Shadow AI: Die neue Frontlinie in der Compliance für generative KI
Shadow AI entwickelt sich schnell zu einem Risiko für generative KI, das Compliance-Führungskräfte erst entdecken, wenn etwas schiefgeht. Obwohl Unternehmen „genehmigte“ Copiloten und interne Modellplattformen einsetzen, verlassen sich Mitarbeiter zunehmend auf Verbraucher-Chatbots, Browser-Plugins und persönliche KI-Konten, um Kunden-E-Mails zu entwerfen, Dokumente zusammenzufassen, Richtlinien umzuschreiben und die Programmierung zu beschleunigen.
Produktivitätsvorteile und Risiken
Der Produktivitätsgewinn ist sofort spürbar. Die Risiken sind jedoch schwerer zu erkennen: Sensible Informationen können außerhalb kontrollierter Umgebungen entweichen, es können Aufzeichnungen ohne Prüfspur erstellt werden, und Sicherheitsteams haben möglicherweise nur wenig Einblick in das, was diktiert, eingefügt oder hochgeladen wurde. Für regulierte Unternehmen kann diese Kombination schnell zu einem Problem in der Governance, Cybersicherheit und Datenspeicherung werden.
Diese Governance-Blindstellen stehen im Mittelpunkt eines aktuellen Beitrags, der argumentiert, dass Organisationen schneller durch die Adoptionskurve der generativen KI rasen, als die Unternehmenskontrollen Schritt halten können. In den letzten zwei Jahren haben Unternehmen den Übergang von Neugier und Experimentieren zu ersten Erfolgen und der Suche nach echtem ROI vollzogen, während eine „ruhigere und oft unsichtbare“ Schicht der KI-Nutzung entstand, die häufig nur zufällig von der Führungsebene entdeckt wurde.
Definition von Shadow AI
Shadow AI wird als generative KI definiert, die außerhalb offiziell genehmigter Unternehmenswerkzeuge stattfindet. Sie ist selten böswillig; die meisten Mitarbeiter wollen einfach schneller arbeiten, besser denken und Probleme mit den Tools lösen, die sie bereits kennen. K2 Integrity unterscheidet zwischen „riskanter“ Shadow AI – Mitarbeiter, die persönliche Konten mit Unternehmens- oder Kundendaten nutzen – und „akzeptierter“ Shadow AI, bei der Mitarbeiter KI für persönliche Produktivität (Brainstorming, Umschreiben, Vorbereitung von Präsentationen) verwenden, ohne sensible Informationen einzugeben.
Die riskante Kategorie umfasst keine Unternehmensdatenaufbewahrungskontrollen, unbekannte Datenresidenzen, keine Prüfspur oder Offboarding-Fähigkeit und keine Sichtbarkeit darüber, was diktiert, eingegeben, eingefügt oder hochgeladen wurde. Ein spezifischer Fehlerfall für regulierte Sektoren ist, dass wenn ein Mitarbeiter ein persönliches KI-Konto für die Arbeit nutzt, die Historie beim Individuum bleibt, nachdem es das Unternehmen verlässt, wodurch die Organisation nicht in der Lage ist, Daten zu löschen, den Zugriff zu widerrufen oder zu prüfen, was passiert ist.
Strategien zur Bewältigung von Shadow AI
Die Schlussfolgerung ist, dass die Reaktion nicht rein prohibitiv sein kann. „Shadow AI ist kein Compliance-Problem; es ist ein Verhaltensproblem. Die Lösung besteht nicht darin, es zu kontrollieren; es besteht darin, es zu lenken.“ Das bedeutet, dass Verbote und grobe Einschränkungen – „Verwenden Sie kein ChatGPT“, „Nur genehmigte Werkzeuge verwenden“ – die Arbeitsabläufe nicht ändern. Sie ermutigen zu Umgehungen, drücken die Produktivität und treiben das Experimentieren tiefer in den Schatten, während das zugrunde liegende Risiko im Umgang mit Daten intakt bleibt.
Was als Nächstes kommt, ist ein Governance-Reset, der darauf abzielt, Shadow AI ins Licht zu bringen, ohne Innovationen zu ersticken. Es wird empfohlen, zu „konsolidieren, nicht zu konfiszieren“: Wählen Sie ein primäres Unternehmens-KI-Tool und machen Sie es einfacher als Verbraucheralternativen, damit Mitarbeiter von selbst wechseln; erstellen Sie einen einfachen Prozess zur Bewertung externer Tools basierend auf dem gelösten Problem, den abgerufenen Daten, den Aufbewahrungseinstellungen, dem ROI und dem Eigentum; und „gebildet, nicht bestraft“, denn die meisten Risiken sinken, sobald Mitarbeiter verstehen, was sie einfügen und was nicht.
Der Beitrag fordert auch Organisationen auf, Telemetrie zu verwenden, um Adoption und ROI zu messen (z. B. aktive Benutzer, eingereichte Eingabeaufforderungen und gesparte Zeit). Der Ansatz wird in einem Fünf-Säulen-Rahmenwerk verpackt – akzeptieren, befähigen, bewerten, einschränken und anhaltende Aufbewahrung eliminieren – mit dem Ziel, Shadow AI auf eine regulierte Basis zu stellen, anstatt so zu tun, als könnte sie einfach weggewünscht werden.
