Risiken durch Shadow AI in Behörden: Die verborgene Krise lösen

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

Doch wenn es darum geht, KI in der öffentlichen Verwaltung einzusetzen, fällt die USA hinter Länder zurück, die sie eigentlich überholen sollte.

Wichtige Erkenntnisse

1. Shadow AI ist bereits ein behördenweites Sicherheitsrisiko. In Behörden, die keine genehmigten KI-Tools bereitstellen, nutzen 64% der Beschäftigten private Logins am Arbeitsplatz und 70% verwenden KI ohne Wissen ihrer Vorgesetzten. Regierungsdaten – darunter personenbezogene Daten von Bürgern, Steuerunterlagen und Ermittlungsakten – fließen durch nicht geprüfte Consumer-KI-Tools, ohne Audit-Trail, ohne Aufsicht und ohne Incident-Response-Fähigkeiten.
2. Die USA belegen trotz führender KI-Entwicklung nur 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. Die Lücke liegt nicht an der Technologie – sondern an Governance, klaren Vorgaben und sicherer Infrastruktur, die Beschäftigten das nötige Vertrauen für den KI-Einsatz im Arbeitsalltag gibt.
3. Beschränkter KI-Zugang schafft mehr Risiken als sichere Enablement. Organisationen, die mit einer „Vorsicht walten lassen“-Strategie KI-Zugänge einschränken, verhindern die Nutzung nicht – sie verlagern sie in den Schatten. Die Indexdaten zeigen: Nur sichere Enablement mit genehmigten Tools, Data-Governance-Kontrollen und umfassender Audit-Protokollierung senkt Risiken und steigert zugleich die Produktivität.
4. Erst die Integration von KI in Arbeitsabläufe schafft echten Mehrwert. Die USA erreichen beim Thema Integration nur 39 von 100 Punkten – der niedrigste Wert aller fünf Index-Dimensionen. Das ist entscheidend, denn 61% der Beschäftigten in Umgebungen mit hoher Integration berichten von Vorteilen durch fortgeschrittene KI-Nutzung, verglichen mit nur 17% bei niedriger Integration. Wird KI in bestehende Systeme eingebettet, profitieren alle Alters- und Kompetenzgruppen von Produktivitätsgewinnen.
5. Beschäftigte im öffentlichen Dienst fordern kein Budget – sondern Klarheit und Sicherheit. Gefragt, was die KI-Nutzung fördern würde, nannten US-Beschäftigte klare Vorgaben (38%), benutzerfreundlichere Tools (36%) und Datenschutz-Garantien (34%) als wichtigste Faktoren. Ein dediziertes Budget landete mit 12% auf dem letzten Platz. Die Hürden für die Einführung lassen sich durch Richtlinien, Kommunikation und intelligente Beschaffung lösen – nicht durch massive neue 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 mit nur 45 von 100 Punkten. Damit liegen sie hinter Südafrika und Brasilien und weit hinter fortgeschrittenen 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 der Regierung ignorieren.

Zahlen, die jedem Government-CISO schlaflose Nächte bereiten sollten

Der Index misst, wie Beschäftigte KI entlang fünf Dimensionen erleben: Begeisterung, Bildung, Enablement, Empowerment und Integration. Für die USA zeichnen die Werte das Bild einer Belegschaft, die zwar Zugang zu KI hat, aber weder das nötige Vertrauen, noch Klarheit oder eine sichere Infrastruktur für den sinnvollen Einsatz:

• 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.
• Empowerment: 46/100 – mehr als jeder Dritte weiß nicht, ob es in seiner Organisation überhaupt eine formale KI-Richtlinie gibt.
• Enablement: 45/100 – Tools sind verfügbar, aber „Zugang“ bedeutet nicht automatisch „sicher“ oder „konform“.
• Integration: 39/100 – der niedrigste Wert aller fünf Dimensionen. 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 fühlt sich durch die Führung klar angeleitet, wie KI eingesetzt werden soll. Nur 56% sagen, sie seien im Umgang mit KI-Tools sicher.

Das sind nicht die Zahlen einer Belegschaft, die KI ablehnt. Das sind die Zahlen von Beschäftigten, die darauf warten, dass ihnen jemand grünes Licht gibt.

Die Shadow-AI-Zeitbombe

Hier ist das Ergebnis, das jedem Government-CISO Angst machen sollte.

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

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

Was bedeutet das konkret für US-Bundesbehörden? Regierungsdaten fließen über private ChatGPT-Konten ohne Aufsicht, ohne Audit-Trail und ohne Datensicherheitskontrollen. Sensible Bürgerdaten – personenbezogene Daten/PHI, Steuerunterlagen, Ermittlungsdaten – könnten in öffentliche LLMs eingespeist werden, etwa für Zusammenfassungen, Analysen oder Entwürfe. 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 Beweise für das Ausmaß.

Die Ironie ist bitter: Organisationen, die aus Vorsicht den KI-Zugang beschränken, schaffen deutlich mehr Risiken als jene, die genehmigte Tools mit klaren Nutzungsrichtlinien bereitstellen. Die Indexdaten bestätigen das in allen untersuchten Ländern.

Hier muss die Diskussion von „Dürfen wir KI zulassen?“ zu „Wie ermöglichen wir sicheren KI-Einsatz?“ wechseln. Lösungen wie der Secure MFT Server von Kiteworks zeigen, wie die Infrastruktur diese Lücke schließt – KI-Produktivität mit Tools wie Claude, ChatGPT und Copilot ermöglichen, während sensible Daten im privaten Netzwerk bleiben. Bestehende Governance-Frameworks (RBAC/ABAC) gelten für alle KI-Interaktionen, jede KI-Operation wird für Compliance und Forensik protokolliert, und vertrauliche Inhalte verlassen nie die geschützte Umgebung. Für Bundesbehörden bedeutet die FedRAMP Moderate Authorization und die Ausrichtung an den White-House-KI-Memoranden sowie dem NIST AI Risk Management Framework, dass diese Schutzmaßnahmen direkt auf bestehende Compliance-Pflichten 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 Front

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 AI Action Plan der USA machen KI zur strategischen Priorität. Das Office of Management and Budget hat aktualisierte Vorgaben für KI-Governance und Beschaffung veröffentlicht. CIOs der Bundesstaaten sehen KI als Top-Priorität für 2026, über 90% der Staaten testen zumindest 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 berichten im Index von besonders viel persönlicher KI-Erfahrung. 76% nutzen KI privat, und fast drei Viertel (72%) davon auch im Job. Fast neun von zehn (89%), die KI am Arbeitsplatz einsetzen, haben Zugriff auf Tools über ihre Organisation. Rund ein Drittel (32%) hat Zugang zu Enterprise-KI – ein höherer Anteil als in vielen anderen Ländern.

Doch dieser Zugang führt nicht zu sicherer, begeisterter Nutzung. Die USA erreichen bei Begeisterung nur 43/100 – die meisten Beschäftigten sehen noch keine klaren, auf ihre Rolle zugeschnittenen Vorteile im Alltag. KI wird häufiger als überfordernd denn als unterstützend beschrieben. Wenige berichten von konkreten Vorteilen wie Zeitersparnis oder KI als effektive Assistenz.

Und der vorhandene „Zugang“ bietet oft nicht die Sicherheits- und Governance-Kontrollen, die Bundesbehörden verlangen. Die meisten Behörden stellen generische KI-Tools ohne Datenschutzvereinbarungen bereit. Es gibt keine Audit-Trails, die erfassen, welche Daten wann und von wem mit KI-Systemen geteilt wurden. Keine Möglichkeit, Zugriffe zu entziehen oder Daten nachträglich aus KI-Trainingsmengen zu löschen. Der Enablement-Score spiegelt Verfügbarkeit, nicht Sicherheit – und das ist entscheidend, wenn es um Regierungsdaten geht.

Vergleichen Sie das mit den Vorreitern: In Singapur wissen 73% der Beschäftigten genau, wofür sie KI nutzen dürfen und wofür nicht, 58% kennen die richtige Ansprechperson bei Problemen. In Saudi-Arabien sorgt eine nationale Top-down-Strategie dafür, dass KI als Modernisierung wahrgenommen wird – 65% haben Zugang zu Enterprise-KI, 79% nutzen KI für fortgeschrittene oder technische Aufgaben. In Indien sind 83% der Beschäftigten im öffentlichen Dienst optimistisch gegenüber KI, 59% wollen, dass sie ihren Arbeitsalltag grundlegend verändert.

Diese Länder waren nicht erfolgreicher, weil sie bessere Technologie hatten. Sie waren erfolgreicher, weil sie Beschäftigten den sicheren KI-Einsatz erleichtert haben: Klare Regeln. Genehmigte Tools. Sichtbarer Support. Die USA haben den Technologievorsprung – es fehlt das verbindende Element.

Die fehlende Schicht: KI Data Governance

Der Index zeigt: US-Beschäftigte wünschen sich „klare, praxisnahe Vorgaben für den KI-Einsatz im öffentlichen Dienst“ (38%) und „Garantie für Datenschutz und Sicherheit“ (34%). Das sind keine abstrakten Wünsche, sondern weisen auf eine grundlegende Lücke hin: Die meisten Behörden haben keinen Überblick darüber, welche Daten mit KI-Systemen geteilt werden.

Welche Mitarbeitenden nutzen KI und wofür? 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: „Wir wissen es nicht.“

Hier werden KI-Data-Governance-Frameworks essenziell – nicht als Hürde, sondern als Grundlage für sicheres Enablement. Data Security Posture Management (DSPM) kann sensible Daten in allen Repositorys erkennen und klassifizieren, auch solche, die in KI-Systeme eingespeist werden. Automatisierte Richtlinien können privilegierte oder vertrauliche Daten anhand von Klassifizierungslabels von der KI-Verarbeitung ausschließen. Umfassende Audit-Protokolle erfassen alle KI-Daten-Interaktionen. In Verbindung mit dem NIST AI Risk Management Framework helfen diese Fähigkeiten Behörden, KI-Risiken im gesamten Datenlebenszyklus zu steuern.

Der Ansatz von Kiteworks ist hier beispielhaft: Durch die Integration von DSPM, automatisierter Richtliniendurchsetzung und unveränderlicher Audit-Protokollierung können Organisationen Daten nach Sensitivitätsstufen – öffentlich, intern, vertraulich, geheim – taggen und diese Klassifizierungen bei KI-Nutzung automatisch durchsetzen. Jede KI-Daten-Interaktion wird mit User-ID, Zeitstempel, abgerufenen Daten und verwendetem KI-System erfasst. Das ist mehr als ein Compliance-Prozess – es ist die Infrastruktur für sichere KI-Einführung im großen Maßstab.

Ohne diese Schicht tappen Regierungen beim KI-Risiko im Dunkeln. Mit ihr können sie KI-Nutzung mit dem Wissen erlauben, dass sensible Daten geschützt sind – genau das, was Beschäftigte im öffentlichen Dienst fordern.

Was Beschäftigte im US-öffentlichen Dienst fordern

Gefragt, was sie zu häufigerem Einsatz von KI-Tools motivieren würde, waren US-Beschäftigte bemerkenswert konkret:

• Klare, praxisnahe Vorgaben für den KI-Einsatz im öffentlichen Dienst (38%)
• Benutzerfreundlichere Tools, die keine Spezialkenntnisse erfordern (36%)
• Garantie für Datenschutz und Sicherheit (34%)
• Rollenbezogene Schulungen oder Weiterbildungsangebote (30%)
• Bessere Integration mit vorhandener Software und Systemen (29%)

Beachten Sie, was nicht ganz oben steht: Ein dediziertes Budget (12%) und Rückendeckung durch das Top-Management (20%) landen weit unten. Beschäftigte fordern keine groß angelegten Programme oder teure Initiativen. Sie wünschen sich Klarheit, Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit – Dinge, die sich durch Richtlinien, Kommunikation und clevere Beschaffung realisieren lassen.

Und die drei wichtigsten Wünsche – Vorgaben, Usability und Datenschutz-Garantie – bilden eine Einheit: Klare Vorgaben sind ohne Wissen um sichere Nutzung unmöglich. Datenschutz lässt sich ohne Governance-Infrastruktur nicht garantieren. Und Tools werden nicht nutzerfreundlich, wenn Beschäftigte Angst haben, durch die Nutzung Probleme zu bekommen. Nur alle drei gemeinsam lösen das Problem.

Warum Integration wichtiger ist als alles andere

Die USA schneiden bei der Integration am schlechtesten ab (39/100), und die Indexdaten zeigen, warum genau dieser Wert entscheidend ist.

Länderübergreifend berichten 61% der Beschäftigten in Umgebungen mit hoher Integration von Vorteilen durch KI bei fortgeschrittenen oder technischen Aufgaben – gegenüber nur 17% bei niedriger Integration. Integration gleicht auch Altersunterschiede aus: In hoch integrierten Umgebungen geben 58% der Beschäftigten ab 55 Jahren an, mit KI über eine Stunde Zeit zu sparen, gegenüber nur 16% bei niedriger Integration. Wird KI in bestehende Systeme eingebettet, geht es nicht mehr um Technikaffinität, sondern darum, dass alle ihre Arbeit besser machen können.

Derzeit stehen die USA am anderen Ende des Spektrums. Der Index beschreibt „minimale formale Infrastruktur, wenige unterstützende Strukturen, begrenzte Investitionen und erhebliche Integrationshürden“. Solange sich das nicht ändert, bleiben Produktivitätsgewinne auf eine kleine Gruppe von Early Adopters beschränkt – statt die gesamte Belegschaft zu erreichen.

Drei Prioritäten, die die Entwicklung verändern könnten

Der Index nennt drei konkrete Maßnahmen, die die KI-Einführung im US-öffentlichen Dienst rasch voranbringen könnten – vorausgesetzt, sie werden gemeinsam verfolgt.

Erstens: Klare Vorgaben von oben – gestützt durch genehmigte, sichere Infrastruktur. Beschäftigte brauchen sichtbare, konsistente Bestätigung, dass KI-Nutzung erwünscht, unterstützt und mit den Werten des öffentlichen Dienstes vereinbar ist. Aber Erlaubnis ohne Schutz ist fahrlässig. Behörden sollten Enterprise-KI-Lösungen mit Datenschutzvereinbarungen, Governance-Kontrollen und umfassender Protokollierung bereitstellen – 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 und zugleich die Data-Governance-Kontrollen gewährleisten, die Bundesbehörden verlangen. Wenn Beschäftigte wissen, dass ihre Tools genehmigt, konform und überwacht sind, folgt die kulturelle Erlaubnis automatisch.

Zweitens: Vertrauen durch Nachweise und Incident Readiness schaffen. Viele US-Beschäftigte haben noch keine klaren, rollenbezogenen Vorteile durch KI erlebt. Konkrete Beispiele, wie KI Verwaltungsaufwand reduziert, Service verbessert oder bessere Entscheidungen unterstützt, machen KI greifbar. Doch Vertrauen erfordert auch Klarheit, was passiert, wenn etwas schiefgeht. Beispiel: Ein Beschäftigter kopiert versehentlich Tausende Sozialversicherungsnummern in ein öffentliches KI-Tool zur Datenanalyse. Die Daten landen beim Anbieter – womöglich dauerhaft gespeichert oder für andere zugänglich. Kann die Behörde nachvollziehen, was, wann, von wem und welche weiteren sensiblen Daten geteilt wurden? Ohne unveränderliche Audit-Protokolle, SIEM-Integration für Echtzeit-Monitoring und Chain-of-Custody-Dokumentation ist die Antwort nein. Incident-Response-Fähigkeiten für KI-spezifische Szenarien sind keine Option – sie sind Voraussetzung für verantwortungsvollen Einsatz.

Drittens: Praxisnahe, rollenbezogene Schulungen und Anleitungen integrieren. Das Bewusstsein für KI ist in den USA hoch, das Vertrauen aber nicht. Kurze, praxisnahe Schulungen, die auf konkrete Rollen zugeschnitten sind, können diese Lücke schließen. Dazu gehören explizite Freigaben für risikoarme Aufgaben – Schreiben, Recherche, Zusammenfassen, Brainstorming – sowie rollenbezogene Anleitungen, wie KI bestehende Aufgaben unterstützt. Vorlagen, geteilte Prompts und Beispiele machen die Einführung greifbar. Die Zusammenarbeit mit vertrauenswürdigen Technologieanbietern hilft, Schulungen im großen Stil umzusetzen und zugleich die gewünschte Sicherheit und den Datenschutz zu gewährleisten.

Die Folgen sind größer als Rankings

Platz sieben im Index ist für die USA peinlich, doch der eigentliche Schaden ist operativ, nicht reputativ. Jeder Tag ohne sichere, genehmigte KI-Tools bedeutet einen weiteren Tag, an dem Regierungsdaten ohne Aufsicht durch private Konten fließen. Jede Woche ohne klare Vorgaben ist eine Woche verschenkter Produktivitätsgewinne. Jeder Monat ohne integrierte KI-Governance vergrößert die Lücke zwischen Privat- und öffentlichem Sektor.

Shadow AI ist längst Realität. 70% der Beschäftigten nutzen KI – viele davon außerhalb genehmigter Kanäle. Zugangsbeschränkungen schaffen mehr Risiken, nicht weniger. Die Tools existieren – es fehlt an sicherer, genehmigter Infrastruktur, kultureller Erlaubnis und klaren Vorgaben.

Die 301 im Index befragten US-Beschäftigten senden eine klare Botschaft: Gebt uns Vorgaben, gebt uns sichere Tools – und lasst uns arbeiten. Die Frage ist, ob die Führung zuhört – und ob sie das Shadow-AI-Problem löst, bevor daraus eine ausgewachsene Datensicherheitskrise wird.