erste Rückmeldung? Welche häufigen Aufgaben haben noch keine passende Alternative? Definieren Sie jeweils den Nenner und den Betrachtungszeitraum.

Prüfen Sie zusätzlich einzelne abgeschlossene Fälle: Wird der freigegebene Zugang verwendet, passen Daten und Zweck noch zusammen und kennt das Team den Meldeweg? Der freiwillige NIST-Rahmen kann die laufende Risikosteuerung strukturieren; die hier beschriebenen Kennzahlen sind redaktionelle Vorschläge, keine NIST-Vorgabe.

Quelle: NIST AI Risk Management Framework.

Beginnen Sie mit einem klar abgegrenzten Bereich

Wählen Sie einen Fachbereich, in dem Bedarf und Verantwortliche gut greifbar sind. Kombinieren Sie Gespräche, vorhandene Bestandsdaten und eine einfache Meldemöglichkeit. Das Ergebnis sollte eine priorisierte Liste mit Entscheidungen, offenen Prüfungen und geeigneten Alternativen sein.

In einer operativen Bestandsaufnahme für KI-Governance können wir diesen Weg gemeinsam aufsetzen. Ziel ist ein nutzbarer Überblick samt Folgemaßnahmen. Eine vollständige technische Erkennung sämtlicher KI-Nutzung lässt sich daraus nicht pauschal versprechen.