Expertenartikel: Was ist Shadow AI und welche Risiken birgt sie?
Shadow AI entsteht, weil Mitarbeitende schnelle Ergebnisse brauchen und KI-Tools überall verfügbar sind. Dadurch wandern sensible Daten unbemerkt nach außen. Wenn Sie dieses Thema wirksam lösen wollen, müssem Sie Ursachen klar benennen, Risiken sichtbar machen und die sichere Nutzung von KI-Tools ermöglichen. Stefan Fenn, Geschäftsführer und KI-Sicherheitsexperte bei Smart Labs AI erklärt im Artikel, worauf es ankommt.
Wie verbreitet ist Shadow AI in deutschen Unternehmen?
Eine Studie des Branchenverbands Bitkomvon Oktober 2025 zeigt, wie verbreitet private KI‑Nutzung in Unternehmen bereits eingeschätzt wird:
- 40 Prozent der befragten Unternehmen gehen davon aus, dass Mitarbeitende private KI‑Tools (zum Beispiel ChatGPT) für berufliche Zwecke nutzen.
- 8 Prozent berichten von einer weit verbreiteten Nutzung privater KI‑Anwendungen.
- 17 Prozent sehen vereinzelte Fälle.
- 17 Prozent sind sich unsicher, vermuten jedoch eine Nutzung.
Grundlage für diese Erkenntisse ist eine repräsentative Bitkom‑Umfrage* unter 604 Unternehmen mit mindestens 20 Mitarbeitenden.
Wie entsteht Shadow AI?
Shadow AI entsteht durch die Nutzung von KI-Tools ohne Freigabe und Sichtbarkeit für IT, Datenschutz oder Compliance. Die Ursache ist simple: KI ist schnell, greifbar und näher an der täglichen Arbeit als viele offizielle Systeme. Wer eine E-Mail professioneller formulieren, ein Meeting nachbereiten oder einen ersten Textentwurf erstellen will, tut das auf dem kürzesten Weg. Fehlt eine akzeptierte Alternative oder sind die Nutzungsregeln dafür zu vage, entsteht Shadow AI ganz automatisch.
KI bietet viele Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung. Mit diesen Optionen kommt allerdings auch hohes Missbrauchpotenzial. Wo die Gefahren liegen und wie Sie die Risiken minimieren können, lessen Sie im Artikel KI und ihre Gefahren: Das Missbrauchspotenzial künstlicher Intelligenz.
Welche Risiken entstehen durch Shadow AI im Unternehmen?
Schäden durch Shadow AI entstehen nicht direkt aufgrund der inoffiziellen Nutzung von KI-Tools. Doch aus dieser Form der Nutzung resultiert oft, dass wichtige Inhalte, sensible Daten und Betriebsinterna nach außen wandern.
Wichtig ist hierbei die Unterschiedung zwischen Shadow AI und Shadow IT: Letztere benötigt technisches KnowHow, die Hürden sind höher und es existieren etablierte Erkennungsstrategien. Shadow AI passiert dagegen in Sekunden innerhalb des Browsers, bleibt unsichtbar und führt dazu, dass Unternehmensdaten im schlimmsten Fall in falsche Hände geraten.
Daraus resultieren zwei unmittelbare Folgen: Datenabfluss und blinde Flecken. Mitarbeitende kopieren Kundennachrichten, laden Protokolle hoch oder füttern die KI mit Verträgen. Selbst kurze Ausschnitte offenbaren viel Kontext und können vertrauliche Informationen enthalten. Gleichzeitig fehlen Logs, zentrale Freigaben und Feedback. Risiken werden so erst sichtbar, wenn es bereits zu spät ist.
Wie lässt sich Shadow AI sicher steuern?
Unternehmen müssen KI‑Nutzung nicht verhindern, sondern sicher ermöglichen. Dafür braucht es klare Regeln, eine funktionierende Alternative und technische Leitplanken, die in der täglichen Arbeit unterstützen statt sie zu blockieren. Das Risiko lässt sich Schritt für Schritt reduzieren:
1. Zuerst braucht es klare Verantwortlichkeiten und einfache Regeln, damit jeder weiß,
was erlaubt ist.
2. Danach folgt ein freigegebenes, leicht zugängliches KI‑System, das unter der Kontrolle
des Unternehmens ist und den Alltag wirklich erleichtert.
3. Anschließend kommen technische Leitplanken wie DLP oder Upload‑Warnungen sowie
praxisnahe Trainings. DLP (Data Loss Prevention) ist eine Sicherheitslösung, die
verhindert, dass sensible Daten unbefugt weitergegeben, verloren oder missbraucht
werden.
4. Am Ende steht ein klarer Notfallplan für den Ernstfall. So entstehen mehr Transparenz
und aktives Engagement der Mitarbeitenden, den Arbeitsalltag zu verbessern. Die
Produktivität steigt.
Wie können Sie Shadow-AI strukturiert angehen? Mit einem 7-Tage-Plan!
Der Reduktion von Shadow AI können Unternehmen anhand dieses 7‑Tage‑Plans verfolgen.
Tag 1 – Bestandsaufnahme. Klären Sie strukturiert, was bisher mit KI gemacht wurde, wofür sie gebraucht wird und welche Einsatzideen es bereits gibt. Markieren Sie dabei die Stellen, an denen sensible Daten vorkommen. Damit ist der Ausgangspunkt nicht nur technisch, sondern auch inhaltlich sauber dokumentiert.
Tag 2 – Risiken verstehen und kommunizieren. Formulieren Sie die zentralen Risiken in klarer Alltagssprache, teilen Sie die Gefahren offen im Unternehmen und stellen Sie konkret dar, welche Folgen ein unkontrollierter Einsatz haben kann. So entsteht ein gemeinsames Verständnis, warum Handeln nötig ist und welche Ziele erreicht werden sollen.
Tag 3 – Sichere Alternative suchen und bereitstellen. Wählen Sie ein KI‑System, das kontrolliert betrieben werden kann. Legen Sie transparent dar, wo die Daten verarbeitet werden, etwa in einem Rechenzentrum in Deutschland oder vollständig im Unternehmen). Entscheidend ist, dass die Alternative im Alltag überzeugt und die Mitarbeitenden sie freiwillig bevorzugen.
Tag 4 – Einfache Regeln festlegen. Definieren Sie klare, kurze Regeln für den Alltag, die jeder versteht und anwenden kann. Halten Sie die Vorgaben so knapp, dass sie tatsächlich gelesen werden, und so präzise, dass sie Orientierung geben.
Tag 5 – Schulung und AI‑Workshop durchführen. Zeigen Sie an echten Beispielen, was erlaubt ist, was nicht, und wie man sicher arbeitet. Der Fokus liegt auf praktischen Situationen, damit die Regeln in der täglichen Arbeit sofort greifbar werden.
Tag 6 – Leitplanken für AI‑Systeme aktivieren. Setzen Sie Warnungen, Upload‑Checks oder DLP‑Regeln dort ein, wo der Datenabfluss tatsächlich passiert. Diese Leitplanken sollen unterstützen, nicht blockieren, und frühzeitig auf riskante Eingaben hinweisen.
Tag 7 – Feedback einsammeln und verbessern. Fragen Sie nach, was funktioniert und was bremst. Auf Basis dieser Rückmeldungen verbessern Sie die Regeln und das Angebot konsequent. So wächst die Akzeptanz und der Prozess bleibt anpassbar.
Was bedeutet Shadow AI für Ihr Unternehmen?
Shadow AI entsteht dort, wo ein hohes Änderungstempo auf fehlende Alternativen trifft. Das Risiko wächst, weil Daten das Unternehmen ungewollt verlassen und niemand den Überblick hat. Wer sichere Nutzung ermöglicht, schafft Transparenz, schützt Daten und erhöht die Produktivität. Jetzt gilt es, die richtigen Strukturen aufzubauen, den sicheren Einsatz zu ermöglichen und die Nutzung kontinuierlich zu verbessern. Auf diese Weise halten Sie mit den rasanten technologischen Entwicklungen Schritt.
Stefan Fenn ist Mathematiker und Informatiker sowie CEO von Smart Labs AI. Mit langjähriger Erfahrung in der Entwicklung komplexer Software-Lösungen für Banken und Versicherungen verbindet er fundiertes mathematisches Know-how mit praxisnaher Softwarearchitektur. Bei Smart Labs AI verantwortet er insbesondere den Test und die Härtung von KI-Systemen und sorgt dafür, dass diese zuverlässig, sicher und robust in bestehende Geschäftsprozesse integriert werden können.
Vivien Gebhardt ist Onlineredakteurin bei exali. Hier erstellt sie Content zu Themen, die Selbständigen, Freiberuflern und Unternehmern unter den Nägeln brennen. Ihre Spezialgebiete sind Risiken im E-Commerce, Rechtsthemen und Schadenfälle, die bei exali versicherten Freelancern passiert sind.
