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Shadow AI

Unkontrollierte Nutzung von KI-Tools außerhalb der IT-Governance

Shadow AI bezeichnet die unkontrollierte oder nicht genehmigte Nutzung von KI-Tools und -Services in Unternehmen außerhalb der IT- und Sicherheits-Governance. Mitarbeitende verwenden z. B. öffentliche Chatbots, Browser-Plugins oder Automations-Tools, um schneller zu arbeiten – oft ohne Freigabe, ohne Dokumentation und ohne klare Regeln für Datenschutz, Sicherheit und Qualität.

Was bedeutet Shadow AI?

Der Begriff ist angelehnt an „Shadow IT“: Technologien werden „im Schatten“ der offiziellen IT eingeführt. Bei Shadow AI geht es speziell um KI-Anwendungen wie ChatGPT, andere Generative KI (Generative AI)-Tools, KI-Add-ons in SaaS-Produkten oder selbst gebaute Workflows (z. B. mit n8n und Automatisierung (Automation)) – häufig mit Unternehmensdaten als Input.

Wie entsteht Shadow AI in der Praxis?

  • Produktivitätsdruck: Teams wollen schneller Texte, Analysen, Code oder Zusammenfassungen erstellen.
  • Niedrige Einstiegshürde: KI-Tools sind in Minuten einsatzbereit, oft per Kreditkarte oder Free-Tier.
  • Fehlende Alternativen: Es gibt kein offizielles, freigegebenes KI-Angebot oder die Beschaffung dauert zu lange.
  • Tool-Wildwuchs: Jede Abteilung nutzt andere Modelle, Prompts und Datenquellen – ohne Standards.

Warum ist Shadow AI riskant?

  • Datenschutz & Geheimhaltung: Mitarbeitende kopieren Kundendaten, Verträge oder interne Strategiepapiere in externe Tools. Das kann gegen Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI verstoßen oder zu Datenabfluss führen (z. B. über Logs, Trainingsnutzung oder falsche Freigaben).
  • Compliance & Regulierung: Ohne Dokumentation und Risikoeinschätzung wird es schwer, Anforderungen aus EU AI Act oder internen Richtlinien nachzuweisen.
  • Sicherheitsrisiken: Ungeprüfte Plugins/Extensions, API-Keys in Klartext oder fehlendes Secrets Management (Schlüsselverwaltung) erhöhen Angriffsflächen.
  • Qualitäts- und Haftungsrisiken: KI-Ausgaben können Fehler enthalten (siehe Halluzinationen (Hallucinations)). Wenn Ergebnisse ungeprüft in Angebote, Reports oder Kundenkommunikation fließen, entstehen Reputations- und Haftungsprobleme.
  • Intransparente Kosten: Viele kleine Abos und API-Nutzung summieren sich; ohne Monitoring fehlen Kostenkontrolle und Optimierung.

Beispiele für Shadow AI

  • Ein Vertriebsteam lässt Angebote von einem öffentlichen KI-Chat formulieren und kopiert dafür Kundendaten hinein.
  • HR nutzt ein KI-Tool zur Bewerber-Vorselektion, ohne Freigabe, Bias-Prüfung oder Dokumentation.
  • Ein Team baut einen Agenten-Workflow mit AI Agents (KI-Agenten) und externen Tools, ohne Sicherheitsprüfung oder Logging.
  • Ein Analyst lädt interne PDFs in ein „AI-PDF-Tool“ hoch, das Daten in Drittstaaten verarbeitet (Problem: Datenresidenz, siehe Data Residency (Datenresidenz)).

Wie geht man mit Shadow AI sinnvoll um?

Shadow AI lässt sich selten nur „verbieten“ – wirksam ist ein kontrollierter Enablement-Ansatz: Unternehmen etablieren klare AI Governance (Rollen, Freigabeprozesse, Richtlinien), bieten sichere, freigegebene KI-Alternativen an (z. B. Enterprise-Chat, interne RAG-Lösungen wie RAG (Retrieval-Augmented Generation)), und ergänzen technische Leitplanken wie DLP, Protokollierung und Zugriffsmanagement. So wird der Nutzen von KI möglich, ohne Sicherheit, Compliance und Qualität zu verlieren.