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04.09.2026
Shadow AI entsteht, wenn Mitarbeitende KI-Tools ohne offizielle Freigabe nutzen. Erfahren Sie, welche Risiken damit verbunden sind und wie Unternehmen sichere KI-Governance, klare Leitlinien und geeignete Tools schaffen.
Shadow AI entsteht, wenn Mitarbeitende KI-Tools im Arbeitsalltag nutzen, ohne dass diese Anwendungen offiziell freigegeben oder der Organisation bekannt sind. Der schnelle Produktivitätsgewinn ist verlockend. Gleichzeitig können sensible Daten abfließen und Vorgaben zu Datenschutz, Sicherheit oder Compliance verletzt werden.
Die Nutzung zeigt auch, dass Mitarbeitende mit KI arbeiten wollen und konkrete Einsatzmöglichkeiten sehen. Unternehmen sollten diesen Bedarf verstehen, sichere Werkzeuge bereitstellen und klare Regeln schaffen. So lässt sich ungesteuerte KI-Nutzung Schritt für Schritt in eine tragfähige KI-Governance überführen.
Leonard Püttmann, Solution Architect bei accompio AI, erklärt im Experteninterview, warum Shadow AI so verbreitet ist, welche Risiken Unternehmen kennen sollten und wie aus Eigeninitiative ein kontrollierter Einsatz von künstlicher Intelligenz werden kann.
Im Interview zeigt Leonard Püttmann, weshalb technische Kontrollen allein nicht ausreichen und wie Unternehmen den Bedarf ihrer Mitarbeitenden mit klaren Leitplanken und sicheren KI-Lösungen verbinden können.
Wie können Unternehmen den Einsatz von KI ermöglichen und dabei sensible Daten schützen? Leonard Püttmann zeigt im Video, wie sich Kontrolle, klare Regeln und die Eigeninitiative der Mitarbeitenden miteinander verbinden lassen.
Von Shadow AI spricht man, wenn Beschäftigte KI-Anwendungen einsetzen, die im Unternehmen weder offiziell freigegeben noch bekannt oder kontrolliert sind. Der Begriff lehnt sich an Shadow IT an. Gemeint ist eine Form der ungesteuerten Nutzung und kein bestimmtes Produkt.
Ein typisches Beispiel ist ein öffentlicher KI-Chatbot, in den Mitarbeitende Texte, Tabellen oder Dokumente eingeben, um eine Aufgabe schneller zu erledigen. Aus Sicht der Organisation bleiben dabei wichtige Fragen offen: Welche Daten werden verarbeitet? Wo findet die Verarbeitung statt? Wird etwas gespeichert? Wer kann auf die Informationen zugreifen?
Shadow AI kann auch zu Insellösungen führen. Einzelne Teams verwenden unterschiedliche Werkzeuge, Wissen wird kaum geteilt und Sicherheitsanforderungen werden uneinheitlich umgesetzt. Eine gemeinsame KI-Strategie schafft hier Transparenz.
Leonard Püttmann nennt im Gespräch zwei Hauptgründe. Erstens möchten Mitarbeitende effizienter arbeiten und suchen selbst nach geeigneten Werkzeugen. KI unterstützt inzwischen viele Aufgaben, etwa beim Strukturieren von Informationen, beim Formulieren von Texten oder bei wiederkehrenden Arbeitsschritten.
Zweitens kennen viele Beschäftigte KI-Anwendungen bereits aus ihrem privaten Alltag. Gute Erfahrungen mit ChatGPT, Google Gemini und anderen Tools prägen die Erwartung, vergleichbare Unterstützung auch im Beruf nutzen zu können.
Fehlen geeignete Unternehmenslösungen oder verständliche Vorgaben, suchen Teams eigene Wege. Shadow AI ist deshalb häufig ein organisatorisches Signal. Es zeigt, an welchen Stellen Mitarbeitende Unterstützung benötigen und wo die interne Bereitstellung von KI mit der praktischen Nachfrage noch nicht Schritt hält.
Das größte Risiko entsteht, wenn sensible Informationen in externe KI-Anwendungen gelangen. Dazu zählen personenbezogene Daten, Kundeninformationen, Vertragsdokumente, Patente, interne Unterlagen und Geschäftsgeheimnisse. Eine klare Datenklassifikation hilft dabei, schützenswerte Informationen zu erkennen. Für Nutzerinnen und Nutzer ist oft kaum erkennbar, wie ein Dienst die Eingaben verarbeitet oder speichert.
Ungeregelte KI-Nutzung erschwert es, rechtliche und interne Vorgaben einzuhalten. Mit dem EU AI Act gewinnt außerdem die KI-Kompetenz im Unternehmen an Bedeutung. Anbieter und Betreiber von KI-Systemen müssen Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten ergreifen. Schulungen sollten deshalb den konkreten Arbeitskontext und die verwendeten Systeme berücksichtigen.
Werden vertrauliche Informationen offengelegt, entstehen neben möglichen rechtlichen Folgen auch Reputationsschäden. Kundinnen und Kunden erwarten, dass Unternehmen ihre Daten zuverlässig schützen. Eine unkontrollierte KI-Nutzung kann dieses Vertrauen beeinträchtigen.
Eine lückenlose technische Erkennung ist schwierig. Unternehmen können den Netzwerkverkehr analysieren, doch die Zahl der verfügbaren KI-Tools wächst laufend. Neue Dienste und private Zugänge lassen sich auf diesem Weg nur begrenzt erfassen.
Mehr Transparenz entsteht im direkten Austausch. Führungskräfte und IT-Verantwortliche sollten erfragen, welche Werkzeuge Teams bereits nutzen, welche Aufgaben sie damit bearbeiten und welche Funktionen ihnen in den freigegebenen Lösungen fehlen. Ein niedrigschwelliger Meldeweg für gewünschte Tools macht diesen Bedarf sichtbar.
„Man muss einfach nur den Risiken begegnen, und dann kann das Ganze auch gut funktionieren.“
Leonard Püttmann, Solution Architect bei accompio AI
Ein pauschales Verbot beseitigt den Bedarf an KI-Unterstützung meist nicht. Wirksamer ist ein Vorgehen, das Risiken reduziert und gute Anwendungsfälle in einen sicheren Rahmen überführt.
Unternehmen sollten gemeinsam mit den Fachbereichen klären, welche KI-Tools bereits im Einsatz sind und welchen Zweck sie erfüllen. Eine Liste für Tool-Wünsche hilft, wiederkehrende Anforderungen zu erkennen und zu priorisieren.
Leitlinien sollten verständlich erklären, welche Anwendungen erlaubt sind, welche Daten verwendet werden dürfen und wer neue Tools prüft. Kurze, konkrete Regeln sind im Alltag hilfreicher als allgemeine Verbote.
Self-Paced-Kurse zur Einführung in künstliche Intelligenz vermitteln Grundlagen im eigenen Tempo. Workshops eignen sich, um reale Anwendungsfälle aus einzelnen Teams zu prüfen. Mitarbeitende lernen dabei, wo Risiken liegen und wie sie KI in ihrem Arbeitsbereich sicher einsetzen können.
Freigegebene Lösungen müssen die Aufgaben der Beschäftigten tatsächlich unterstützen. Für sensible Unternehmensdaten kann eine interne Confidential-AI-Umgebung eine geeignete Basis sein. Wenn die Alternative sicher und im Alltag brauchbar ist, sinkt der Anreiz, auf unbekannte externe Dienste auszuweichen.
Die KI-Landschaft verändert sich schnell. Unternehmen sollten eingesetzte Werkzeuge und Regeln regelmäßig überprüfen. Shadow AI wird dadurch zu einem festen Bestandteil der IT Governance und verliert Schritt für Schritt seinen ungesteuerten Charakter.
Sie möchten vorhandene KI-Nutzung erfassen, geeignete Anwendungsfälle bewerten und Ihren Teams sichere Werkzeuge bereitstellen? accompio unterstützt Sie beim Aufbau einer praxistauglichen KI-Strategie, bei der technischen Umsetzung und bei der sicheren Integration von KI in Ihre bestehende Infrastruktur.
Eigeninitiativ genutzte KI-Tools zeigen, wo Prozesse verbessert werden können. Teams sammeln praktische Erfahrungen und erkennen oft früh, welche Anwendungen einen echten Mehrwert bieten. Diese Impulse sind für Unternehmen wertvoll, wenn sie offen aufgenommen und fachlich geprüft werden.
Führungskräfte haben dabei eine wichtige Rolle. Sie schaffen Gesprächsangebote, nehmen den Bedarf ernst und sorgen zügig für sichere Lösungen. Eine solche Innovationskultur verbindet Neugier mit Verantwortung. Aus einzelnen Experimenten können so freigegebene Anwendungsfälle entstehen, die mehreren Teams zugutekommen.
Leonard Püttmann arbeitet als Solution Architect bei accompio AI. Er beschäftigt sich täglich damit, wie Unternehmen KI-Technologien sicher und effizient einsetzen und damit einen konkreten Mehrwert schaffen können.
Shadow IT umfasst sämtliche nicht freigegebenen Hard- und Softwarelösungen. Shadow AI bezeichnet speziell den ungeregelten Einsatz von KI-Anwendungen und die damit verbundene Verarbeitung von Daten.
Eine vollständige technische Kontrolle ist angesichts der vielen verfügbaren Tools kaum realistisch. Unternehmen können das Risiko deutlich senken, indem sie Nutzung transparent machen, sichere Alternativen anbieten, klare Regeln definieren und Beschäftigte regelmäßig schulen.
Besonders schützenswert sind personenbezogene Daten, Kundeninformationen, Verträge, Patente, interne Dokumente und Geschäftsgeheimnisse. Vor der Eingabe muss geklärt sein, ob das verwendete Tool für diese Daten freigegeben ist.
Eine praxistaugliche KI-Guideline benennt erlaubte Tools, zulässige Daten, verbotene Anwendungen, Verantwortlichkeiten und den Prozess zur Prüfung neuer Werkzeuge. Sie sollte leicht auffindbar sein und anhand realer Beispiele erklärt werden.
Ungeregelte Nutzung ist ein Risiko. Gleichzeitig macht sie Innovationsbereitschaft und konkrete Anforderungen sichtbar. Wenn Unternehmen diese Impulse aufnehmen, Risiken bewerten und sichere Lösungen bereitstellen, kann daraus produktiver und kontrollierter KI-Einsatz entstehen.
