Licht ins Dunkle bringen!

Schatten-KI im Unternehmen: Ursachen, Risiken und Lösungen im Überblick

Unbemerkt, aber weit verbreitet: Mitarbeitende nutzen KI-Tools oft ohne Freigabe. Schnell ein Text mit ChatGPT, ein Bericht per Knopfdruck. Was wie eine effiziente Lösung erscheint, birgt Risiken für Datenschutz, Sicherheit und Qualität. Erfahren Sie, wie IT-Teams Risiken erkennen, Regelwerke etablieren und KI verantwortungsvoll in die Organisation integrieren können.

Darum geht‘s

  • Definition von Schatten-KI verstehen
  • Risiken erkennen und Konsequenzen einstufen
  • Kontrollmechanismen entwickeln und Nutzung regeln
  • KI als strategische Maßnahme erkennen

Schnellere Prozesse, höhere Produktivität: KI-Tools haben längst Einzug in den Arbeitsalltag gehalten. Allerdings sind nur die wenigsten Tools von den verantwortlichen IT-Abteilungen offiziell genehmigt. Laut einer Studie nutzen rund 70 % der Beschäftigten KI-Anwendungen ohne Freigabe und verdeutlicht, um welche Mengen an Daten es sich dabei handeln muss.

Mit der zunehmenden Verbreitung wächst der Handlungsdruck: Unternehmen müssen den Einsatz von KI nicht nur technisch absichern, sondern auch strategisch begleiten. Es gilt, neue Technologien sinnvoll in bestehende Prozesse zu integrieren und gleichzeitig das Bewusstsein für Risiken und Verantwortung zu stärken. Genau hier entsteht ein Spannungsfeld, das viele Organisationen beschäftigt: Wie lassen sich Innovationsdrang und Sicherheitsanforderungen miteinander vereinbaren?

💡 Ein Blick hinter die Kulissen

Auch wir bei Zammad beschäftigen uns intensiv mit dieser Frage und entwickeln derzeit KI-Funktionen, die sich datenschutzkonform, nachvollziehbar und sinnvoll in bestehende Supportprozesse integrieren lassen. Mehr zu unserer KI-Strategie bei Zammad

Zwischen Effizienz und Unsicherheit: Was heißt Schatten-KI eigentlich?

Schatten-KI bezeichnet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen außerhalb der offiziell genehmigten Systeme. Sie steht somit im Gegensatz zu den durch das Unternehmen zentral eingeführten und überwachten KI-Lösungen. Typische Beispiele für Schatten-KI sind etwa die Nutzung von ChatGPT, der Einsatz von AutoML-Tools oder das Erstellen von KI-generierten Inhalten. Alles ohne entsprechende Freigabe.

Die Gründe für die unerlaubte Nutzung sind meist ähnlich. Innovationsdruck und die Erwartung, zügig Ergebnisse vorzulegen, spielen oft eine Rolle. Zudem fehlt es in vielen Unternehmen noch an etablierten KI-Lösungen oder geeigneter Schulungen, weshalb Kollegen auf eigene Faust aktiv werden. Allerdings sind diese Wege, um Zeit einzusparen und Herausforderungen pragmatisch zu bewältigen, mit Fallstricken übersät.

Risiken kennen: Was Schatten-KI im Verborgenen anrichten kann

Schatten-KI wirkt oft harmlos. Doch was wie ein cleverer Abkürzungsweg wirkt, kann sich schnell als gefährlicher Umweg entpuppen. Hinter der scheinbaren Effizienz verbergen sich gleich mehrere ernstzunehmende Risiken, die Unternehmen teuer zu stehen kommen können.

1. Datenschutzverletzungen
Wird eine KI-Anwendung genutzt, ohne zu wissen, wohin die Daten fließen, droht ein Bruch mit Datenschutzrichtlinien. Besonders problematisch: Viele Tools speichern eingegebene Informationen dauerhaft oder nutzen sie zur Weiterentwicklung – völlig intransparent für das Unternehmen. Die Folge können rechtliche Konsequenzen und Bußgelder sein.

2. Sicherheitslücken
Nicht autorisierte Tools umgehen bestehende IT-Sicherheitsstrukturen. Ohne Kontrolle über Serverstandorte, Verschlüsselung oder Schnittstellen steigt die Gefahr, dass sensible Informationen ungewollt nach außen dringen und Angriffsflächen für Cyberkriminelle entstehen.

3. Reputationsschaden
Fehlerhafte oder unzuverlässige Inhalte, die unbedacht übernommen werden, können schnell nach außen gelangen – sei es in der Kundenkommunikation, in öffentlich zugänglichen Texten oder Präsentationen. Das Vertrauen von Kund:innen, Partnern oder der Öffentlichkeit steht dabei schnell auf dem Spiel.

4. Inkonsistente Qualität
Wenn Mitarbeitende sich auf Ergebnisse verlassen, die auf nicht validierten KI-Antworten basieren, geraten Entscheidungen ins Wanken. Falsche Analysen, fehlerhafte Empfehlungen oder schlicht missverständliche Formulierungen können sich negativ auf Qualität und Prozesse auswirken, vor allem, wenn niemand die Quelle hinterfragt.

All das führt zu einer zentralen Frage: Wer übernimmt Verantwortung, wenn etwas schiefläuft? Ohne klare Regeln, ohne dokumentierten Einsatz und ohne Transparenz bleiben Haftungsfragen oft ungelöst.

Handlungsstrategien: So managen Unternehmen die Risiken

Der Umgang mit Schatten-KI erfordert mehr als technische Restriktionen. Der Schlüssel liegt in einem ausgewogenen Zusammenspiel aus technischer Absicherung, organisatorischer Klarheit und offener Kommunikation.

  • Aufklären statt ahnden
    Mitarbeitende nutzen KI nicht aus Nachlässigkeit, sondern aus Effizienzdenken. Deshalb ist eine unternehmensweite Sensibilisierung entscheidend. Wer versteht, welche Risiken Schatten-KI birgt, etwa im Hinblick auf Datenschutz, Informationssicherheit oder Haftung –, handelt bewusster und verantwortungsvoller.

  • Governance statt Grauzonen
    Ein verbindliches Rahmenkonzept für den KI-Einsatz legt fest, welche Tools zulässig sind, welche Kriterien für ihre Einführung gelten und wer im Unternehmen Verantwortung trägt. Das schafft Orientierung und verhindert Insellösungen.

  • Verhaltensregeln statt Verbote
    Einfache, praxisnahe Leitlinien helfen dabei, KI-Anwendungen sicher im Arbeitsalltag zu nutzen. Klare Regeln zur Datenverarbeitung, zur Nutzung externer Plattformen und zu unternehmensspezifischen Grenzen fördern Eigenverantwortung ohne Misstrauen.

  • Zugriffskontrollen richtig definieren
    Nicht jede KI muss alles wissen. Um sensible Informationen zu schützen, ist es entscheidend, genau zu steuern, auf welche Daten KI-Anwendungen zugreifen dürfen, sei es bei der Integration in interne Systeme oder beim Einsatz externer Tools. Ohne klare Begrenzung besteht die Gefahr, dass vertrauliche Inhalte wie Kundendaten, interne Dokumente oder Geschäftsstrategien unbeabsichtigt verarbeitet oder nach außen getragen werden.

  • KI-Nutzung überwachen – ohne Misstrauen zu säen
    Schatten-KI lässt sich nicht vollständig verhindern. Doch Unternehmen können Rahmen schaffen, um die Nutzung besser zu verstehen und gezielt zu begleiten. Technische Monitoring-Lösungen helfen dabei, auffällige Anwendungen zu erkennen und frühzeitig gegenzusteuern. Auch Zugriffsbeschränkungen und regelmäßige Audits können sinnvoll sein, um Transparenz zu schaffen und den Einsatz nicht autorisierter Tools besser einzuordnen.

Umdenken erwünscht: Von Schatten-KI zur Zukunftslösung

Schatten-KI macht sichtbar, was vielen längst bewusst ist: Der Wunsch nach intelligenten, zeitsparenden Tools ist da – aber nicht immer sind passende Lösungen offiziell verfügbar. Wer diesen Impuls ignoriert oder unterbindet, verliert nicht nur Vertrauen, sondern auch Anschluss an eine Entwicklung, die gerade erst begonnen hat.

Gefragt ist ein strategisches Umdenken. Unternehmen sollten jetzt den nächsten Schritt gehen: herausfinden, welche KI-Anwendungen echten Mehrwert für ihre Prozesse bringen und gezielt in Lösungen investieren, die Sicherheit, Datenschutz und langfristige Skalierbarkeit gewährleisten. Das kann bedeuten, auf Enterprise-Versionen etablierter Tools mit DSGVO-konformen Rechenzentren zu setzen. Oder den Weg über eigene, kontrollierbare Systeme zu wählen – etwa durch die Verbindung von Plattformen wie Zammad, n8n und lokal betriebenen KI-Modellen wie Ollama.

Denn wer KI nicht nur duldet, sondern gezielt in die eigene Systemlandschaft einbindet, legt den Grundstein für Effizienzsteigerung, digitale Souveränität und nachhaltige Innovationsfähigkeit. Die bessere Frage ist nicht, ob KI genutzt wird, sondern wie. Und von wem gesteuert.

  1. Zwischen Effizienz und Unsicherheit: Was heißt Schatten-KI eigentlich?
  2. Risiken kennen: Was Schatten-KI im Verborgenen anrichten kann
  3. Handlungsstrategien: So managen Unternehmen die Risiken
  4. Umdenken erwünscht: Von Schatten-KI zur Zukunftslösung
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