Shadow IT kennt jeder. Shadow AI hat es noch mehr in sich, weil sie an jeder KI-Governance vorbeiläuft.
Sie verbreitet sich gerade quer durch die Unternehmen. Mitarbeiter greifen zu KI-Werkzeugen, weil diese oft schneller und näher am konkreten Problem sind als das, was intern bereitsteht. Der Business Analyst bereitet seine Marktanalyse mit ChatGPT auf, die Strategieabteilung schreibt Wettbewerbsberichte mit Claude, der Produktmanager lässt seine Roadmap von einem Sprachmodell gliedern. Dahinter steckt Pragmatismus.
Microsoft nennt das „Bring Your Own AI“. Laut dem Work Trend Index 2024 von Microsoft und LinkedIn bringen 78 % der Beschäftigten, die KI bereits nutzen, eigene Werkzeuge mit zur Arbeit (Quelle). Das heißt nicht, dass jede dieser Nutzungen unerlaubt wäre. Nach meiner Beobachtung fehlt in den meisten Unternehmen aber eine Regel dafür, und oft auch ein Verzeichnis dessen, was läuft.
Schwierig wird es in der Entscheidungsvorlage. Niemand weiß, worauf die Ergebnisse beruhen, die dort landen, und ob es sich um einen Fakt, eine Einschätzung oder eine Halluzination handelt. Mit dem EU AI Act wird diese Frage auch regulatorisch relevant, je nach Einsatzzweck mit unterschiedlichen Pflichten und Fristen. Für die meisten internen Vorlagen gibt es keine gesetzliche Kennzeichnungspflicht, die Kennzeichnung ist eine Frage der Governance.
Ein Verbot von KI funktioniert nicht. Shadow AI gehört aus dem Schatten geholt, mit klaren Spielregeln.
Labels für Aussagen
Eine Evidence Policy versieht jede KI-gestützte Aussage in einer Entscheidungsvorlage mit einem Label:
- BELEGT für Aussagen mit überprüfbarer Quelle
- ERFAHRUNG für das Urteil erfahrener Fachleute
- HYPOTHESE für Annahmen, die noch zu prüfen sind
Das klingt einfach und verändert, wie ein Unternehmen mit KI-Ergebnissen umgeht. Plötzlich wird sichtbar, was fundiert ist.