Schatten-KI: Report zeigt Sicherheitsrisiken

Was sich hinter den Zahlen zur „Schatten-KI“ verbirgt – Report von Omnissa geht heimlicher Nutzung von KI-Tools auf den Grund.

In den meisten Unternehmen nutzen Mitarbeiter bereits KI-Tools, die ihr Arbeitgeber nie genehmigt hat. Die Belegschaft hat sich schon immer zu Technologien hingezogen gefühlt, die ihr hilft, effizienter zu arbeiten – unabhängig davon, ob die IT-Abteilung diese Tools offiziell eingeführt hat oder nicht. KI hat dieses Verhalten lediglich beschleunigt.

Zusammenfassung (TL; DR):

• Die unregulierte Nutzung von „Schatten-KI“ am Arbeitsplatz hat im Jahr 2025 massiv zugenommen, da Mitarbeiter eigenständig auf öffentliche Tools wie ChatGPT ausweichen.
• Dieses Phänomen verdeutlicht eine Kluft zwischen IT-Vorgaben und tatsächlichem Arbeitsverhalten, die oft mit weiteren Mängeln bei Geräte-Patches und Datenverschlüsselung einhergeht.

In welchen Umgebungen wird KI eingeführt?

Die Geschwindigkeit der KI-Einführung ist nur ein Teil der Geschichte. Aufschlussreicher ist, was dies über die Umgebungen aussagt, in denen diese Einführung stattfindet. Dass Mitarbeiter ihre eigenen KI-Tools auswählen, ist oft ein Zeichen dafür, dass die IT-Abteilung keinen vollständigen Überblick darüber hat, wie die Mitarbeiter ihre Arbeit erledigen. Dieselben Unternehmen, die Schwierigkeiten haben, die nicht genehmigte Nutzung von KI zu erkennen, haben oft auch mit verzögerten Patches, uneinheitlicher Verschlüsselung oder Geräten außerhalb der Sicherheitsrichtlinien zu kämpfen. „Schatten-KI“ verursacht diese Schwachstellen nicht, kann sie aber verstärken.

Für seinen State of Digital Workspace 2026 Report analysierte Omnissa die Telemetriedaten von Millionen verwalteter Geräte in 17 Branchen. Das Ergebnis ist damit nicht auf die oft lückenhaften Angaben beschränkt, wenn Mitarbeiter sich daran erinnern oder offenlegen sollen, welche Tools sie nutzen. Die Studie ergab, dass die Nutzung von KI-Assistenten im Jahr 2025 um fast 1.000 Prozent zunahm, was sie zur am schnellsten wachsenden Anwendungskategorie am Arbeitsplatz machte.

Verhalten der Mitarbeiter verändert sich

Diese Zahl verdeutlicht, wie schnell sich das Verhalten der Mitarbeiter verändert. Sie eröffnet zudem einen weniger bekannten Untersuchungsansatz: Weisen Unternehmen mit hoher Exposition gegenüber nicht genehmigten Anwendungen Schwachstellen in stärker etablierten Bereichen der Geräteverwaltung auf? Das Gesundheitswesen liefert den deutlichsten Hinweis darauf, dass dies der Fall sein könnte. In der Studie gehört es zu den Branchen, die am stärksten dem Compliance-Risiko durch nicht genehmigte Anwendungen ausgesetzt sind. Ebenso verzeichnet die Branche einige der langsamsten Patch-Raten und höhere Anteile unverschlüsselter Desktops.

Die Nutzung ist nur ein Teil des Gesamtbilds

Zu verstehen, welche KI-Tools Mitarbeiter nutzen, ist nur ein Teil des Puzzles. Die aufschlussreichere Frage ist, warum sie sich dafür entscheiden. Dies verdeutlicht oft die Kluft zwischen der Arbeitsumgebung, die die IT-Abteilung zu schaffen glaubt, und der, die die Mitarbeiter tagtäglich erleben.

Die Verteilung zwischen genehmigten und nicht genehmigten KI-Tools wird aussagekräftiger, sobald sich die Nutzung etabliert hat. Microsoft Copilot ist auf verwalteten Mobilgeräten, bei denen die IT-Abteilung die Bereitstellung kontrolliert, weit verbreitet – unterstützt durch seine Einbindung in Microsoft 365. Außerhalb dieser verwalteten Umgebung liegt ChatGPT mit deutlichem Abstand an der Spitze. Es ist auf 91 Prozent der nicht genehmigten iOS-Geräte und auf 61 Prozent der nicht genehmigten Android-Geräte zu finden, während Gemini einen Großteil der verbleibenden Android-Nutzung ausmacht.

Wer hält Governance-Richtlinien ein?

Zugelassene und selbst ausgewählte Dienste können problemlos innerhalb einer Arbeitsumgebung nebeneinander bestehen. Mitarbeiter haben möglicherweise Zugriff auf den KI-Dienst des Unternehmens und greifen dennoch auf ein anderes Tool zurück, weil sie es schneller, vertrauter oder für eine bestimmte Aufgabe besser geeignet finden. Aus ihrer Sicht ist dies oft der praktischste und schnellste Weg, ihre Arbeit zu erledigen. Für IT- und Compliance-Teams entsteht dadurch Unsicherheit darüber, welche Anwendungen Unternehmensdaten verarbeiten und ob das Unternehmen bestehende Governance-Richtlinien einhält.

Bei Kommunikationssoftware zeigt sich ein ähnliches Muster. Neben Teams, Zoom und Slack machen Messaging-Anwendungen für Endverbraucher fast die Hälfte der auf verwalteten Desktop-Plattformen installierten Kommunikationstools aus. Auch die Finanzdienstleistungsbranche und das Gesundheitswesen sind trotz ihrer strengen Aufbewahrungspflichten davon nicht ausgenommen. Das Compliance-Problem durch Schatten-KI beginnt, wenn ein Unternehmen davon ausgeht, dass sensible Unterhaltungen innerhalb der genehmigten Kanäle bleiben. Eine Rückfrage zu Richtlinien, eine Patientendiskussion oder eine interne Entscheidung, die in eine Consumer-App verlagert wird, befindet sich möglicherweise nicht mehr in den Systemen, die für die Aufbewahrung, Überwachung oder Untersuchung zum Einsatz kommen. Der betroffene Mitarbeiter hat vielleicht gar nicht die Absicht, Kontrollen zu umgehen, sondern nutzt einfach den Kanal, über den ein Kollege am schnellsten antwortet.

Wandel in der Art, wie Mitarbeiter ihre Arbeit erledigen

Diese Muster deuten auf einen umfassenderen Wandel in der Art und Weise hin, wie die Belegschaft ihre Arbeit erledigt. Mitarbeiter wechseln zunehmend zwischen Anwendungen, Browsern und KI-Diensten, die sich nicht immer nahtlos in traditionelle Verwaltungsmodelle einfügen. Die Herausforderung für das IT-Management besteht nicht einfach darin, eine weitere Anwendung zu identifizieren. Es geht vielmehr darum, ein klares Verständnis dafür zu bewahren, wie Arbeit in der gesamten Umgebung abläuft, damit die Governance mit dem Verhalten der Mitarbeiter Schritt halten kann.

Einführung von KI und von Gerätehygiene verlaufen unterschiedlich schnell

Die rasante Einführung von KI hat eine weitere Realität der Unternehmens-IT offenbart: Technologie entwickelt sich nicht im gesamten Unternehmen im gleichen Tempo weiter. Mitarbeiter können innerhalb weniger Minuten mit der Nutzung eines KI-Dienstes beginnen, ohne Beschaffungsprozess oder Support-Ticket. Das Schließen einer Lücke im Gerätemanagement kann jedoch Monate dauern, insbesondere in gemischten Umgebungen, die Firmen-Notebooks, gemeinsam genutzte Geräte, robuste Hardware und mitgebrachte Smartphones der Mitarbeiter umfassen. Die Telemetriedaten zeigen große Unterschiede bei der Geschwindigkeit der Patches. iOS-Geräte erreichen die neueste Version etwa achtmal schneller als Android-Geräte, während bei macOS die Aktualisierung etwa eineinhalbmal schneller erfolgt als bei Windows.

Auch die Verschlüsselungsrate ist ungleichmäßig verteilt. 23 Prozent der Desktops im Bankensektor sind unverschlüsselt, und dieser Anteil steigt im Gesundheitswesen und im Hightech-Bereich auf rund 27 Prozent sowie in der Medien- und Unterhaltungsbranche auf 28 Prozent. Mehr als die Hälfte der Desktop- und Mobilgeräte im Bildungswesen ist unverschlüsselt, während im öffentlichen Dienst jeder fünfte Desktop-Computer keine Verschlüsselung aufweist.

Unterschiede in den verschiedenen Branchen

Die Aufschlüsselung der Betriebssystem-Updates nach Branchen liefert weitere Einblicke. Im Gesundheitswesen, in der Pharmabranche sowie im Einzel- und Großhandel ist der Anteil an Android-Geräten, die vier oder fünf Generationen hinter der aktuellen Version zurückliegen, am höchsten. Die durch einen versäumten Patch offengelegten Informationen unterscheiden sich je nach Umfeld – von Patientenakten und klinischen Daten bis hin zu Arzneimittelforschung und Zahlungsinformationen.

Ältere Geräte sind oft in Betriebsumgebungen eingebettet, in denen Austausch und Wartung schwierig sind. Ein robustes Handheld-Gerät auf einer Krankenhausstation oder im Lagerbereich läuft möglicherweise noch mit einer Betriebssystemversion, die mehrere Hauptversionen hinterherhinkt, während die Mitarbeiter in dieser Umgebung Zugriff auf die neuesten öffentlichen KI-Dienste haben. Die Nutzung von KI mag unmittelbare Bedenken hervorrufen, auch wenn der veraltete Endpunkt einen schon länger bestehenden Zugang zu sensiblen Informationen darstellt.

KI und dem Endpunktmanagement

Hier wird der Zusammenhang zwischen der Einführung von KI und dem Endpunktmanagement deutlicher. Der Report behandelt die Risiken des „Shadow Perimeter“ und die Sicherheitshygiene in separaten Kapiteln, doch das Gesundheitswesen taucht in beiden auf: zunächst im Zusammenhang mit Compliance-Risiken aufgrund nicht genehmigter Anwendungen und dann erneut aufgrund seiner langsamen Betriebssystem-Updates und der relativ hohen Anzahl unverschlüsselter Desktops. Diese Überschneidung kann verborgen bleiben, wenn Informationen zu Sicherheit, Gerätemanagement und Anwendungen in getrennten Systemen gespeichert sind. Jedes Team hat zwar einen genauen Überblick über seinen eigenen Teil der Infrastruktur, übersieht dabei jedoch die Risikokonzentration über alle Bereiche hinweg.

Der Zeitplan für die Regulierung hat sich geändert

Einige Unternehmen hatten erwartet, dass die Regulierung den nötigen Druck erzeugen würde, um diese Lücken zu schließen, doch der Zeitplan räumt ihnen nun mehr Zeit ein als ursprünglich angenommen. Gemäß der politischen Einigung, die die EU-Verhandlungsführer am 7. Mai erzielt haben, sind die Verpflichtungen des KI-Gesetzes für risikoreiche eigenständige Systeme gemäß Anhang III von August 2026 nun auf Dezember 2027 verschoben. Dies ist die Kategorie, unter die voraussichtlich viele KI-Implementierungen in Unternehmen fallen werden. Die Transparenzpflichten gelten weiterhin ab August 2026, während die umfassenderen Anforderungen, die viele Unternehmen dazu veranlassen würden, KI-Bestandsaufnahmen und formelle Risikobewertungen zu erstellen, nun erst sechzehn Monate später in Kraft treten. Die Verschiebung gibt Unternehmen mehr Zeit zur Vorbereitung, beseitigt aber auch eine unmittelbare externe Frist, die Investitionen möglicherweise beschleunigt hätte.

Der Markt reagiert auf eine erkannte Lücke in der Governance, auch wenn der Nutzen dieser Ausgaben davon abhängen wird, wie gut sich diese Plattformen in die gesamte Endgeräteinfrastruktur einbinden lassen. Ein separates KI-Governance-Dashboard kann zwar aufzeigen, welche Tools im Einsatz sind, lässt jedoch den Zustand der Geräte, die Verschlüsselung und die Anwendungsleistung außer Acht. Regulierung kann Erwartungen festlegen und Verantwortlichkeiten definieren, aber sie kann kein vollständiges Betriebsbild schaffen, solange sich die zugrundeliegenden Daten nicht zusammenführen lassen.

Der Endpunkt ist immer wichtig bei der KI-Nutzung

Die KI-Strategie jedes Unternehmens hängt auch bei Schatten-KI letztendlich von den Geräten ab, die die Mitarbeiter täglich nutzen. Das gilt unabhängig davon, ob die KI über einen Browser bereitgestellt, in eine Unternehmensanwendung eingebettet oder direkt auf dem Endpunkt ausgeführt wird.

Entwickler und Unternehmensteams, die Assistenten, Agenten oder gerätebasierte Modelle einsetzen, müssen mit den Geräten arbeiten, die die Mitarbeiter bereits nutzen. Diese Geräte können älter sein, streng verwaltet werden oder bereits unter Leistungsdruck stehen. Auf Windows-Desktops machen IT-Management-, Sicherheits- und System-Tools fast zwei Drittel des installierten Software-Stacks aus. Agenten für Endpunktschutz, Patch-Management, Verschlüsselung und Bestandserfassung konkurrieren alle um Prozessorleistung und Arbeitsspeicher, noch bevor eine KI-Workload startet.

Routine-Arbeiten mit Unterstützung von Schatten-KI

Das Hinzufügen eines Assistenten zu dieser Umgebung verändert die Anforderungen an das Gerät. Dies ist besonders relevant für gerätebasierte Inferenz und agentenbasierte Workflows, bei denen Zuverlässigkeit und verfügbare Rechenressourcen darüber entscheiden, ob der Dienst wie erwartet reagiert. Die Omnissa-Studie ergab auch, dass Benutzer Windows-Geräte 3,1-mal häufiger erzwungen herunterfahren und diese Geräte 7,5-mal häufiger in einen Zustand geraten, in dem Anwendungen nicht mehr reagieren, im Vergleich zu Macs. Da Mitarbeiter bei ihrer Routinearbeit zunehmend auf KI-Assistenten angewiesen sind, wirken sich diese Unterschiede in der Zuverlässigkeit direkt auf die Akzeptanz und das Vertrauen aus. So werden Benutzer einen Dienst, der im Moment der benötigten Nutzung zu langsam, nicht verfügbar oder unzuverlässig ist, bald umgehen.

Ein kürzlich ausgegebenes Notebook für Führungskräfte und ein gemeinsam genutztes klinisches Gerät gehören zwar möglicherweise derselben Umgebung an. In Bezug auf Patches, Leistung und Kontrolle befinden sie sich jedoch an entgegengesetzten Enden des Spektrums. Die Gestaltung einer KI-Bereitstellung rund um einen idealisierten Endpunkt birgt das Risiko, die Bereiche zu übersehen, in denen die Umsetzung am schwierigsten sein wird. Diese Schwachstellen konzentrieren sich oft auf regulierte und betriebliche Umgebungen, in denen Geräte länger im Einsatz bleiben und Unterbrechungen die Arbeit an vorderster Front beeinträchtigen können. Dies sind auch die Umgebungen, in denen mangelnde Sichtbarkeit die schwerwiegendsten Folgen hat.

Schatten-KI: Die gesamte Umgebung im Blick behalten

Richtlinien bleiben notwendig, doch ihre Reichweite ist begrenzt, wenn ein Unternehmen nicht erkennen kann, welche Tools Mitarbeiter nutzen oder in welchem Zustand die Geräte sind, über die sie darauf zugreifen. Mitarbeiter werden weiterhin Dienste wählen, die ihnen helfen, eine Aufgabe schnell zu erledigen. Einige werden einen genehmigten Assistenten nutzen, während andere sich für einen öffentlichen Dienst entscheiden, der ihnen einfacher erscheint oder ein besseres Ergebnis liefert. Schriftliche Regeln allein liefern IT-Teams keinen genauen Überblick über dieses Verhalten.

Die operative Herausforderung besteht darin, die KI-Nutzung im Kontext zu verstehen. Hierzu können unter anderem das Alter des Geräts, sein Betriebssystem, der Patch-Status, der Verschlüsselungsumfang und die bereits darauf laufenden Anwendungen gehören. Für sich genommen mag jeder Datensatz überschaubar erscheinen. In Kombination können sie jedoch aufzeigen, wo sich mehrere Schwachstellen bei denselben Mitarbeitern, Geräten oder Geschäftsprozessen häufen. Regulierte Unternehmen sollten damit beginnen, Informationen zur KI-Nutzung, zu Patches und zur Verschlüsselung in einer gemeinsamen Übersicht zusammenzuführen und anschließend die Teile der Infrastruktur identifizieren, die in diesen Datensätzen wiederholt auftauchen. „Schatten-KI“ mag das sichtbarste Anzeichen des Problems sein, während das umfassendere Risiko in den Lücken zwischen den Systemen liegt, die für die Verwaltung der Arbeitsumgebung zum Einsatz kommen.

Häufige Fragen (FAQ)