Da KI-Tools immer zugänglicher werden, übernehmen Mitarbeiter diese ohne formelle Genehmigung durch IT- und Sicherheitsteams. Während diese Tools die Produktivität steigern, Aufgaben automatisieren oder Lücken in bestehenden Arbeitsabläufen schließen können, agieren sie auch außerhalb der Sichtbarkeit von Sicherheitsteams, umgehen Kontrollen und schaffen neue blinde Flecken, bekannt als Shadow AI. Ähnlich wie beim Phänomen Shadow IT geht Shadow AI über nicht genehmigte Software hinaus, indem es Systeme einbezieht, die sensible Daten verarbeiten, generieren und potenziell speichern. Das Ergebnis ist eine Risikokategorie, auf die die meisten Organisationen noch nicht vorbereitet sind: unkontrollierte Datenexposition, erweiterte Angriffsflächen und geschwächte Identitätssicherheit. ## Warum sich Shadow AI so schnell verbreitet Shadow AI breitet sich in Organisationen rasant aus, da es einfach zu übernehmen und sofort nützlich ist, aber weitgehend unreguliert bleibt. Im Gegensatz zu herkömmlicher Unternehmenssoftware erfordern die meisten KI-Tools wenig bis gar keine Einrichtung, sodass Mitarbeiter sie sofort nutzen können. Laut einer **Salesforce**-Umfrage aus dem Jahr 2024 gaben 55 % der Mitarbeiter an, KI-Tools zu verwenden, die von ihrem Unternehmen nicht genehmigt worden waren. Da vielen Organisationen klare Richtlinien für die KI-Nutzung fehlen, müssen Mitarbeiter selbst entscheiden, welche Tools sie wie verwenden, oft ohne die Sicherheitsimplikationen zu verstehen. Mitarbeiter können generative KI-Tools wie **ChatGPT** oder **Claude** in alltäglichen Arbeitsabläufen verwenden. Dies kann zwar die Produktivität verbessern, aber auch dazu führen, dass sensible Daten ohne Aufsicht extern geteilt werden. Ob der KI-Anbieter diese Daten für das Modelltraining verwendet, hängt von der Plattform und dem Kontotyp ab, aber in beiden Fällen hat die Daten die Sicherheitsgrenze des Unternehmens verlassen. Auf Abteilungsebene kann Shadow AI auftreten, wenn Teams KI-APIs oder Drittanbietermodelle in Anwendungen integrieren, ohne eine formelle Sicherheitsprüfung durchzuführen. Diese Integrationen können interne Daten preisgeben und neue Angriffsvektoren einführen, die Sicherheitsteams nicht sehen oder kontrollieren können. Anstatt zu versuchen, Shadow AI vollständig zu eliminieren, müssen Organisationen die damit verbundenen Risiken aktiv managen. ## Wie Shadow AI ein Sicherheitsproblem darstellt Shadow AI wird oft als Governance-Problem dargestellt, ist aber im Kern ein Sicherheitsproblem. Im Gegensatz zu herkömmlichem Shadow IT, bei dem Mitarbeiter nicht genehmigte Software übernehmen, beinhaltet Shadow AI Systeme, die aktiv Daten außerhalb des Rahmens der Sicherheitsteams verarbeiten und speichern, wodurch die nicht genehmigte KI-Nutzung zu einem breiteren Risiko der Datenexposition und des Missbrauchs von Zugriffen wird. ### Shadow AI kann zu nicht nachvollziehbaren Datenlecks führen Mitarbeiter können Kundendaten, Finanzinformationen oder interne Geschäftsdokumente mit KI-Tools teilen, um Aufgaben effizienter zu erledigen. Entwickler, die Code beheben, können versehentlich Skripte einfügen, die hartcodierte API-Schlüssel, Datenbankanmeldeinformationen oder Zugriffstoken enthalten, und so sensible Anmeldeinformationen preisgeben, ohne es zu merken. Sobald die Daten eine Drittanbieter-KI-Plattform erreichen, verlieren Organisationen die Transparenz darüber, wie sie gespeichert oder verwendet werden. Infolgedessen können Daten das Unternehmen ohne Audit-Trail verlassen, was es schwierig, wenn nicht unmöglich macht, eine Datenschutzverletzung zurückzuverfolgen oder einzudämmen. Gemäß **GDPR** und **HIPAA** kann diese Art der unkontrollierten Datenübertragung eine meldepflichtige Verletzung darstellen. ### Shadow AI erweitert die Angriffsfläche rapide Jedes KI-Tool schafft einen neuen potenziellen Angriffsvektor für Cyberkriminelle. Wenn nicht genehmigte Tools ohne Aufsicht übernommen werden, können sie nicht geprüfte APIs oder Plugins enthalten, die unsicher oder bösartig sind. Mitarbeiter, die über persönliche Konten oder Geräte auf KI-Plattformen zugreifen, stellen diese Aktivität vollständig außerhalb der Sicherheitskontrollen des Unternehmens, und die herkömmliche Netzwerküberwachung kann sie nicht sehen. Wenn Organisationen beginnen, KI-Agenten einzusetzen, die autonom innerhalb von Arbeitsabläufen agieren, wird das Risiko noch gravierender. Diese Systeme interagieren mit mehreren Anwendungen und Plattformen und schaffen komplexe und weitgehend verborgene Pfade, die Cyberkriminelle ausnutzen können. ### Shadow AI umgeht traditionelle Sicherheitskontrollen Traditionelle Sicherheitskontrollen wurden nicht für die heutige KI-Nutzung entwickelt. Die meisten KI-Plattformen laufen über HTTPS, was bedeutet, dass Standard-Firewall-Regeln und Netzwerküberwachung den Inhalt dieser Interaktionen nicht inspizieren können, ohne SSL-Inspektion – eine Kontrolle, die viele Organisationen nicht implementiert haben. Konversationelle KI-Schnittstellen verhalten sich auch nicht wie herkömmliche Anwendungen, was es für Sicherheitstools schwieriger macht, Aktivitäten zu überwachen oder zu protokollieren. Aus diesem Grund können Daten ohne Auslösen von Alarmen an externe KI-Systeme weitergegeben werden. ### Shadow AI beeinträchtigt die Identitätssicherheit Shadow AI führt zu ernsthaften Herausforderungen im Identitäts- und Zugriffsmanagement (**IAM**). Mitarbeiter können beispielsweise mehrere Konten auf verschiedenen KI-Plattformen erstellen, was zu fragmentierten und unmanaged Identitäten führt. Entwickler können KI-Tools sogar mit Systemen verbinden, indem sie Servicekonten verwenden, wodurch [Non-Human Identities](https://www.keepersecurity.com/blog/2026/03/23/how-to-manage-identity-sprawl-in-the-age-of-ai-agents-and-nhis/) (NHIs) ohne ordnungsgemäße Aufsicht entstehen. Wenn Organisationen keine zentrale Governance haben, können diese Identitäten schlecht überwacht und während ihres gesamten Lebenszyklus schwer zu verwalten sein, was das Risiko unbefugten Zugriffs und langfristiger Exposition erhöht. ## Wie Organisationen Shadow AI-Risiken reduzieren können Da KI zunehmend in tägliche Arbeitsabläufe integriert wird, müssen Organisationen darauf abzielen, Risiken zu reduzieren und gleichzeitig eine sichere, produktive Nutzung zu ermöglichen. Dies erfordert, dass Sicherheitsteams von der vollständigen Blockierung von KI-Tools dazu übergehen, deren Nutzung am Arbeitsplatz zu managen, wobei der Schwerpunkt auf Transparenz und Benutzerverhalten liegt. Organisationen können Shadow AI-Risiken durch folgende Schritte reduzieren: * **Klare Richtlinien für die KI-Nutzung festlegen:** Definieren Sie, welche KI-Tools erlaubt sind und welche Daten geteilt werden dürfen. Sicherheitsrichtlinien sollten leicht verständlich und intuitiv sein, da übermäßig restriktive Regeln Mitarbeiter nur dazu drängen werden, nicht genehmigte Tools zu verwenden. * **Genehmigte KI-Alternativen anbieten:** Wenn Mitarbeiter keinen Zugriff auf nützliche Tools haben, suchen sie eher nach eigenen. Das Angebot genehmigter, sicherer KI-Lösungen, die den Unternehmensstandards entsprechen, reduziert die Notwendigkeit von Shadow AI. * **Transparenz bei KI-Nutzungsmustern verbessern:** Obwohl vollständige Transparenz möglicherweise nicht immer möglich ist, sollten Organisationen Netzwerkverkehr, privilegierte Zugriffe und API-Aktivitäten überwachen, um besser zu verstehen, wie Mitarbeiter KI nutzen. * **Mitarbeiter über KI-Sicherheitsrisiken aufklären:** Viele Mitarbeiter konzentrieren sich nur auf die Produktivitätsvorteile von KI-Tools und nicht auf die Sicherheitsrisiken. Schulungen zur sicheren KI-Nutzung und Datenhandhabung können unbeabsichtigte Expositionen drastisch reduzieren. ## Vorteile des effektiven Managements von Shadow AI Organisationen, die Shadow AI proaktiv managen, erhalten mehr Kontrolle darüber, wie KI in ihren Umgebungen eingesetzt wird. Effektives Management von Shadow AI bietet mehrere Vorteile, darunter: * Vollständige Transparenz darüber, welche KI-Tools im Einsatz sind und auf welche Daten sie zugreifen * Reduzierte regulatorische Exposition gemäß Frameworks wie GDPR, HIPAA und dem **EU AI Act** * Schnellere und sicherere KI-Adoption mit geprüften Tools und gründlichen Richtlinien * Höhere Akzeptanz genehmigter KI-Tools, wodurch die Abhängigkeit von unsicheren Alternativen reduziert wird ## Sicherheit muss Shadow AI berücksichtigen Die KI-Adoption wird am Arbeitsplatz normalisiert, und Mitarbeiter werden weiterhin nach Tools suchen, die ihnen helfen, schneller zu arbeiten. Angesichts der einfachen Zugänglichkeit von KI-Tools und der Tatsache, dass Nutzungsrichtlinien selten mit der Adoption Schritt halten, ist ein gewisses Maß an Shadow AI in jeder großen Organisation unvermeidlich. Anstatt zu versuchen, KI-Tools vollständig zu blockieren, sollten sich Organisationen darauf konzentrieren, deren sichere Nutzung zu ermöglichen, indem sie die Transparenz bei KI-Aktivitäten verbessern und sicherstellen, dass sowohl menschliche als auch maschinelle Identitäten ordnungsgemäß verwaltet werden. [**Keeper®**](https://www.keepersecurity.com/privileged-access-management/) unterstützt diesen Ansatz direkt, indem es Organisationen hilft, privilegierte Zugriffe auf die Systeme zu kontrollieren, mit denen KI-Tools interagieren, Least-Privilege-Zugriff für alle Identitäten, einschließlich menschlicher Benutzer und KI-Agenten, durchzusetzen und einen vollständigen Audit-Trail von Aktivitäten in kritischen Infrastrukturen zu führen. Da KI-Agenten in Unternehmensworkflows immer häufiger vorkommen, wird die Verwaltung der Identitäten und Zugriffspfade, auf die sie angewiesen sind, genauso wichtig wie die Verwaltung der Tools selbst. *Hinweis: Dieser Artikel wurde sorgfältig verfasst und für unser Publikum von Ashley D’Andrea, Content Writer bei **Keeper Security**, beigesteuert.*