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Shadow-AI: Warum Unternehmen das Risiko von Datenlecks durch GenAI neu bewerten sollten

Veröffentlicht: 03.09.2025

Shadow-AI: Warum Unternehmen das Risiko von Datenlecks durch GenAI neu bewerten sollten

In den letzten zwei Jahren hat die Nutzung generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in Unternehmen explosionsartig zugenommen. Tools wie ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini oder Claude sind längst fester Bestandteil im Arbeitsalltag vieler Mitarbeitenden. Sie beschleunigen Prozesse, steigern Effizienz und eröffnen völlig neue Möglichkeiten in der Analyse, Kreativität und Automatisierung. Doch der Preis dieser Innovationswelle wird zunehmend deutlicher: ein massives, oft unsichtbares Risiko für Datensicherheit und Unternehmens-Governance.

Upload von Dateien: Ein unterschätztes Problem

Mehrere aktuelle Studien zeigen, dass die Nutzung von GenAI-Tools regelmässig zu ungewollter Preisgabe sensibler Informationen führt. Einige Beispiele:

  • Harmonic Security analysierte über eine Million Prompts und 20’000 hochgeladene Dateien. Ergebnis: 22 % der Dateien und 4,37 % der Prompts enthielten vertrauliche Informationen, von Quellcode über M&A-Dokumente bis hin zu personenbezogenen Daten (PII).
  • LayerX Security berichtete, dass fast 90 % der GenAI-Nutzung ausserhalb kontrollierter IT-Kanäle erfolgt. Ein Phänomen, das als «Shadow-AI» bezeichnet wird. Mitarbeitende kopieren Inhalte aus E-Mails, CRM-Systemen oder internen Dokumenten direkt in KI-Tools, im Durchschnitt bis zu viermal täglich.
  • Netskope dokumentierte, dass sich das an GenAI gesendete Datenvolumen innerhalb eines Jahres verdreissigfacht hat. Ein Wachstum, das sich unmittelbar in erhöhten Sicherheitsrisiken widerspiegelt.

Dateien sind gefährlicher als Prompts

Während Prompts häufig vertrauliche Textinformationen enthalten, bergen Datei-Uploads ein deutlich grösseres Risiko. PDFs, Excel-Tabellen oder Word-Dokumente sind Träger hochsensibler Daten. Laut Harmonic Security waren 79 % der Kreditkarten-Lecks und 75 % der Kundenprofil-Lecks auf Datei-Uploads zurückzuführen. Im Schnitt lädt jedes der untersuchten Unternehmen mehr als ein Gigabyte an Dateien in GenAI-Tools hoch, ohne Kontrolle darüber, wo diese Daten verarbeitet oder gespeichert werden.

Unsichtbare Nutzung: Schatten-KI

Ein zentrales Risiko ist, dass viele GenAI-Anwendungen unkontrolliert genutzt werden. Oft handelt es sich um kostenlose Versionen oder in SaaS-Tools eingebaute KI-Funktionen, etwa in Canva, Grammarly oder DeepL. Diese werden im Alltag nicht als KI-Tools wahrgenommen, verarbeiten aber dennoch hochsensible Inhalte. Damit entziehen sie sich klassischen Sicherheits- und Compliance-Mechanismen.

Zunehmend kritisch: Laut Harmonic nutzen bereits fast 8 % der Mitarbeitenden chinesische GenAI-Tools wie DeepSeek oder Baidu Chat. Diese Anwendungen liegen oft ausserhalb regulatorischer Kontrolle und erhöhen das Risiko von Datenabfluss und Industriespionage erheblich.

Wachsender Druck auf die Governance

Die Zahlen sind eindeutig: Unternehmen verlieren zunehmend die Hoheit darüber, welche Daten in GenAI-Systeme eingespeist werden. Das Blockieren von Anwendungen greift zu kurz, da KI-Funktionen heute tief in Standardsoftware integriert sind. Auch die Sensibilisierung der Mitarbeitenden allein reicht nicht aus, um das Problem zu lösen.

Die IT-Governance muss neu ausgerichtet werden:

  1. Datenzentrierte Kontrollen: Unternehmen müssen nicht nur überwachen, welche Tools genutzt werden, sondern vor allem, welche Arten von Daten in diese Tools fliessen.
  2. Transparenz schaffen: Ohne vollständige Sichtbarkeit über die Nutzung von GenAI können Risiken nicht gesteuert werden. Dies gilt auch für scheinbar harmlose SaaS-Anwendungen mit integrierten KI-Funktionen.
  3. Kontextabhängige Richtlinien: Nicht jedes Datenfeld ist gleich kritisch. Governance muss erkennen, ob es sich um Quellcode, Finanzdaten, PII oder interne Strategiedokumente handelt, und entsprechend handeln.
  4. Verträge und Policies: Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Daten nicht zum Training fremder Modelle genutzt werden. Klare vertragliche Regelungen mit Anbietern sind unerlässlich.

Lösungsansätze

Für Entscheidungsträger geht es nicht nur darum, Risiken zu erkennen, sondern strukturiert und systematisch darauf zu reagieren. Dabei lassen sich mehrere produkteunabhängige Lösungsansätze ableiten:

  • Klare Unternehmensrichtlinien: Verbindliche Leitlinien festlegen, welche Arten von Daten mit GenAI-Tools verarbeitet werden dürfen und welche nicht. Diese Regeln sollten in allen Abteilungen kommuniziert und regelmässig überprüft werden.
  • Schulung und Awareness: Mitarbeitende kontinuierlich für die Risiken von Schatten-KI und Datenlecks sensibilisieren. Praxisnahe Trainings und konkrete Anwendungsbeispiele wirken hier stärker als reine Theorie.
  • Risikobewertung in Geschäftsentscheidungen: Bei jeder Einführung neuer Technologien oder Tools sollte die Risikoabwägung im Hinblick auf Datenschutz, Compliance und Informationssicherheit fester Bestandteil des Entscheidungsprozesses sein.
  • Stärkung der Unternehmenskultur: Eine Kultur fördern, in der verantwortungsvoller Umgang mit Daten selbstverständlich ist. Sicherheit darf nicht als Bremsklotz wahrgenommen werden, sondern als Voraussetzung für nachhaltigen Erfolg.
  • Regelmässige Audits: Unabhängig von einzelnen Produkten sollten regelmässige Überprüfungen stattfinden, um sicherzustellen, dass Richtlinien eingehalten werden und neue Risiken frühzeitig erkannt werden.
  • Board-Level Monitoring: Das Thema GenAI-Sicherheit sollte fester Bestandteil der Sitzungen von Verwaltungsrat und Geschäftsleitung werden. Nur so bleibt es Teil der strategischen Steuerung.

KI-Agenten: Das neue Risiko

Eine weitere Herausforderung entsteht durch den Einsatz autonomer KI-Agenten. Studien von SailPoint und Dimensional Research zeigen:

  • 82 % der untersuchten Unternehmen nutzen bereits KI-Agenten für Automatisierungen.
  • 23 % der IT-Fachkräfte berichten, dass Agenten erfolgreich dazu gebracht wurden, Zugangsdaten preiszugeben.
  • 80 % beobachteten unerwartete, potenziell schädliche Handlungen.

Dies verdeutlicht: Mit zunehmender Autonomie von KI-Systemen entstehen neue Angriffsflächen, die klassische Sicherheitsmassnahmen nicht abdecken können.

Die strategische Dimension

Für Verwaltungsräte und Geschäftsleitungen bedeutet dies: Das Thema GenAI-Sicherheit ist nicht nur eine technische Frage, sondern eine strategische Herausforderung. Es geht um den Schutz des geistigen Eigentums, um Datenschutz (DSGVO, nDSG usw.), um die Einhaltung regulatorischer Anforderungen und letztlich um die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit.

Drei Dimensionen sind entscheidend:

  • Strategie: Unternehmen brauchen eine klare Policy zur Nutzung von GenAI, welche Tools erlaubt sind, wie sie eingesetzt werden dürfen, welche Daten verarbeitet werden dürfen und welche Schutzmassnahmen greifen.
  • Technologie: DLP, AI Usage Control und kontinuierliche Überwachung müssen Teil der Sicherheitsarchitektur werden.
  • Kultur: Mitarbeitende müssen befähigt werden, GenAI verantwortungsvoll zu nutzen. Nur durch Aufklärung und Bewusstsein lässt sich das Spannungsfeld zwischen Innovation und Sicherheit meistern.

Zusammenfassung und Handlungsempfehlungen

GenAI hat in kurzer Zeit einen festen Platz in der Unternehmenswelt gefunden, als Teil der offiziellen Arbeitsprozesse ebenso wie im versteckten Einsatz um die Sicherheitsschranken herum. Das Blockieren von GenAI und verwandten Diensten wie Canva, Grammarly oder DeepL kann deren Einsatz nicht verhindern. In vielen Fällen vergrössert es das Sicherheitsproblem sogar, weil der Zugriff über private Geräte umgangen wird.

Die Nutzung birgt erhebliche Risiken für Datenschutz, Compliance und geistiges Eigentum. Studien zeigen klar: Datei-Uploads, unkontrollierte Nutzung («Shadow AI») und autonome KI-Agenten führen zu neuen Angriffsflächen, die klassische Sicherheitsmassnahmen nicht ausreichend abdecken.

Handlungsempfehlungen für Geschäftsleitungen und Verwaltungsräte

  • Governance stärken: Klare Richtlinien für den Umgang mit sensiblen Daten in GenAI-Tools etablieren.
  • Transparenz schaffen: Nutzung von GenAI systematisch erfassen und regelmässig berichten.
  • Risikobasierte Kontrollen einführen: Datenklassifizierung und kontextabhängige Freigaben nutzen.
  • Mitarbeitende befähigen: Schulungsprogramme etablieren, die den sicheren Umgang mit GenAI fördern.
  • Board-Agenda erweitern: GenAI-Sicherheit als festen Punkt in Aufsichts- und Vorstandssitzungen verankern.

Unternehmen können die Chancen von GenAI nur dann sicher ausschöpfen, wenn sie ihre Daten wirksam schützen. Technologie allein reicht dafür nicht aus. Erst das abgestimmte Zusammenspiel von Governance, Prozessen, Kultur und Technik schafft ein belastbares Sicherheitsniveau.

Quellen: