Shadow-AI-Krise: Die verborgene Sicherheitslücke der Regierung lösen

Die Vereinigten Staaten verfügen über das fortschrittlichste KI-Ökosystem der Welt. Amerikanische Unternehmen entwickeln die modernsten Modelle. Amerikanische Forscher veröffentlichen bahnbrechende Studien. Amerikanisches Risikokapital fördert die nächste Generation von KI-Start-ups.

Und dennoch hinken die USA bei der Nutzung von KI in Behörden Ländern hinterher, die sie eigentlich überholen sollten.

wichtige Erkenntnisse

1. Shadow AI ist bereits ein behördenweites Sicherheitsrisiko. In Behörden ohne zugelassene KI-Tools nutzen 64% der Beschäftigten private Logins am Arbeitsplatz und 70% verwenden KI, ohne dass ihre Vorgesetzten davon wissen. Regierungsdaten – darunter personenbezogene Daten von Bürgern, Steuerunterlagen und Ermittlungsakten – fließen durch nicht geprüfte KI-Tools für Verbraucher, ohne Audit-Trail, ohne Aufsicht und ohne Reaktionsmöglichkeiten im Ernstfall.
2. Die USA belegen trotz führender Rolle in der globalen KI-Entwicklung Platz 7 von 10 Ländern. Die Vereinigten Staaten erreichen im Public Sector AI Adoption Index nur 45 von 100 Punkten und liegen damit hinter Südafrika und Brasilien. Das Problem ist nicht die Technologie – es fehlt an Governance, klaren Leitlinien und sicherer Infrastruktur, die Beschäftigten das nötige Vertrauen für den KI-Einsatz im Arbeitsalltag geben.
3. Die Einschränkung des KI-Zugriffs schafft mehr Risiken als eine sichere Freigabe. Organisationen, die KI-Zugriffe vorsichtig beschränken, verhindern die Nutzung nicht – sie treiben sie in den Untergrund. Die Indexdaten zeigen: Nur die sichere Freigabe mit zugelassenen Tools, Data-Governance-Kontrollen und umfassender Audit-Protokollierung reduziert Risiken und steigert zugleich die Produktivität.
4. Der wahre Mehrwert entsteht, wenn KI in Arbeitsprozesse eingebettet wird. Die USA erzielen beim Einbetten von KI nur 39 von 100 Punkten – der niedrigste Wert aller fünf Index-Dimensionen. Das ist entscheidend, denn 61% der Beschäftigten in Umgebungen mit hoher Einbettung berichten von Vorteilen durch fortgeschrittene KI-Nutzung, gegenüber nur 17% bei geringer Einbettung. Wird KI in bestehende Systeme integriert, profitieren alle Alters- und Erfahrungsgruppen von Produktivitätsgewinnen.
5. Beschäftigte im öffentlichen Dienst fordern kein Budget – sie fordern Klarheit und Sicherheit. Auf die Frage, was die häufigere Nutzung von KI fördern würde, nannten US-Beschäftigte klare Leitlinien (38%), benutzerfreundlichere Tools (36%) und die Zusicherung von Datenschutz (34%) als wichtigste Faktoren. Ein eigenes Budget landete mit 12% auf dem letzten Platz. Die Hürden für die Einführung lassen sich durch Richtlinien, Kommunikation und kluge Beschaffung lösen – nicht durch hohe Ausgaben.

Der Public Sector AI Adoption Index 2026, kürzlich veröffentlicht von Public First für das Center for Data Innovation mit Unterstützung von Google, befragte 3.335 Beschäftigte im öffentlichen Dienst in 10 Ländern – darunter 301 in den USA. Die USA belegen Platz sieben von zehn und erreichen nur 45 von 100 Punkten. Damit liegen sie hinter Südafrika und Brasilien und weit hinter fortschrittlichen Anwendern wie Singapur (58), Saudi-Arabien (66) und Indien (58).

Das ist kein Technologieproblem. Es ist ein Problem von Governance, Sicherheit und Führung – und es schafft ein massives Shadow-AI-Risiko, das die meisten IT-Verantwortlichen in Behörden ignorieren.

Die Zahlen, die jeden Government-CISO nachts wachhalten sollten

Der Index misst, wie Beschäftigte im öffentlichen Dienst KI entlang von fünf Dimensionen erleben: Begeisterung, Befähigung, Ermöglichung, Einbettung und Bildung. Für die USA zeichnen die Werte das Bild einer Belegschaft, die zwar Zugang zu KI hat, aber nicht das nötige Vertrauen, die Klarheit oder die sichere Infrastruktur, um sie sinnvoll zu nutzen:

• Begeisterung: 43/100 – einer der niedrigsten Werte weltweit. 40% der US-Beschäftigten empfinden KI als „überfordernd“.
• Bildung: 50/100 – Schulungen sind vorhanden, aber meist nur einführend und ungleich verteilt.
• Befähigung: 46/100 – mehr als ein Drittel weiß nicht, ob es überhaupt eine formale KI-Richtlinie gibt.
• Ermöglichung: 45/100 – Tools sind verfügbar, aber „Zugang“ bedeutet nicht „sicher“ oder „konform“.
• Einbettung: 39/100 – der niedrigste Wert aller fünf. KI-Tools stehen neben Altsystemen, statt in Arbeitsabläufe integriert zu sein.

Fast die Hälfte der US-Beschäftigten (45%) meint, ihre Organisation solle „vorsichtig agieren, um Fehler zu vermeiden“. Weniger als die Hälfte erhält klare Vorgaben der Führungsebene zur KI-Nutzung. Nur 56% fühlen sich sicher im Umgang mit KI-Tools.

Das sind keine Zahlen einer Belegschaft, die KI ablehnt. Das sind Zahlen einer Belegschaft, die darauf wartet, dass ihr jemand sagt, dass es sicher ist, weiterzugehen.

Die Shadow-AI-Zeitbombe

Das ist die Erkenntnis, die jeden Government-CISO alarmieren sollte.

In Umgebungen mit geringer Ermöglichung geben 64% der begeisterten KI-Nutzer an, private Logins am Arbeitsplatz zu verwenden, und 70% nutzen KI für Arbeitsaufgaben, ohne dass ihre Vorgesetzten davon wissen.

Wenn Behörden keine zugelassenen KI-Tools, klaren Richtlinien oder zugänglichen Support bereitstellen, hören Beschäftigte nicht auf, KI zu nutzen. Sie tun es einfach selbst – außerhalb der Leitplanken. Die Folgen sind weit gravierender als ein Compliance-Häkchen.

Was bedeutet das konkret für US-Bundesbehörden? Regierungsdaten gelangen über persönliche ChatGPT-Konten ohne Aufsicht, ohne Audit-Trail und ohne Datensicherheitskontrollen nach außen. Sensible Bürgerdaten – personenbezogene Daten, Steuerunterlagen, Ermittlungsdaten – könnten in öffentliche LLMs zur Zusammenfassung, Analyse oder Texterstellung eingespeist werden. Politische Entscheidungen werden von KI-Tools beeinflusst, die nicht auf Genauigkeit, Bias oder Eignung geprüft wurden. Und potenzielle Compliance-Verstöße gegen HIPAA, FISMA und staatliche Datenschutzgesetze – ohne forensische Nachweise für das Ausmaß.

Die Ironie ist offensichtlich: Organisationen, die aus Vorsicht den KI-Zugang einschränken, schaffen mehr Risiken als jene, die zugelassene Tools mit klaren Nutzungsrichtlinien bereitstellen. Die Indexdaten belegen das in allen untersuchten Ländern.

Hier muss sich die Diskussion von „Sollten wir KI zulassen?“ zu „Wie ermöglichen wir KI sicher?“ verschieben. Die nötige Infrastruktur muss KI-Produktivität mit Tools wie Claude, ChatGPT und Copilot ermöglichen und dabei sensible Daten im privaten Netzwerk halten. Bestehende Governance-Frameworks (RBAC/ABAC) müssen auf alle KI-Interaktionen ausgeweitet werden, jede KI-Operation muss für Compliance und Forensik protokolliert werden, und vertrauliche Inhalte dürfen nie die vertrauenswürdige Umgebung verlassen. Der Secure MFT Server von Kiteworks ist ein Beispiel für diesen Ansatz in der Praxis. Für Bundesbehörden bedeutet FedRAMP-Zertifizierung und die Ausrichtung an den White-House-KI-Memoranden sowie dem NIST AI Risk Management Framework, dass diese Schutzmaßnahmen direkt auf bestehende Compliance-Anforderungen einzahlen.

Die Alternative – zu glauben, dass Zugangsbeschränkungen die Nutzung verhindern – ist eine Illusion, die die Indexdaten mit klaren Zahlen widerlegen.

Die Übersetzungslücke: Bundesambition vs. Realität an der Basis

Die Bundesregierung ist nicht untätig geblieben. Laut aktuellen Google-Studien nutzen bereits fast 90% der Bundesbehörden KI in irgendeiner Form. Executive Orders des Weißen Hauses und der American AI Action Plan haben KI zur strategischen Priorität gemacht. Das Office of Management and Budget hat aktualisierte Leitlinien zu KI-Governance und Beschaffung veröffentlicht. Die CIOs der Bundesstaaten sehen KI als Top-Priorität für 2026, über 90% der Bundesstaaten testen mindestens KI-Projekte.

Die Bausteine sind also vorhanden. Doch der Index zeigt eine deutliche Lücke zwischen Aktivitäten auf Behördenebene und der Erfahrung an der Front.

US-Beschäftigte im öffentlichen Dienst berichten im Index von besonders viel persönlicher KI-Erfahrung. 76% nutzen KI privat, und fast drei Viertel (72%) davon auch beruflich. Fast neun von zehn (89%), die KI bei der Arbeit nutzen, haben Zugriff auf Tools über ihre Organisation. Rund ein Drittel (32%) hat Zugang zu Enterprise-KI-Tools – ein höherer Anteil als in vielen anderen Ländern.

Doch dieser Zugang hat sich nicht in selbstbewusste, begeisterte Nutzung übersetzt. Die USA erzielen bei der Begeisterung nur 43/100 – die meisten Beschäftigten sehen noch keine klaren, rollenspezifischen Vorteile im Alltag. KI wird häufiger als überfordernd denn als befähigend beschrieben. Weniger Beschäftigte berichten von greifbaren Vorteilen wie Zeitersparnis oder KI als effektive Assistenz.

Und der vorhandene „Zugang“ fehlt oft an Sicherheits- und Governance-Kontrollen, die föderale Umgebungen erfordern. Die meisten Behörden stellen generische KI-Tools ohne Datenschutzvereinbarungen bereit. Es gibt keine Audit-Trails, die nachverfolgen, welche Daten wann und von wem mit KI-Systemen geteilt wurden. Keine Möglichkeit, Zugriffe zu widerrufen oder Daten nachträglich aus KI-Trainingssets zu löschen. Der Ermöglichungswert spiegelt Verfügbarkeit, nicht Sicherheit wider – und das ist bei Regierungsdaten entscheidend.

Vergleichen Sie das mit den fortschrittlichen Anwendern: In Singapur wissen 73% der Beschäftigten genau, wofür sie KI nutzen dürfen und wofür nicht, 58% wissen, an wen sie sich bei Problemen wenden können. In Saudi-Arabien sorgt eine nationale Top-down-Strategie dafür, dass KI als Modernisierung und nicht als Störung empfunden wird; 65% nutzen Enterprise-KI-Tools, 79% setzen KI für fortgeschrittene oder technische Aufgaben ein. In Indien sind 83% der Beschäftigten im öffentlichen Dienst optimistisch gegenüber KI, 59% wünschen sich eine grundlegende Veränderung ihrer Arbeit durch KI.

Diese Länder waren nicht erfolgreich, weil sie bessere Technologie hatten als die USA. Sie waren erfolgreich, weil sie es Beschäftigten leichter gemacht haben, KI mit Vertrauen zu nutzen. Klare Regeln. Zugelassene Tools. Sichtbarer Support. Die USA haben den Technologievorsprung – was fehlt, ist das verbindende Element.

Die fehlende Schicht: KI Data Governance

Der Index zeigt: US-Beschäftigte im öffentlichen Dienst wünschen sich „klare, praxisnahe Leitlinien für den KI-Einsatz im öffentlichen Sektor“ (38%) und „Sicherstellung von Datenschutz und Datensicherheit“ (34%). Das sind keine abstrakten Wünsche. Sie verweisen auf eine grundlegende Lücke, die allen anderen Herausforderungen zugrunde liegt: Die meisten Behörden haben keine Transparenz darüber, welche Daten mit KI-Systemen geteilt werden.

Welche Mitarbeitenden nutzen KI und zu welchem Zweck? Ob KI-generierte Ergebnisse sensible Informationen enthalten, die nicht extern geteilt werden dürfen? Wie lassen sich Datenklassifizierungsrichtlinien durchsetzen, wenn KI-Tools im Spiel sind? Für die meisten Behörden lautet die ehrliche Antwort auf all diese Fragen: „Wir wissen es nicht.“

Genau hier werden KI Data Governance Frameworks unverzichtbar – nicht als Hürde, sondern als Grundlage für vertrauensvolle Einführung. Data Security Posture Management (DSPM) kann sensible Daten in allen Repositorys erkennen und klassifizieren, auch solche, die in KI-Systeme eingespeist werden. Automatisierte Richtlinienkontrollen können privilegierte oder vertrauliche Daten anhand von Klassifizierungslabels vom KI-Zugriff ausschließen. Umfassende Audit-Protokolle erfassen alle KI-Daten-Interaktionen. In Kombination mit dem NIST AI Risk Management Framework helfen diese Funktionen Behörden, KI-Risiken über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg zu steuern, zu kartieren und zu managen.

Die nötigen Fähigkeiten zur Schließung dieser Lücke sind klar: Integration von DSPM mit automatisierter Richtlinienkontrolle und unveränderlicher Audit-Protokollierung, sodass Organisationen Daten nach Sensitivitätsstufen – öffentlich, intern, vertraulich, geheim – kennzeichnen und diese Klassifizierungen beim KI-Einsatz automatisch durchsetzen können. Jede KI-Daten-Interaktion sollte mit Benutzer-ID, Zeitstempel, genutzten Daten und KI-System dokumentiert werden. Das Private Data Network von Kiteworks setzt diesen Ansatz um und vereint diese Fähigkeiten in einer Plattform. Das ist mehr als ein Compliance-Thema – es ist die Infrastruktur für vertrauensvolle KI-Einführung im großen Maßstab.

Ohne diese Schicht fliegen Behörden beim KI-Risiko blind. Mit ihr können sie KI-Nutzung mit dem Vertrauen erlauben, dass sensible Daten geschützt sind – genau das, was Beschäftigte fordern.

Was Beschäftigte im US-Behördenapparat fordern

Auf die Frage, was sie zur häufigeren Nutzung von KI-Tools motivieren würde, waren US-Beschäftigte erstaunlich konkret:

• Klare, praxisnahe Leitlinien für den KI-Einsatz im öffentlichen Sektor (38%)
• Benutzerfreundlichere Tools, die keine speziellen IT-Kenntnisse erfordern (36%)
• Sicherstellung von Datenschutz und Datensicherheit (34%)
• Rollenbezogene Schulungen oder Weiterbildungen (30%)
• Bessere Integration mit bestehender Software und Systemen (29%)

Beachten Sie, was nicht oben steht: Eigenes Budget (12%) und Rückendeckung durch das Top-Management (20%) sind weit abgeschlagen. Beschäftigte fordern keine groß angelegten Programme oder teure Initiativen. Sie fordern Klarheit, Benutzerfreundlichkeit und Vertrauen – Dinge, die sich durch Richtlinien, Kommunikation und kluge Beschaffung umsetzen lassen.

Und beachten Sie, wie die drei wichtigsten Wünsche – Leitlinien, Benutzerfreundlichkeit und Datensicherheit – ein zusammenhängendes Ganzes bilden. Klare Leitlinien sind ohne Wissen um sichere Nutzung nicht möglich. Datenschutz lässt sich ohne Governance-Infrastruktur nicht zusichern. Und Tools werden nicht benutzerfreundlich, wenn Beschäftigte Angst haben, dass ihre Nutzung zu Problemen führt. Nur alle drei gemeinsam lösen das Problem.

Warum Einbettung wichtiger ist als alles andere

Die USA erzielen beim Einbetten von KI den niedrigsten Wert (39/100) – und die Indexdaten zeigen, warum das so entscheidend ist.

Länderübergreifend berichten 61% der Beschäftigten in Umgebungen mit hoher Einbettung von Vorteilen durch fortgeschrittene oder technische KI-Nutzung, gegenüber nur 17% bei geringer Einbettung. Einbettung gleicht zudem Altersunterschiede aus: In High-Embedding-Umgebungen sagen 58% der Beschäftigten ab 55 Jahren, dass sie durch KI über eine Stunde Zeit sparen, gegenüber nur 16% in Low-Embedding-Settings. Wird KI in bestehende Systeme integriert, geht es nicht mehr um Technikaffinität, sondern darum, dass alle ihre Arbeit besser machen können.

Die USA stehen aktuell am entgegengesetzten Ende des Spektrums. Der Index beschreibt „minimale formale Infrastruktur, wenige unterstützende Strukturen, geringe Investitionen und erhebliche Hürden bei der Integration in bestehende Systeme“. Solange sich das nicht ändert, bleiben die Produktivitätsgewinne, die KI verspricht, auf eine kleine Gruppe von Early Adopters beschränkt, statt die gesamte Belegschaft zu heben.

Drei Prioritäten, die die Entwicklung verändern könnten

Der Index nennt drei konkrete Maßnahmen, die die KI-Einführung im US-Behördenapparat rasch voranbringen könnten – wenn sie gemeinsam angegangen werden.

Erstens: Klare Vorgaben von oben – gestützt durch zugelassene, sichere Infrastruktur. Beschäftigte brauchen sichtbare, konsistente Bestätigung, dass KI-Nutzung erwünscht, unterstützt und mit den Werten des öffentlichen Dienstes vereinbar ist. Doch Erlaubnis ohne Schutz ist fahrlässig. Behörden sollten Enterprise-KI-Lösungen mit Datenschutzvereinbarungen, Governance-Kontrollen und umfassender Protokollierung einsetzen – damit sensible Daten nie das Private Data Network verlassen. Plattformen wie der Secure MCP Server von Kiteworks zeigen, wie das praktisch funktioniert: KI-Produktivität mit Tools wie Claude, ChatGPT und Copilot ermöglichen, während die Data-Governance-Kontrollen für Bundesbehörden gewahrt bleiben. Wenn Beschäftigte wissen, dass ihre Tools zugelassen, konform und überwacht sind, folgt die kulturelle Erlaubnis automatisch.

Zweitens: Vertrauen durch Nachweise und Incident Readiness schaffen. Viele US-Beschäftigte haben noch keine klaren, rollenspezifischen Vorteile durch KI erlebt. Konkrete Beispiele für Zeitersparnis, besseren Service oder fundiertere Entscheidungen machen KI greifbar. Doch Vertrauen setzt auch Incident Readiness voraus. Beispiel: Ein Beschäftigter kopiert versehentlich Tausende Sozialversicherungsnummern in ein öffentliches KI-Tool. Die Daten liegen nun beim Anbieter – womöglich dauerhaft. Kann die Behörde beantworten, was, wann, von wem und welche weiteren sensiblen Daten geteilt wurden? Ohne unveränderliche Audit-Protokolle, SIEM-Integration und Chain-of-Custody-Dokumentation lautet die Antwort: Nein. Incident-Response-Fähigkeiten für KI-spezifische Szenarien sind keine Option, sondern Voraussetzung für verantwortungsvolle Einführung.

Drittens: Praxisnahe, rollenspezifische Schulungen und Leitlinien einbetten. Das Bewusstsein für KI ist in den USA hoch, das Vertrauen nicht. Kurze, praxisnahe Schulungen für spezifische Rollen können diese Lücke schließen. Dazu gehören explizite Erlaubnisse für risikoarme Aufgaben – Schreiben, Recherche, Zusammenfassen, Brainstorming – sowie rollenspezifische Leitlinien, wie KI bestehende Aufgaben unterstützt. Vorlagen, gemeinsame Prompts und Praxisbeispiele machen die Einführung konkret. Die Zusammenarbeit mit vertrauenswürdigen Technologiepartnern hilft, Schulungen im großen Maßstab umzusetzen und zugleich die gewünschte Sicherheit und den Datenschutz zu gewährleisten.

Die Folgen gehen über Rankings hinaus

Platz sieben im Index ist für die USA peinlich, doch der eigentliche Schaden ist operativ. Jeder Tag ohne sichere, zugelassene KI-Tools bedeutet einen weiteren Tag, an dem Regierungsdaten ohne Aufsicht durch private Konten fließen. Jede Woche ohne klare Leitlinien ist eine Woche, in der Produktivitätsgewinne verschenkt werden. Jeder Monat ohne eingebettete KI-Governance vergrößert die Kluft zwischen Privatwirtschaft und öffentlichem Sektor.

Shadow AI ist längst Realität. 70% der Beschäftigten nutzen KI – viele außerhalb zugelassener Kanäle. Zugangsbeschränkungen schaffen mehr Risiken, nicht weniger. Die Tools existieren – was fehlt, ist sichere, zugelassene Infrastruktur gepaart mit kultureller Erlaubnis und klaren Leitlinien.

Die 301 US-Beschäftigten, die im Index befragt wurden, senden eine klare Botschaft: Gebt uns die Leitlinien, gebt uns die sicheren Tools – und lasst uns arbeiten. Die Frage ist, ob die Führungskräfte zuhören – und ob sie das Shadow-AI-Problem lösen, bevor daraus eine ausgewachsene Datensicherheitskrise wird.