Shadow AI: Wie Governance Innovationen stärkt

Shadow AI ist längst keine Randerscheinung mehr, sondern ein wachsendes Risiko für Unternehmen, das CIOs und IT-Führungskräfte dringend adressieren müssen. Orla Daly, CIO bei Skillsoft, erläutert die Hintergründe und teilt konkrete Handlungsempfehlungen.

Künstliche Intelligenz birgt enorme Chancen, wenn es darum geht, Routineaufgaben zu übernehmen und Prozesse effizienter zu gestalten. Doch sie bringt auch erhebliche Risiken mit sich – besonders dann, wenn sie unreguliert genutzt wird, wie das Phänomen Shadow AI zeigt. 

Shadow AI weist viele Parallelen zu Shadow IT auf: Mitarbeitende nutzen generative KI-Tools, KI-Agenten oder Low-Code-Plattformen außerhalb offizieller Prozesse. Bis zu 42 Prozent der Unternehmen gehen zumindest davon aus, dass ihre Beschäftigten im Job auf private KI-Lösungen zurückgreifen, so eine aktuelle Studie. Eigeninitiative ist grundsätzlich positiv, doch unkontrollierte Experimente können ernsthafte ungewollte Folgen haben – von Compliance-Verstößen bis hin zu Datenabflüssen. 

Shadow AI verstehen und verhindern

Um Shadow AI zu verhindern, braucht es eine konsequente Priorisierung sowie ein robustes und zugleich flexibles KI-Framework. IT-Führungskräfte sollten KI-Initiativen vorantreiben, die einen klaren, messbaren Mehrwert liefern. Entscheidend sind die enge Verzahnung von IT- und Fachbereichskompetenzen, das Aufbrechen von Silos sowie eine Kultur des Lernens und des kontrollierten Experimentierens. Werden Transparenz und Qualitätsprüfungen fest in diese Prozesse integriert, entsteht Fortschritt, ohne die notwendige Kontrolle zu verlieren.

Governance ist dabei kein Bremsklotz, sondern die Voraussetzung dafür, dass Unternehmen schnell und sicher handeln können. Sie bildet das Fundament jeder erfolgreichen KI-Strategie und stellt sicher, dass Innovationen im Einklang mit Compliance-Vorgaben und den Unternehmensinteressen stehen. Zudem schafft gute Governance Klarheit und Vertrauen, was für eine verantwortungsvolle Skalierung von KI unerlässlich ist.

Schulungen spielen in diesem Zusammenhang ebenfalls eine zentrale Rolle. Teams müssen befähigt werden, KI-Tools kritisch zu bewerten und verantwortungsvoll einzusetzen, ohne regulatorische Anforderungen und organisatorische Ziele aus dem Blick zu verlieren. Das erfordert den gezielten Kompetenzaufbau in der gesamten Belegschaft. 

Die Rolle der IT neu denken

Governance allein reicht jedoch nicht aus. IT-Führungskräfte müssen auch ihre Rolle neu definieren: weg vom klassischen Gatekeeper, hin zum Architekten sicherer und zugleich agiler IT-Umgebungen. Governance und Leitplanken sollten dynamisch sein und Teil der täglichen Arbeit werden.

Dieser Wandel betrifft insbesondere das Management von KI-Agenten – digitale Systeme, die Aufgaben selbstständig und systemübergreifend ausführen können. Diese Agenten können Effizienz und Innovation beschleunigen, werfen aber auch neue Fragen in Bezug auf Kontrolle, Aufsicht und Governance auf. IT-Verantwortliche müssen Rahmenbedingungen schaffen, damit Agenten sicher, regelkonform und ethisch handeln und menschliche Entscheidungsfindung sinnvoll unterstützen. Eine enge Zusammenarbeit mit HR ist dabei entscheidend, um diese „agentische“ Belegschaft wirksam zu steuern.

Wichtig ist, eine Zusammenarbeit von Mensch und KI zu fördern, die das menschliche Urteilsvermögen stärkt, statt es zu ersetzen. IT-Leader müssen dies aktiv vorantreiben und sicherstellen, dass KI Entscheidungsprozesse unterstützt, ohne Verantwortlichkeiten zu untergraben. Das setzt ein Umdenken voraus: weg von direkter Kontrolle, hin zu Einflussnahme, Aufklärung und Beratung.

Nicht zuletzt bildet Vertrauen die Basis all dieser Bestrebungen. Laut einer Studie hat nur rund ein Viertel der Beschäftigten vollstes Vertrauen darin, dass ihr Arbeitgeber KI verantwortungsbewusst einsetzt. Transparenz und klare Leitplanken für Innovationen zu schaffen, ist also essenziell, damit Mitarbeitende nicht aus Frustration oder Neugier ungeprüfte Tools nutzen. Für IT-Leader wird Governance so zum wichtigen strategischen Wettbewerbsfaktor.

Tipps für den Umgang mit KI-Agenten und -Tools

Damit Governance in der Praxis funktioniert, braucht es konkrete Maßnahmen, nicht nur Richtlinien. Beim Umgang mit KI geht es weniger um die Technik – sondern vielmehr darum, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu orchestrieren. Da KI-Agenten eigenständig auf mehrere Systeme zugreifen, ist kontinuierliche Aufsicht unerlässlich. Drei Ansatzpunkte:

1. KI-Agenten-Register aufbauen

Ein zentrales Verzeichnis aller eingesetzten KI-Agenten schafft Transparenz und hilft, Doppelentwicklungen zu vermeiden – quasi ein Talentmanagement der digitalen Belegschaft. IT-Teams wissen so, welche Agenten im Netzwerk aktiv sind, auf welche Daten sie zugreifen und welche Aufgaben sie übernehmen.

2. Zeitlich begrenzte Proofs of Concept nutzen 

Gezielte Experimente innerhalb klar definierter Zeiträume ermöglichen es, neue Tools zu testen, ohne die Kontrolle zu verlieren. Bewähren sich diese Lösungen, können sie anschließend formale Freigabeprozesse durchlaufen. Genehmigte Tools sollten dokumentiert und unternehmensweit sichtbar gemacht werden.

3. Bildung als Sicherheitsfaktor verstehen 

Viele Mitarbeitende unterschätzen die Risiken vermeintlich harmloser KI-Experimente. Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme sind daher essenziell, um Datenabflüsse und Compliance-Verstöße zu vermeiden und Teams zu befähigen, innerhalb der Leitplanken verantwortungsvoll zu arbeiten.

Vertrauen durch Transparenz

Angesichts steigender Anforderungen und gleichzeitig knapper werdender Budgets muss Governance als Partner für Innovation verstanden werden – nicht als ihr Gegner. Durch die systematische Validierung von Tools, gezielte Weiterbildungsmaßnahmen und transparente Register können Unternehmen Vertrauen aufbauen und ihre Modernisierung verantwortungsbewusst vorantreiben.