Schatten-KI im Unternehmen: Risiken verstehen & lösen

Schatten-KI ist längst Realität: Mitarbeitende nutzen KI-Tools wie ChatGPT, Midjourney oder Copilot im Arbeitsalltag - aber oft ohne Freigabe, ohne Governance und ohne Bewusstsein für die Folgen. Für Unternehmen entsteht daraus ein Mix aus Effizienzgewinnen, Sicherheitsrisiken und rechtlichen Fragen, den man nicht ignorieren sollte.

‍

‍

‍

Schatten-KI: Was steckt hinter dem Begriff?

‍

Unter Schatten-KI versteht man die nicht genehmigte Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeitende - also KI-Anwendungen, die ohne Wissen oder Zustimmung der IT, des Datenschutzes oder der Geschäftsführung eingesetzt werden. Dazu zählen generative KI-Chatbots, Bild- und Video-KI, Übersetzungs-Tools oder Code-Assistenten, die über private Accounts oder Geräte genutzt werden.

‍

Der Begriff lehnt sich an „Schatten-IT“ an: Systeme und Tools, die an offiziellen Prozessen vorbei eingeführt werden. Der Unterschied: Schatten-KI berührt direkt sensible Inhalte – Texte, Kundendaten, Entwürfe, Quellcode – und kann dadurch Datenschutz, Compliance und Know-how-Schutz unmittelbar gefährden.

‍

Wichtig: Schatten-KI entsteht nicht aus böser Absicht, sondern meist aus Pragmatismus. Mitarbeitende möchten effizienter arbeiten, Probleme schneller lösen und greifen deshalb zu Tools, die sie aus dem privaten Kontext kennen - oft, weil offizielle Lösungen fehlen oder als zu langsam empfunden werden.

‍

‍

‍

Wie groß das Problem wirklich ist

‍

Zahlreiche Studien zeigen, dass Schatten-KI im Unternehmensalltag bereits verbreitet ist - weit über Einzelfälle hinaus:

• Eine internationale KPMG-Studie berichtet, dass über die Hälfte der Beschäftigten KI-Tools ohne offizielle Freigabe nutzt.
• Laut Handelsblatt-Umfrage setzen rund 70 % der Mitarbeitenden in deutschen Unternehmen KI-Werkzeuge eigenständig im Job ein – häufig über private Accounts.
• Eine Bitkom-Erhebung zeigt, dass sich der Anteil der Erwerbstätigen, die KI gezielt ohne Wissen des Arbeitgebers nutzen, innerhalb eines Jahres verdoppelt hat.

‍

Parallel geben viele Unternehmen an, keinen vollständigen Überblick über die tatsächliche KI-Nutzung im Haus zu haben. Studien zu KI-ROI und Flexera-Umfragen bestätigen, dass IT-Verantwortliche die Verbreitung von Schatten-KI meist unterschätzen – trotz hohen Vertrauens in die Mitarbeitenden.

‍

Die Kernbotschaft: Schatten-KI ist kein Randphänomen, sondern ein strukturelles Thema. Wer es ignoriert, verliert nicht nur Kontrolle, sondern auch die Chance, die vorhandene Energie im Unternehmen in geordnete Bahnen zu lenken.

‍

Typische Einsatzszenarien & Beispiele von Schatten-KI

‍

Schatten-KI taucht überall dort auf, wo Mitarbeitende Lücken in Prozessen oder Tools spüren. Häufige Szenarien sind:

• Texte schreiben oder überarbeiten: E-Mails, Angebote, Präsentationen, Social-Posts mit generativen Textmodellen.
• Bilder, Slides oder Layouts erstellen: Präsentationsfolien, Moodboards, Kampagnenentwürfe mit Bild-KI.
• Daten analysieren: Hochladen von Excel-Dateien in KI-Tools, um schnelle Zusammenfassungen oder Auswertungen zu erhalten.
• Programmierung & IT: Einsatz von Code-Assistenten und externen Repositories zur Fehleranalyse.

‍

Beispiele für Schatten-KI im Alltag: Eine Mitarbeiterin lädt eine Kundenpräsentation in ein öffentliches KI-Tool, um Gliederung und Texte zu optimieren. Ein Entwickler kopiert Code-Snippets in einen externen Chatbot, um Bugs zu identifizieren. Oder HR nutzt KI zur Vorselektion von Lebensläufen, obwohl dies nach EU AI Act als Hochrisiko-Anwendungsfall gilt und besonders strenge Anforderungen erfüllt sein müssten.

‍

Jedes dieser Beispiele ist für sich genommen nachvollziehbar - aber in Summe entsteht eine Schatten-KI-Landschaft, die weder dokumentiert noch gesteuert wird. Genau hier beginnen die Risiken.

‍

‍

‍

Schatten-KI im Unternehmen: Ursachen und Treiber

‍

Schatten-KI ist ein Symptom, kein Zufall. Typische Treiber sind:

‍

Erstens: Unpassende oder unzureichende offizielle KI-Tools. Viele Unternehmen führen „von oben“ eine bestimmte Lösung ein, ohne die Anforderungen der Fachbereiche wirklich zu verstehen. Mitarbeitende empfinden die Tools als kompliziert, zu eingeschränkt oder nicht verfügbar, wenn sie gebraucht werden – und weichen auf bekannte, externe Angebote aus.

‍

Zweitens: Langsame Entscheidungs- und Freigabeprozesse. Die Einführung neuer Tools ist oft an klassische IT-Prozesse gekoppelt: Evaluierung, Beschaffung, Freigabe, Schulung. Gleichzeitig stehen Teams unter starkem Zeit- und Leistungsdruck. Wenn offizielle Strukturen zu langsam sind, entsteht Schatten-KI als pragmatische Abkürzung.

‍

Drittens: Fehlende Aufklärung und klare Regeln. Viele Mitarbeitende wissen schlicht nicht, was erlaubt ist – und welche Risiken mit Schatten-KI verbunden sind. Wenn keine verständliche KI-Richtlinie existiert, füllen persönliche Einschätzungen die Lücke. Aus Unternehmenssicht ist das riskant, aus Mitarbeitendensicht aber nachvollziehbar.

‍

‍

‍

Risiken für Recht, Sicherheit und Business

‍

‍

1) Datenschutz/Compliance

‍

Das größte Risiko von Schatten-KI im Unternehmen liegt im Datenschutz und in der Compliance. Werden Kundendaten, interne Dokumente oder personenbezogene Informationen ohne Freigabe in externe KI-Tools geladen, drohen Verstöße gegen DSGVO, Vertraulichkeitsvereinbarungen oder Branchenregeln.

‍

Besonders kritisch sind Hochrisiko-Anwendungsfälle im Sinne des EU AI Act, etwa KI-gestützte Bewerbervorauswahl oder Entscheidungen mit erheblicher Auswirkung auf Betroffene. Wenn Mitarbeitende hier Schatten-KI einsetzen, ohne dass das Unternehmen davon weiß, entsteht ein massiver Blindflug mit möglichen Haftungsfolgen.

‍

‍

2) IT-Sicherheit

‍

Schatten-KI kann zudem neue Angriffsflächen schaffen: ungesicherte Web-Tools, intransparente Datenflüsse, anfällige Browser-Plugins oder unsichere API-Verbindungen. Wenn diese Anwendungen nicht im offiziellen Monitoring auftauchen, fehlen Patches, Logging und Notfallprozesse.

‍

Hinzu kommt: Mitarbeitende können unabsichtlich sensible interne Informationen in externe Modelle „lernen“ lassen - etwa durch wiederholtes Hochladen ähnlicher Daten. Das erschwert die Kontrolle über Know-how und geistiges Eigentum.

‍

‍

3) Qualitäts- sowie Reputationsrisiken

‍

Generative KI kann halluzinieren - also falsche, verzerrte oder veraltete Informationen liefern. Wenn Inhalte aus Schatten-KI ungeprüft in Präsentationen, Kundendokumenten oder Verträgen landen, sind fachliche Fehler und Reputationsschäden vorprogrammiert.

‍

Außerdem besteht die Gefahr, dass die Tonalität der KI nicht zur Marke passt: Texte wirken plötzlich generisch, unpersönlich oder widersprechen bestehenden Kommunikationsrichtlinien. Gerade bei sensiblen Themen - etwa Compliance, HR oder medizinischen Inhalten – kann das Vertrauen nachhaltig beschädigen.

‍

‍

4) Kosten sowie Chaos im Tool-Stack

‍

Schatten-KI sorgt oft für Parallelstrukturen: doppelt bezahlte Lizenzen, unklare Verantwortlichkeiten und fehlende Übersicht über den tatsächlichen Tool-Einsatz. Das erschwert Support, Schulung und Governance – und macht es schwer, den ROI von KI-Investitionen realistisch zu bewerten.

‍

‍

‍

Schatten-KI im Unternehmen: Warum Verbote allein nicht helfen

‍

Viele Unternehmen reagieren auf Schatten-KI reflexartig mit Verboten – in der Hoffnung, Risiken „wegregeln“ zu können. Die Erfahrung zeigt jedoch: Das funktioniert in der Praxis kaum. Mitarbeitende nutzen KI weiter, nur eben noch versteckter.

‍

Der Grund ist einfach: Der Nutzendruck ist hoch. KI-Tools sparen Zeit, reduzieren Routinearbeiten und liefern schnell gute Entwürfe. Wenn offizielle Optionen fehlen, suchen sich Teams ihre eigenen Wege. Verbote ohne Alternativen führen deshalb vor allem zu Vertrauensverlust, mehr Schatten-KI und einer verpassten Lernkurve.

‍

Stattdessen braucht es einen Regelwechsel: Weg von der Frage „Wie halten wir KI draußen?“ hin zu „Wie ermöglichen wir KI sicher, verantwortungsvoll und produktiv?“. Schatten-KI wird dann zur Einladung, das Thema strukturiert anzugehen.

‍

Schatten-KI im Unternehmen: 5 Schritte zur offenen KI-Kultur

‍

‍

1. Schatten-KI sichtbar machen – ohne Schuldzuweisungen

‍

Der erste Schritt im Umgang mit Schatten-KI ist Transparenz. Sinnvoll ist ein offenes Gespräch mit Teams: Welche KI-Tools werden bereits genutzt? Für welche Aufgaben? Welche Erfahrungen gibt es – positiv wie negativ? Entscheidend ist, klar zu kommunizieren: Es geht nicht darum, jemanden „zu erwischen“, sondern darum, die Realität zu verstehen.

‍

‍

2. Schatten-KI mit einer einfachen „KI-Ampel“ strukturieren

‍

Statt lange Richtlinien zu schreiben, kann eine KI-Ampel schnell Orientierung schaffen:

• Grün: Freigegebene Tools (z. B. interne KI-Plattform, geprüfte Übersetzer)
• Gelb: Erlaubt mit klaren Einschränkungen (z. B. nur synthetische oder anonymisierte Daten)
• Rot: Verboten, etwa Upload sensibler Kundendaten in kostenlose Public-Tools

‍

Diese Ampel sollte klar dokumentiert, leicht auffindbar und regelmäßig aktualisiert werden - idealerweise mit Beispielen aus dem eigenen Arbeitsalltag.

‍

‍

3. Wissen zu Schatten-KI & sicherer KI-Nutzung aufbauen

‍

Technische Vorgaben alleine reichen nicht. Mitarbeitende brauchen konkretes Wissen:

• Welche Risiken hat Schatten-KI in unserem Kontext?
• Welche Daten dürfen niemals in externe Systeme?
• Wie prüfe ich KI-Ergebnisse kritisch?

‍

Praxisnahe Trainings, interne KI-Guides und „Prompt-Playbooks“ schaffen Sicherheit und helfen, Schatten-KI in verantwortungsvolle Nutzung zu überführen.

‍

‍

4. Schatten-KI durch attraktive offizielle KI-Lösungen ablösen

‍

Wenn offizielle KI-Lösungen langsamer, unpraktischer oder schlechter sind als Schatten-KI, werden sie nicht genutzt. Unternehmen sollten daher bewusst in gute, benutzerfreundliche KI-Plattformen investieren, z. B. Unternehmens-KI mit Single Sign-on, geprüften Modellen und klaren Datenräumen.

‍

Das Ziel: Mitarbeitende erleben, dass „der offizielle Weg“ besser ist als der Schattenweg - weil er schneller, sicherer und praxisnäher ist. So sinkt der Anreiz, Schatten-KI im Unternehmen weiter zu nutzen.

‍

‍

5. KI-Governance für Schatten-KI verankern

‍

Langfristig braucht jedes Unternehmen ein klares KI-Governance-Framework: Rollen, Verantwortlichkeiten, Freigabeprozesse, Monitoring und Eskalationspfade. Schatten-KI sollte darin explizit adressiert werden - inklusive Meldewegen, wie neue Tools vorgeschlagen und gemeinsam evaluiert werden können.

‍

‍

‍

Rollen, Verantwortlichkeiten & Governance

‍

Schatten-KI ist kein reines IT-Thema. Ein wirksamer Umgang erfordert das Zusammenspiel mehrerer Funktionen:

• IT & Informationssicherheit: Technische Freigabe, Monitoring, Netzwerkschutz, Tool-Auswahl
• Datenschutz & Recht: Bewertung von Datenflüssen, DPA, EU AI Act, DSGVO-Compliance
• HR & Betriebsrat: Schulungen, Beteiligung der Mitarbeitenden, Regelungen im Arbeitskontext
• Fachbereiche: Definition sinnvoller Anwendungsfälle, Feedback zu Tools und Prozessen

‍

Eine klare KI-Governance rund um Schatten-KI sollte u. a. festlegen:

• wie neue KI-Tools vorgeschlagen und bewertet werden
• wer über Freigaben entscheidet und wie diese dokumentiert werden
• wie Verstöße behandelt werden (fokus auf Lernen statt Bestrafung)
• wie regelmäßig geprüft wird, ob Richtlinien noch praxisnah sind

‍

So wird Schatten-KI vom unkontrollierten Risiko zur gestaltbaren Veränderung –- und Teil einer bewussten KI-Strategie.

‍

‍

‍

Schatten-KI im Unternehmen: FAQ

‍

‍

Ist Schatten-KI in jedem Unternehmen ein Thema?

In fast allen Wissensarbeits-Umgebungen ist es heute realistisch anzunehmen, dass Schatten-KI zumindest in Teilen vorhanden ist - selbst, wenn es keine offiziellen KI-Projekte gibt. Die einfache Verfügbarkeit von KI-Tools und der hohe Nutzendruck machen vollständige „KI-Abstinenz“ in der Praxis selten.

‍

‍

Muss Schatten-KI komplett verboten werden?

Ein pauschales Verbot von KI-Tools ist kaum praktikabel und führt meist dazu, dass Schatten-KI noch unsichtbarer wird. Sinnvoller ist ein Ansatz, der Risiken klar adressiert, sichere Alternativen bereitstellt und Mitarbeitende einbindet. Ziel ist nicht „Null-Nutzung“, sondern kontrollierte, verantwortungsvolle Nutzung von KI im Unternehmen.

‍

‍

Wie erkenne ich, ob Schatten-KI bei uns ein Problem ist?

Hinweise auf Schatten-KI sind z. B. plötzlich „zu perfekte“ Texte, extrem schnelle Ergebnisse, auffällige KI-Bildstile oder häufige Erwähnungen bestimmter Tools ohne offizielle Einführung. Technische Maßnahmen wie Netzwerkanalyse und Tool-Scans können das Bild ergänzen - ersetzt werden sie aber nicht durch offene Gespräche mit den Teams.

‍

‍

Welche Rolle spielt der EU AI Act bei Schatten-KI?

Der EU AI Act verlangt Transparenz, Dokumentation und Risikomanagement für bestimmte KI-Anwendungen - insbesondere in Hochrisikobereichen wie HR, Kreditvergabe oder kritischer Infrastruktur. Schatten-KI unterläuft diese Anforderungen, weil Nutzung und Systeme nicht dokumentiert sind. Unternehmen sollten daher Schatten-KI explizit in ihre AI-Act-Umsetzung integrieren.

‍

‍

‍

Schatten-KI im Unternehmen: Fazit und nächste Schritte

‍

Schatten-KI zeigt, wo die Realität im Unternehmen der offiziellen KI-Strategie voraus ist. Mitarbeitende nutzen KI bereits - oft pragmatisch, manchmal riskant, fast immer mit dem Ziel, ihre Arbeit besser zu machen. Wegschauen ist keine Option: Wer Schatten-KI ignoriert, riskiert Datenschutzprobleme, Sicherheitslücken und Vertrauensverlust.

‍

Gleichzeitig ist Schatten-KI eine Chance: Sie macht sichtbar, wo KI im Alltag wirklich hilft, welche Tools gebraucht werden und welche Prozesse zu träge sind. Unternehmen, die diese Signale aufnehmen, eine klare KI-Governance etablieren und eine offene KI-Kultur aufbauen, gewinnen gleich doppelt - mehr Sicherheit und mehr Produktivität.

‍

Die KI Company unterstützt Organisationen genau an diesem Punkt: von der Analyse bestehender Schatten-KI-Muster über die Entwicklung pragmatischer KI-Richtlinien bis hin zur Einführung sicherer Unternehmens-KI-Lösungen und Schulungen für Teams. Wenn ihr Schatten-KI in eurem Unternehmen nicht länger als Risiko, sondern als Startpunkt für eine strukturierte KI-Einführung nutzen wollt, könnt ihr uns jederzeit unverbindlich kontaktieren.