KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten, kreieren und Entscheidungen treffen, ähnlich wie das Internet vor Jahrzehnten.
Von der Automatisierung von Aufgaben über die Generierung von Code bis hin zur Analyse von Daten wenden sich Mitarbeiter aller Branchen an diese Lösung KI-Tools um schneller und intelligenter zu arbeiten.
Allerdings haben die meisten Organisationen keinen Einblick in die Art und Weise, wo und warum sie genutzt werden.
Sicherheitsforscher in der Threat Intelligence-Einheit für LevelBlue.
Diese nicht genehmigte Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeiter ohne die Genehmigung oder Überwachung einer Organisation IT-Management ist als Schatten-KI bekannt.
Blindes Vertrauen in KI-Ergebnisse, dürftig Cybersicherheitsschulungund ein Mangel an klarer Governance führen dazu, dass sensible Daten, geistiges Eigentum und sogar Entscheidungsprozesse der organisatorischen Kontrolle entgehen. Was als Instrument zur Effizienzsteigerung begann, schürt auch unsichtbare Bedrohungen.
In diesem Artikel werde ich untersuchen, was den Aufstieg der Schatten-KI antreibt, welche Risiken sie für Unternehmen mit sich bringt und was Unternehmen tun können, um wieder Transparenz und Kontrolle zu erlangen, bevor das Problem größer wird.
Was treibt den Schatten-KI-Anstieg an?
Der rasante Aufstieg der Schatten-KI ist nicht das Ergebnis böswilliger Absichten, sondern vielmehr eines Mangels an Bewusstsein und Aufklärung. Mitarbeiter, die KI in ihrem Privatleben nutzen, bringen häufig dieselben Tools mit an den Arbeitsplatz, vorausgesetzt, sie sind für vom Unternehmen genehmigte Systeme sicher. Für viele ist die Grenze zwischen privater und beruflicher Nutzung verschwommen.
Angesichts der rasanten Weiterentwicklung von KI-Tools müssen einige Unternehmen noch klare Richtlinien oder Schulungsrichtlinien für den angemessenen KI-Einsatz am Arbeitsplatz festlegen.
Ohne explizite Anleitung experimentieren Mitarbeiter selbstständig. Ebenso überwiegen die Bequemlichkeit und Beliebtheit von KI-Tools häufig das wahrgenommene Risiko. In vielerlei Hinsicht spiegelt es die Anfänge der Schatten-IT wider, als Mitarbeiter einst auf nicht genehmigte SaaS-Tools zurückgreifen mussten Messaging-Apps um die Produktivität zu beschleunigen.
Nur dieses Mal steht viel mehr auf dem Spiel, denn im Gegensatz zu Shadow IT verschiebt Shadow AI nicht nur Daten; Es transformiert, legt Daten offen und lernt aus ihnen, wodurch unsichtbare Schwachstellen und höhere Risiken entstehen.
Hauptrisiken der Schatten-KI
Die Einführung nicht verwalteter KI birgt eine Reihe von Risiken. Die größte Sorge besteht im Datenleck, ein Problem, das durch den diesjährigen DeepSeek-Verstoß deutlich wurde. Wenn Mitarbeiter vertrauliche Informationen in öffentliche KI-Tools einspeisen, können diese Daten protokolliert, aufbewahrt oder sogar zum Trainieren zukünftiger Modelle verwendet werden. Dies kann zu Verstößen gegen Datenschutzgesetze wie DSGVO oder HIPAA und in manchen Fällen sogar zu Datenspionage führen.
Die Speicherung sensibler Informationen über Server sich in nicht angeschlossenen Ländern befinden, gibt Anlass zur Sorge hinsichtlich eines möglichen Datendiebstahls oder einer geopolitischen Überwachung. Aus diesem Grund haben mehrere Regierungsbehörden in den USA und Europa die Verwendung von DeepSeek in ihren Organisationen verboten.
Ein weiteres großes Risiko sind rechtliche und regulatorische Verbindlichkeiten. Wenn sich Mitarbeiter auf KI-generierte Ergebnisse verlassen, ohne deren Richtigkeit oder Rechtmäßigkeit zu überprüfen, öffnen sie die Tür zu schwerwiegenden Folgen von Urheberrechtsverletzungen und Datenschutzverletzungen bis hin zu umfassenden Compliance-Verstößen.
Auch die unbefugte Weitergabe persönlicher oder sensibler Informationen an externe Models kann zu Verstoßmeldungen, behördlichen Untersuchungen und Vertragsverstößen führen und das Unternehmen kostspieligen Bußgeldern und Reputationsschäden aussetzen.
Diese Risiken werden durch neue Trends wie Vibe Coding und Agentic AI verstärkt. In einigen Fällen wird Code ohne Überprüfung direkt in der Produktion bereitgestellt.
Diese Mängel können verborgen bleiben, bis sie ausgenutzt werden. Agentische KI wirft ein noch größeres Problem auf. Internen KI-Agenten, die dazu dienen, Arbeitsabläufe zu automatisieren oder Mitarbeiter zu unterstützen, wird oft ein übermäßig freizügiger Zugriff auf Unternehmensdaten gewährt.
Ohne strenge Kontrollen können sie zu einer Hintertür zu sensiblen Systemen werden, vertrauliche Aufzeichnungen preisgeben oder unbeabsichtigte Aktionen auslösen. Zusammengenommen erweitern diese Praktiken die Angriffsfläche auf eine Weise, die sich schneller entwickelt, als die meisten Unternehmen erkennen oder eindämmen können.
Ebenso besorgniserregend ist das blinde Vertrauen in die Ergebnisse der KI. Je vertrauter die Benutzer mit diesen Systemen werden, desto geringer wird ihr Prüfungsgrad. Ungenaue oder verzerrte Ergebnisse können sich unkontrolliert durch Arbeitsabläufe verbreiten, und wenn sie außerhalb genehmigter Umgebungen verwendet werden, verlieren IT-Teams die nötige Transparenz, um Fehler zu identifizieren oder Vorfälle zu untersuchen.
Warum Sichtbarkeit für die Bekämpfung und Eindämmung der Bedrohung durch Schatten-KI unerlässlich ist
Der Umgang mit Schatten-KI beginnt mit der Sichtbarkeit. Unternehmen können nicht schützen, was sie nicht sehen können, und derzeit haben viele kaum oder gar keinen Einblick in die Art und Weise, wie KI-Tools in ihren Netzwerken eingesetzt werden.
Der erste Schritt besteht darin, zu bewerten, wo KI eingesetzt wird, und klare, aktualisierte Richtlinien festzulegen, die festlegen, was zugelassen ist, was eingeschränkt ist und unter welchen Bedingungen KI eingesetzt werden kann. Unternehmensweite Schulungen sind ebenso wichtig, um den Mitarbeitern zu helfen, sowohl die Vorteile als auch die Risiken der Verwendung großer Sprachmodelle zu verstehen (LLMs).
Unternehmen sollten auch die richtigen Ressourcen bereitstellen. Wenn Mitarbeiter Zugriff auf sanktionierte KI-Tools haben, die ihren Geschäftsanforderungen entsprechen, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie auf nicht autorisierte Tools zurückgreifen, weitaus geringer. EntwicklerBeispielsweise können spezielle Modelle erforderlich sein, die in sicheren Umgebungen gehostet werden, um KI sicher zu nutzen, ohne proprietären Code oder Kundendaten preiszugeben.
Als nächstes müssen Unternehmen KI in ihre Sicherheitsarchitektur integrieren. Für den Zugriff auf bestimmte LLMs sollte eine privilegierte Zugriffsverwaltung implementiert werden, die sicherstellt, dass nur autorisierte Benutzer mit sensiblen Systemen oder Datensätzen interagieren können. Sicherheitsteams sollten auch technische Kontrollen wie CASB, DLP oder Proxy-Filterung einsetzen, um die Nutzung von Shadow AI zu erkennen und zu blockieren.
Letztendlich wird Shadow AI nicht auf Ihre Police warten. Es prägt bereits Arbeitsabläufe, Entscheidungen und Datenflüsse in allen Organisationen. Die Wahl besteht nicht darin, ob man KI zulässt, sondern ob man sie verwaltet.
Unternehmen, die ihre KI-Nutzung transparent, kontrollierbar und nachvollziehbar machen, können Innovationen auf sichere Weise ermöglichen, aber das Ignorieren von Schatten-KI wird sie nicht zum Verschwinden bringen. Es ist weitaus besser, sich dem Problem direkt zu stellen, zu verstehen, wie es genutzt wird, und die Risiken zu managen, bevor sie sich um Sie kümmern.
Wir haben die besten No-Code-Plattformen bewertet.
Dieser Artikel wurde im Rahmen des Expert Insights-Kanals von TechRadarPro erstellt, in dem wir die besten und klügsten Köpfe der heutigen Technologiebranche vorstellen. Die hier geäußerten Ansichten sind die des Autors und nicht unbedingt die von TechRadarPro oder Future plc. Wenn Sie daran interessiert sind, einen Beitrag zu leisten, erfahren Sie hier mehr: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
