Ihre Mitarbeitenden nutzen bereits KI – mit den vertraulichen Daten Ihres Unternehmens

Während Führungskräfte noch KI-Strategien im Vorstand diskutieren, haben 93 % ihrer Mitarbeitenden längst Fakten geschaffen – und teilen vertrauliche Daten mit nicht genehmigten KI-Tools. Das ist kein Zukunftsproblem. Es passiert bereits jetzt in Unternehmen in ganz Nordamerika und schafft blinde Flecken, die selbst aufmerksame IT-Verantwortliche kaum erkennen können. Das Zusammentreffen von Mitarbeitenden, die KI nutzen, und Unternehmen, die darauf nicht vorbereitet sind, erzeugt eine gefährliche Mischung aus Datenrisiken, Compliance-Verstößen und Vertrauensverlust bei Kunden. Die Frage ist nicht, ob Ihre Mitarbeitenden KI nutzen werden – sondern ob Ihr Unternehmen darauf vorbereitet ist, wenn sie es tun.

Shadow AI ist längst Realität

Aktuelle Untersuchungen von ManageEngine zeigen das wahre Ausmaß der unautorisierten KI-Nutzung am Arbeitsplatz – ein alarmierendes Bild für jede Unternehmensleitung. 70 % der IT-Entscheider haben nicht genehmigte KI-Tools in ihrem Unternehmen identifiziert, 60 % berichten von einer Zunahme der Nutzung solcher Tools im Vergleich zum Vorjahr. Diese Zahlen stehen nicht nur für Regelverstöße – sie markieren einen grundlegenden Wandel, wie Arbeit organisiert wird: Mitarbeitende treffen Technologieentscheidungen, die traditionell der IT vorbehalten waren.

Die Geschwindigkeit der Einführung hat IT-Abteilungen völlig überrascht und operative Herausforderungen geschaffen, auf die die meisten Unternehmen nicht vorbereitet waren. 85 % berichten, dass Mitarbeitende KI-Tools schneller übernehmen, als ihre Teams diese auf Sicherheit und Compliance prüfen können – die Lücke zwischen genehmigten und tatsächlich genutzten Tools wächst stetig. Diese Entwicklung beschleunigt sich weiter, da KI-Tools immer zugänglicher werden und Mitarbeitende ständig neue Wege finden, sie in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren. Das Ergebnis: Eine Technologie-Landschaft, die weitgehend außerhalb offizieller Kontrolle operiert, während geschäftskritische Prozesse zunehmend von Tools abhängen, die weder auf Sicherheit noch auf Compliance oder Datenschutz geprüft wurden.

Ihre vertraulichen Daten sind bereits draußen

Am besorgniserregendsten sind die Erkenntnisse zum Datenumgang, die jedem Datenschutzbeauftragten schlaflose Nächte bereiten. 93 % der Mitarbeitenden geben zu, Informationen in KI-Tools einzugeben, ohne Unternehmensfreigabe – und es handelt sich dabei nicht nur um harmlose Produktivitätstricks, sondern um sensible Geschäftsdaten, die Unternehmen erheblichen Risiken aussetzen können. Das Ausmaß der Datenexponierung reicht weit über das hinaus, was viele Führungskräfte vermuten – betroffen sind Kundendaten ebenso wie strategische Planungsdokumente.

Die Details zeigen das Ausmaß des Problems: 32 % haben vertrauliche Kundendaten in nicht genehmigte KI-Plattformen eingegeben, 37 % haben interne Unternehmensdaten über unautorisierte Tools geteilt, und 53 % nutzen private Geräte für KI-Aufgaben im Arbeitskontext – was zusätzliche Sicherheitslücken schafft, die mit klassischen Monitoring-Methoden nicht erkannt werden können. Jede dieser Praktiken birgt das Risiko eines Datenschutzverstoßes, eines Compliance-Verstoßes oder eines Abflusses von Wettbewerbsinformationen – und den meisten Mitarbeitenden ist das gar nicht bewusst. Besonders kritisch ist die Nutzung privater Geräte, da sensible Unternehmensdaten so komplett außerhalb der Unternehmenssicherheit gelangen – IT-Teams können diese Daten weder überwachen noch schützen.

Beim Risikoverständnis herrscht Uneinigkeit

Besonders kritisch ist die große Diskrepanz beim Risikobewusstsein auf verschiedenen Unternehmensebenen: Diejenigen, die Risiken verursachen, verstehen sie nicht – und die, die sie verstehen, können sie nicht kontrollieren. 63 % der IT-Führungskräfte erkennen Datenlecks als Hauptrisiko von Shadow AI, was zeigt, dass die Verantwortlichen für Sicherheit die Tragweite begreifen. Gleichzeitig glauben 91 % der Mitarbeitenden, dass Shadow AI kaum Risiken birgt oder dass diese durch Produktivitätsgewinne aufgewogen werden – eine gefährliche Wahrnehmungslücke, die Unternehmen angreifbar macht.

Diese Wahrnehmungslücke führt dazu, dass Nutzende ohne die nötige Vorsicht agieren, während IT-Teams Schutzmaßnahmen für Tools umsetzen sollen, von deren Existenz sie nichts wissen. Es geht nicht nur um unterschiedliche Risikobereitschaft – vielmehr fehlt ein gemeinsames Verständnis darüber, wie KI-Tools mit Daten umgehen, was mit den eingegebenen Informationen geschieht und wie diese Systeme kompromittiert oder missbraucht werden können. Mitarbeitende sehen nur den unmittelbaren Produktivitätsgewinn, ohne Einblick in die Datenverarbeitung im Hintergrund, während IT-Teams die Infrastruktur-Risiken kennen, aber keinen Einblick in die tatsächliche Nutzung haben.

Die meisten Unternehmen sind nicht vorbereitet

Branchendaten von Deloitte und Gartner zeigen, warum Unternehmen Schwierigkeiten haben, KI-Risiken effektiv zu steuern: Es gibt eine Governance-Lücke, die Unternehmen auf vielen Ebenen angreifbar macht. Nur 23 % der Unternehmen fühlen sich sehr gut auf die Steuerung von AI-Governance vorbereitet, lediglich 20 % haben Strategien für generative KI-Governance etabliert. Die übrigen 65 % befinden sich noch in der Planungsphase – die große Mehrheit agiert also im Blindflug, während Mitarbeitende immer ausgefeiltere KI-Tools nutzen.

Diese mangelnde Vorbereitung macht Unternehmen nicht nur anfällig für Compliance-Risiken, sondern schränkt auch die Fähigkeit ein, von KI zu profitieren oder beschädigt die Markenreputation, wenn die Einführung schiefläuft. Die Unternehmen, die sich unvorbereitet fühlen, mangelt es dabei nicht zwangsläufig an technischer Expertise – viele verfügen über starke IT-Abteilungen und etablierte Sicherheitsprogramme für klassische Technologien. Vielmehr kämpfen sie mit Governance-Herausforderungen, die neue Frameworks, neue Risikobewertungen und neue Denkweisen für die Überwachung von Technologien erfordern – in einer Umgebung, in der sich die Tools ständig weiterentwickeln.

Richtlinien allein bedeuten keine Kontrolle

Das Problem liegt nicht nur im Vorhandensein von Richtlinien, sondern in deren Durchsetzung – und die Daten zeigen eine deutliche Lücke zwischen Policy-Erstellung und praktischer Umsetzung. 91 % der Unternehmen haben KI-Richtlinien eingeführt, aber nur 54 % verfügen über Governance-Frameworks mit aktivem Monitoring für unautorisierte Nutzung. Das bedeutet: Viele Unternehmen setzen zwar einen Haken bei der Policy, verfügen aber nicht über die operativen Fähigkeiten, um diese im Alltag wirksam umzusetzen.

Unternehmen, die Compliance nicht überwachen können, können die Risiken, die sie adressieren wollen, nicht steuern – das erzeugt eine trügerische Sicherheit, die schlimmer sein kann als das Eingeständnis der Lücke. Ohne Transparenz über die tatsächliche KI-Nutzung bleibt Governance ein Papiertiger statt eines wirksamen Risikomanagements. Besonders komplex wird das Monitoring, weil KI-Tools oft tief in bestehende Workflows integriert sind und Mitarbeitende KI-Funktionen in bekannten Anwendungen häufig nicht einmal als solche erkennen.

Vier Wege, wie KI Ihr Unternehmen gefährdet

Sicherheit wird komplexer

KI-Systeme eröffnen neue Angriffsvektoren, die klassische Sicherheitsmaßnahmen nicht abdecken – und erfordern daher grundlegend andere Ansätze für Erkennung und Prävention. Dazu gehören Jailbreaking-Versuche zur Umgehung von Sicherheitsmechanismen, Prompt Injections zur Manipulation des KI-Verhaltens, Halluzinationen mit Falschinformationen und Datenlecks, bei denen personenbezogene Daten in KI-Ausgaben offengelegt werden. Jeder dieser Angriffswege nutzt die besonderen Eigenschaften von KI-Systemen bei der Verarbeitung und Generierung von Informationen aus.

Im Gegensatz zu klassischen Software-Schwachstellen, die meist auf Codefehler oder Fehlkonfigurationen zurückgehen, zielen KI-spezifische Bedrohungen oft direkt auf die Modelle oder die verarbeiteten Daten ab. Prompt Injection-Angriffe können KI-Systeme dazu bringen, ihre Programmierung zu ignorieren und stattdessen Angreiferanweisungen zu befolgen. Für diese Angriffe ist kein technisches Know-how erforderlich – oft reichen scheinbar harmlose Texteingaben mit versteckten Anweisungen. Die Raffinesse dieser Angriffe nimmt rasant zu, und klassische Sicherheitstools erkennen sie oft nicht, da sie auf semantischer statt auf technischer Ebene stattfinden.

Datenschutzgesetze gelten weiterhin

Unerlaubte Datenexponierung über KI-Plattformen schafft unmittelbare Datenschutzrisiken, die viele Unternehmen noch nicht ausreichend berücksichtigen – zumal Datenschutzregeln sich ständig weiterentwickeln und die Durchsetzung zunimmt. Wenn Mitarbeitende sensible Informationen in nicht genehmigte Tools eingeben, verlieren Unternehmen die Kontrolle über Speicherort, Verarbeitung und Aufbewahrung der Daten – und verstoßen womöglich gegen Datenschutzgesetze, zu deren Einhaltung sie sich verpflichtet haben. Besonders kritisch wird es bei KI-Diensten, die Eingabedaten für Training oder Verbesserungen nutzen – so gelangen vertrauliche Unternehmensinformationen in Systeme, die auch anderen Kunden zur Verfügung stehen.

Cross-Tenant-Datenkontamination ist ein weiteres, KI-spezifisches Datenschutzrisiko, das von den meisten Unternehmen kaum verstanden wird: Ohne geeignete Isolationsmechanismen könnten sensible Informationen eines Unternehmens KI-Antworten für andere beeinflussen – mit Compliance-Albträumen und Abfluss von Wettbewerbsinformationen, die erst Monate oder Jahre später auffallen. Die globale Ausrichtung vieler KI-Dienste schafft zudem Jurisdiktionsprobleme, wenn Daten in Ländern mit anderen Datenschutzstandards verarbeitet werden als am Unternehmensstandort.

Compliance wird komplizierter

Regulatorische Rahmenwerke wie DSGVO, HIPAA und nationale Datenschutzgesetze wurden nicht für KI entwickelt, gelten aber trotzdem für die Verarbeitung personenbezogener Daten durch KI – was Interpretationsspielräume und Herausforderungen schafft, mit denen viele Unternehmen noch ringen. Typische Compliance-Probleme sind unzureichende Einwilligungsprozesse, Verstöße gegen Aufbewahrungsrichtlinien und regionale Anforderungen, die mit den Standardeinstellungen vieler KI-Services kollidieren. Erschwerend kommt hinzu, dass viele KI-Tools nicht die granularen Steuerungsmöglichkeiten bieten, die Compliance-Frameworks verlangen.

In regulierten Branchen verschärft sich das Problem: KI-Einsatz kann zusätzliche Compliance-Anforderungen auslösen, auf die Unternehmen nicht vorbereitet sind. So können KI-Tools im Gesundheitswesen, die scheinbar nur administrative Aufgaben unterstützen, unter HIPAA fallen, sobald sie Patientendaten verarbeiten. Finanzdienstleister stellen fest, dass KI-Tools im Kundenservice neue Pflichten nach Bankenregulierung auslösen – selbst wenn die Tools nicht speziell für Finanzanwendungen entwickelt wurden.

Kundenvertrauen leidet

Die Folgen von Datenmissbrauch reichen weit über Compliance-Strafen hinaus und können langfristige geschäftliche Schäden verursachen, die sich nur schwer beziffern lassen – aber den Wettbewerb massiv beeinflussen. Reputationsschäden durch KI-Vorfälle können zu dauerhaften Nachteilen führen, selbst wenn technische Probleme längst behoben sind. Harvard Business Review zeigt: Kunden sind nur dann bereit, KI-gestützte Services zu nutzen, wenn sie sich respektiert, geschützt und verstanden fühlen – und das ist direkt gefährdet, wenn Unternehmen keine Kontrolle über ihre KI-Implementierungen nachweisen können.

Wer KI-Risiken nicht im Griff hat, riskiert nicht nur regulatorische Strafen, sondern auch den Verlust von Kunden an Wettbewerber mit besserem Datenmanagement und durchdachter Governance. In einer Zeit, in der Kunden KI-Einsatz zunehmend hinterfragen und sich um Datenschutz sorgen, wird verantwortungsvoller KI-Einsatz zum Wettbewerbsvorteil – nicht nur zur Compliance-Pflicht.

Was wirklich funktioniert

Alle an einen Tisch holen

Wirksame KI-Governance erfordert bereichsübergreifende Zusammenarbeit – technische, rechtliche, geschäftliche und ethische Perspektiven müssen in Entscheidungsprozesse einfließen. Führende Unternehmen etablieren AI-Risk-Arbeitsgruppen mit Vertretern aus IT, Recht, Compliance und Fachbereichen – so entstehen Foren, in denen verschiedene Expertisen die KI-Strategie und das Risikomanagement prägen. Governance-Komitees auf Führungsebene, wie das AI Governance Executive Committee von Zendesk unter Leitung des Chief Legal Officer und Chief Trust & Security Officer, stellen sicher, dass KI-Richtlinien mit Unternehmenswerten und regulatorischen Anforderungen übereinstimmen – und dass die Verantwortung auf höchster Ebene bleibt.

Echtzeit-Bewertungsprozesse ermöglichen es Unternehmen, neue KI-Tools und Risiken schnell einzuschätzen – statt der Einführung durch Mitarbeitende hinterherzulaufen. Diese Prozesse müssen schnell und praxisnah sein: Dauert die Freigabe länger, als Mitarbeitende warten wollen, setzen sie weiterhin Shadow AI ein – unabhängig von Richtlinien. Die besten Ansätze kombinieren gründliche Risikoprüfung mit der Erkenntnis, dass sich KI-Technologien rasant entwickeln und geschäftliche Anforderungen nicht auf perfekte Lösungen warten können.

Bessere technische Kontrollen schaffen

Umfassender Schutz erfordert mehrere Verteidigungsschichten, die verschiedene KI-spezifische Risiken adressieren und sich in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen integrieren. Prompt Shielding und Inhaltsfilterung verhindern, dass bösartige Eingaben KI-Systeme erreichen, während Data Masking und Verschlüsselung die Exponierung sensibler Informationen auch bei KI-Verarbeitung begrenzen. Retrieval-Augmented-Generation-Systeme verankern KI-Antworten in genehmigten Wissensquellen, statt unkontrollierte Inhalte zu generieren – das senkt das Risiko von Halluzinationen und stellt sicher, dass KI-Ausgaben mit Unternehmenswissen und Richtlinien übereinstimmen.

Umfassende Audit-Trails sorgen für Transparenz in KI-Entscheidungsprozessen – so können Unternehmen KI-Verhalten gegenüber Aufsichtsbehörden, Auditoren oder Kunden nachvollziehbar machen. Diese technischen Kontrollen müssen benutzerfreundlich sein: Zu restriktive Systeme treiben Nutzende zurück zu Shadow AI und unterlaufen die Governance-Ziele. Ziel ist es, genehmigte KI-Tools attraktiver und leistungsfähiger zu machen als unautorisierte Alternativen.

Den Umgang mit KI neu denken

Technische Kontrollen allein lösen keine Governance-Probleme, die durch menschliches Verhalten entstehen – Unternehmen müssen in Schulungen und Kulturwandel investieren, damit Mitarbeitende sowohl die Chancen als auch die Risiken von KI verstehen. Schulungsprogramme helfen, Risiken zu erkennen und bessere Entscheidungen bei Tool-Auswahl und Datennutzung zu treffen – sie müssen aber über reine Policy-Kommunikation hinausgehen und praxisnahe Orientierung für reale Situationen bieten. Effektive Programme erklären nicht nur, was erlaubt ist, sondern auch, warum es diese Regeln gibt und wie sie Unternehmen und Mitarbeitende schützen.

Transparente Kommunikation von Richtlinien stellt sicher, dass Mitarbeitende wissen, was genehmigt ist und warum es Einschränkungen gibt – so sinkt das Risiko, dass gut gemeinte Eigeninitiative zu neuen Risiken führt. Die Integration genehmigter KI-Tools in Standard-Workflows reduziert die Versuchung, auf unautorisierte Alternativen auszuweichen, weil geschäftliche Anforderungen über offizielle Kanäle erfüllt werden können. Die erfolgreichsten Ansätze behandeln Mitarbeitende als Partner im Risikomanagement – nicht als potenzielle Bedrohung, die es zu kontrollieren gilt.

Vertrauen wird Ihr Vorteil

Unternehmen, die KI-Governance-Herausforderungen lösen, können KI-Einführung skalieren, während Wettbewerber an Risikomanagement-Paralyse scheitern – und so nachhaltige Wettbewerbsvorteile aufbauen. Kundenvertrauen wird zum strategischen Differenzierungsmerkmal, besonders da KI immer stärker in kundennahe Anwendungen einzieht und Kunden KI-Implementierungen zunehmend kritisch bewerten. Unternehmen mit transparenter, nachvollziehbarer KI können fortschrittliche Funktionen im Kundenkontakt einsetzen und dabei das nötige Vertrauen für eine schrittweise Ausweitung schaffen.

Wer Governance richtig umsetzt, kann schneller agieren und ehrgeizigere KI-Projekte realisieren – weil die Infrastruktur für wirksames Risikomanagement vorhanden ist. Wettbewerber ohne Governance bewegen sich entweder langsam aus Angst vor Risiken – oder schnell und erleben Rückschläge, die sie deutlich zurückwerfen.

Drei Dinge, die Sie sofort tun können

Verschaffen Sie sich einen realistischen Überblick, indem Sie umfassende Umfragen zum tatsächlichen Nutzungsverhalten der Mitarbeitenden im Vergleich zu genehmigten Tools durchführen. Das Verständnis des Status quo liefert die Grundlage für Governance-Verbesserungen und hilft, akute Risikobereiche zu identifizieren. Diese Analyse muss ehrlich und nicht sanktionierend erfolgen – nur so geben Mitarbeitende genaue Auskunft über ihre aktuelle Nutzung.

Schaffen Sie zuerst solide Strukturen, bevor Sie die KI-Einführung ausweiten. Unternehmen, die KI ohne Governance einführen, schaffen technische Schulden, deren spätere Beseitigung teuer wird – und riskieren schwerwiegendere Folgen, wenn Probleme auftreten. Die Investition in Governance-Infrastruktur zahlt sich aus, weil sie schnellere und sicherere KI-Einführung ermöglicht, sobald die Grundlagen stehen.

Sorgen Sie für Transparenz, indem Sie Kunden und Mitarbeitenden Einblick in KI-Entscheidungsprozesse geben. Erklärbare KI ist nicht nur Best Practice – sie wird zum Wettbewerbsfaktor, da KI-Kompetenz steigt und Stakeholder Transparenz über automatisierte Systeme fordern. Unternehmen, die von Anfang an Transparenz schaffen, können Vertrauen leichter erhalten und regulatorische Anforderungen besser erfüllen.
Die KI-Revolution findet statt – mit oder ohne Governance. Erfolgreich sind die Unternehmen, die Sicherheitsrisiken adressieren und KI-Governance als strategischen Enabler für echten Geschäftswert begreifen – nicht nur als weitere Compliance-Pflicht.

Die Kontrolle über Ihre KI-Zukunft übernehmen

Die Fakten sind eindeutig: Shadow AI verschwindet nicht – und darauf zu hoffen, dass Mitarbeitende keine unautorisierten Tools mehr nutzen, ist keine Strategie. Unternehmen benötigen eine Infrastruktur, die sichere KI-Einführung ermöglicht und die bereits bestehenden Risiken der Datenexponierung verhindert. Genau hier werden KI-Daten-Gateways unverzichtbar – sie schlagen die Brücke zwischen KI-Innovation und Datenschutz, die die meisten Unternehmen dringend brauchen.

Kiteworks AI Data Gateway: Sichere KI-Innovation ohne Kompromisse

Kiteworks löst die zentrale Herausforderung, vor der Unternehmen heute stehen: Wie lässt sich die Leistungsfähigkeit von KI nutzen und gleichzeitig Datensicherheit und regulatorische Compliance gewährleisten? Unser AI Data Gateway bietet eine umfassende Lösung, mit der Unternehmen das Potenzial von KI ausschöpfen und zugleich höchste Anforderungen an den Datenschutz erfüllen.

Kernfunktionen zum Schutz vertraulicher Daten:

Zero-Trust AI Data Access setzt zero-trust-Prinzipien um, um unautorisierten Zugriff zu verhindern – und schafft einen sicheren Kanal zwischen KI-Systemen und Unternehmensdatenquellen. Ende-zu-Ende-Datenverschlüsselung stellt sicher, dass alle Daten im AI Data Gateway sowohl im ruhenden Zustand als auch während der Übertragung verschlüsselt sind und so vor unbefugtem Zugriff geschützt werden. Echtzeit-Zugriffsverfolgung bietet vollständige Transparenz darüber, welche Nutzer und Systeme auf welche Datensätze zugegriffen haben – inklusive detaillierter Audit-Logs für alle Dateninteraktionen. Robuste Governance und Compliance erzwingen automatisch strenge Data-Governance-Richtlinien und gewährleisten die Einhaltung von DSGVO, HIPAA und US-Datenschutzgesetzen der Bundesstaaten.

Wichtige Alleinstellungsmerkmale:

Sichere RAG-Unterstützung ermöglicht es KI-Systemen, relevante Unternehmensdaten für Retrieval-Augmented Generation sicher abzurufen – für höhere Modellgenauigkeit ohne erhöhtes Risiko von Datenpannen. Nahtlose Integration über entwicklerfreundliche APIs erleichtert die Einbindung in bestehende KI-Infrastrukturen und reduziert Aufwand und Komplexität. KI-gestützte Anomalieerkennung identifiziert ungewöhnliche Datenübertragungen und warnt Sicherheitsteams bei potenzieller Exfiltration. Die gehärtete virtuelle Appliance minimiert die Angriffsfläche mit mehreren Schutzschichten – selbst Schwachstellen wie Log4Shell werden so von kritisch auf moderat entschärft.

Die Wahl ist nicht KI-Einführung oder Datensicherheit – sondern kontrollierte, sichere KI-Implementierung oder fortgesetztes Shadow-AI-Chaos. Unternehmen, die heute in eine solide KI-Dateninfrastruktur investieren, verschaffen sich einen Vorsprung gegenüber Wettbewerbern, die noch mit Governance-Paralyse kämpfen.

Weitere Ressourcen

• Blogbeitrag Zero Trust Architecture: Never Trust, Always Verify
• Video How Kiteworks Helps Advance the NSA’s Zero Trust at the Data Layer Model
• Blogbeitrag What It Means to Extend Zero Trust to the Content Layer
• Blogbeitrag Building Trust in Generative AI with a Zero Trust Approach
• Video Kiteworks + Forcepoint: Demonstrating Compliance and Zero Trust at the Content Layer