Shadow AI entsteht oft durch Governance selbst

Shadow AI ist Realität – und entsteht oft durch die Governance selbst. Im Interview mit SecurityToday beschreibt Patricia Leppert, Team Manager Customer Trust & Safety bei TeamViewer, wie Freigabe-Hürden Beschäftigte in inoffizielle KI-Tools treiben. Laut einer TeamViewer-Umfrage weichen etwa 40 Prozent der Beschäftigten aus, weil die freigegebene Technik am Arbeitsplatz nicht funktioniert.

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Was ist Shadow AI?

Was ist Shadow AI? Shadow AI ist die Nutzung nicht freigegebener KI-Tools oder -Dienste als Workaround – etwa auf dem Privatgerät oder über öffentlich verfügbare Plattformen – weil die offiziell bereitgestellte Technik nicht passt, schwer bedienbar oder unbekannt ist. Security verliert dann die Kontrolle über Datenverarbeitung, Speicherung und Weiterverwendung. Das Interview mit Patricia Leppert ordnet den Mechanismus ein und zeigt, welche Governance-Hürden den Umweg erzeugen.

Leppert sieht Shadow AI dabei als Arbeitsrealität, nicht als böswilliges Nebenbei-Verhalten. Deadlines, Kundenantworten und Projektdruck treiben Beschäftigte in öffentliche Dienste, oft ohne Absicht, Daten zu gefährden.

Ausweichlösung statt Policy-Bruch

SecurityToday: Frau Leppert, wie sieht Shadow AI im Arbeitsalltag eines Unternehmens konkret aus?

Patricia Leppert: Die meisten großen Unternehmen haben heute eine Richtlinie, in der festgelegt ist, welche KI-Tools für die Mitarbeitenden freigegeben sind. Wenn diese freigegebenen Tools aber nicht optimal zu den Aufgaben passen, schwer zu bedienen oder gar nicht bekannt sind, dann greifen die Mitarbeitenden als Workaround zu anderen Lösungen. Sie weichen dann beispielsweise auf ihr Privatgerät aus oder nutzen frei verfügbare KI-Plattformen oder -Dienste im Internet. Das ist dann Shadow AI. In einer weltweiten Umfrage von TeamViewer haben 40 Prozent der Beschäftigten angegeben, dass sie schon mal solche Ausweichlösungen genutzt haben, weil die Technologie am Arbeitsplatz nicht funktioniert hat.

SecurityToday: Woran merkt ein Security-Team, dass Mitarbeitende an den offiziellen Wegen vorbei mit KI-Tools arbeiten?

Patricia Leppert: Meine These ist: Shadow AI ist heute in den meisten Unternehmen Realität, auch wenn das Ausmaß unterschiedlich sein kann. Das bestätigt auch die genannte Umfrage. Ich bin aber kein Fan von Überwachungspraktiken am Arbeitsplatz. Unsere Aufgabe als Security-Team ist es vielmehr, die Mitarbeitenden erstens auf die Gefahren aufmerksam zu machen, die mit Shadow IT einhergehen. Beschäftigte folgen Sicherheitsvorgaben eher, wenn sie verstehen, warum es sie gibt. Und zweitens müssen wir unseren Teil dazu beitragen, dass die freigegebenen KI-Tools praktisch, zugänglich und leicht nutzbar sind. Das bedeutet für Security-Teams vor allem, dass Cybersecurity kein Hindernis bei der Anwendung von KI-Tools sein darf.

Wenn Governance zum Umweg wird

SecurityToday: Shadow AI entsteht häufig gerade durch die Governance selbst. Welche Hürden treiben Fachbereiche in inoffizielle Tools?

Patricia Leppert: Aufgabe der Security ist es, ein Unternehmen zu schützen. Wenn sie aber zu viele Arbeitsunterbrechungen erzeugt, wird sie als Hürde wahrgenommen, drängt Mitarbeitende aus der sicheren Umgebung heraus und macht das Unternehmen letztendlich sogar unsicherer. Typische Hürden sind zum Beispiel ein Passwort-Reset oder erzwungene Patches im falschen Moment, zu komplizierte Freigabeprozesse, endlose Authentifizierungsschleifen oder eine gesperrte Plattform, durch die eine einfache Aufgabe unnötig kompliziert wird. Gerade wenn es um zeitkritische Projekte geht, ist die Verlockung dann sehr groß, einfach auf ein gerade verfügbares KI-Tool im freien Internet auszuweichen. Das geschieht gar nicht aus böser Absicht, im Gegenteil. Beschäftigte wollen eine Deadline einhalten, einem Kunden antworten oder ein Projekt voranbringen.

Datenabfluss, Fake-AI und ungeprüfte Outputs

SecurityToday: Was passiert, wenn Beschäftigte sensible Inhalte in nicht freigegebene KI-Dienste geben?

Patricia Leppert: Das Unternehmen verliert dann die Kontrolle darüber, wie diese Daten verarbeitet, gespeichert oder weiterverwendet werden. Besonders kritisch wird das etwa bei Finanz- und Kundendaten, Quellcode oder internen Roadmaps. Ein verbreitetes Betrugsphänomen ist Fake-AI, also gefälschte Webseiten oder Apps, die vorgeben, leistungsstarke KI-Tools oder Bildgeneratoren zu sein, in Wirklichkeit aber Daten stehlen. Es ist eine wichtige Aufgabe des Security-Teams, die Beschäftigten transparent über diese Risiken zu informieren.

SecurityToday: Wo wird Shadow AI wirklich gefährlich – von Datenabfluss über Compliance bis zu Halluzinationen?

Patricia Leppert: Alle genannten Risiken sind auf ihre Weise gefährlich für das Unternehmen. Fließen vertrauliche Informationen ab, schädigt das mein Geschäft. Vielleicht macht man sich als Unternehmen sogar strafbar, etwa wenn Kundendaten öffentlich werden. Compliance-Verstöße sind vor allem für die Mitarbeitenden relevant, die Shadow AI eingesetzt haben. Beim Thema falsche Ergebnisse und Halluzination können Unternehmen allerdings handeln und ihre Mitarbeitenden entsprechend fortbilden. Ergebnisse aus generativer KI sollten nicht ungeprüft übernommen werden. Das gilt auch für die Ergebnisse aus den freigegebenen KI-Tools. Darüber hinaus können durch den Einsatz nicht freigegebener KI-Dienste regulatorische oder vertragliche Verpflichtungen verletzt werden, wenn beispielsweise nicht nachvollziehbar ist, wie Daten verarbeitet oder gespeichert werden.

Sicherheit, die sich in den Workflow fügt

SecurityToday: Wie sieht eine sichere, nutzbare Alternative im Arbeitsalltag aus?

Patricia Leppert: Die Kontrollmechanismen müssen sich natürlich in den Arbeitsablauf einfügen. Sie sollen Produktivität ermöglichen und im Workflow bleiben. Wenn Sicherheit intuitiv wirkt, halten sich Beschäftigte deutlich eher daran. Authentifizierung ist ein gutes Beispiel. Passwörter frustrieren Beschäftigte seit Langem und gelten zugleich als bekannte Schwachstelle, auf die sich viele Cyberattacken fokussieren. Ansätze wie Zero Trust und biometrische Authentifizierung können den Schutz erhöhen und zugleich die Usability verbessern. Die stärksten Kontrollen sind oft die, die für die Nutzerinnen und Nutzer nahezu unsichtbar bleiben, denn dann werden sie auch breit akzeptiert.

Der sicherste Weg muss gleichzeitig der einfachste sein.

Governance als gemeinsame Aufgabe

SecurityToday: Wie setzt man KI-Governance organisatorisch so auf, dass Security, IT und Fachbereiche mitziehen?

Patricia Leppert: Mit einem Security-by-Design-Ansatz können viele Prozesse wie etwa die Authentifizierung nahtlos in die KI-Workflows eingebettet werden. Dafür müssen die Security-Teams von Anfang an mit einbezogen werden. Es sind aber noch viele weitere Teams beim Thema KI-Governance beteiligt. Bei TeamViewer zum Beispiel sind das neben uns aus der Security auch Abteilungen wie Legal, Data Protection oder Training. Zudem haben wir in jedem Team einen oder mehrere AI-Ambassador ausgebildet, die als direkte Ansprechpersonen für die Kolleginnen und Kollegen da sind. Es gibt eine zentrale Übersicht über die freigegebenen KI-Tools und welche Teams sie nutzen dürfen. Zudem machen wir regelmäßig Trainings zum richtigen Umgang mit KI und schauen, dass alle Mitarbeitenden bei dem Thema auf dem neuesten Stand sind. Unser Ziel ist die sichere und verantwortungsvolle Nutzung von KI im gesamten Unternehmen zu ermöglichen. Kontrolle allein reicht nicht aus.

SecurityToday: Wer gehört an den Tisch – und woran scheitert es am häufigsten?

Patricia Leppert: Neben den Implikationen für die Cybersecurity ist die Nutzung von Shadow AI auch ein Signal an die Führungsebene, dass die bereitgestellten Tools unzureichend, unpassend zur Aufgabe, zu kompliziert oder unbekannt sind. Der Fokus sollte daher darauf liegen, diese Hindernisse zu identifizieren und dann abzubauen. Das ist eine gemeinsame Aufgabe von Security, IT, Fachbereichen und Führungskräften.

SecurityToday: Wie verändert sich die Rolle von Security-Teams, wenn KI zum Arbeitsalltag gehört?

Patricia Leppert: Die Rolle von Security-Teams entwickelt sich von einer vorwiegend kontrollierenden Funktion zu einer beratenden und befähigenden Rolle. Security muss verstehen, wie Mitarbeitende KI tatsächlich einsetzen, Risiken frühzeitig erkennen und sichere Lösungen bereitstellen, die sich nahtlos in den Arbeitsalltag integrieren. Der Fokus liegt weniger auf Verboten und mehr darauf, Innovation sicher zu ermöglichen.

SecurityToday: Wenn ein CISO nach diesem Interview genau eine Sache anders angehen sollte – welche?

Patricia Leppert: Wer KI-Risiken reduzieren möchte, sollte zuerst dafür sorgen, dass Mitarbeitende sichere und freigegebene Alternativen tatsächlich nutzen können. Die wirksamste KI-Governance besteht aus Lösungen, die Sicherheit und Produktivität miteinander verbinden – nicht aus zusätzlichen Hürden. Der sicherste Weg muss gleichzeitig der einfachste sein.

Aus dem Gespräch ergeben sich konkrete Hebel, die Security-Teams ohne neues Tool-Portfolio anpacken können. Die folgende Checkliste bündelt die operativen Punkte aus Leppert-Antworten für den nächsten CISO-Stand-up.

Die Liste ersetzt kein Governance-Programm. Sie zeigt aber, wo unnötige Reibung den Umweg in inoffizielle KI-Dienste erzeugt – und wo Security-by-Design Produktivität und Kontrolle wieder zusammenführt.

Häufige Fragen

Was ist Shadow AI im Unterschied zu Shadow IT?

Shadow AI ist die Nutzung nicht freigegebener KI-Tools oder -Dienste als Workaround – oft auf Privatgeräten oder öffentlichen Plattformen. Der Mechanismus gleicht Shadow IT: offizielle Wege greifen nicht, also entsteht der Umweg.

Warum entsteht Shadow AI trotz Richtlinien?

Weil freigegebene Tools nicht zur Aufgabe passen, schwer bedienbar oder unbekannt sind. Zusätzlich treiben Freigabe-Staus, Authentifizierungsschleifen und Unterbrechungen im falschen Moment in Ausweichlösungen.

Welche Daten sind bei inoffiziellen KI-Diensten besonders kritisch?

Finanz- und Kundendaten, Quellcode und interne Roadmaps. Das Unternehmen verliert die Kontrolle darüber, wie diese Daten verarbeitet, gespeichert oder weiterverwendet werden.

Reichen Verbote und Überwachung als Antwort?

Patricia Leppert lehnt Überwachungspraktiken am Arbeitsplatz ab. Wirksamer ist Aufklärung über Risiken plus freigegebene Alternativen, die praktisch und leicht nutzbar sind.

Was sollte der erste Schritt für CISOs sein?

Dafür sorgen, dass sichere und freigegebene Alternativen tatsächlich nutzbar sind. Die wirksamste KI-Governance verbindet Sicherheit und Produktivität – der sicherste Weg muss der einfachste sein.

Das Interview wurde schriftlich geführt. Patricia Leppert ist Team Manager Customer Trust & Safety bei TeamViewer. Redaktion: Benedikt Langer, SecurityToday.

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Bildquelle: KI-generiert (Juli 2026). Portrait im Beitrag: Patricia Leppert / TeamViewer (Pressefoto).