Shadow AIPreis

(SHADOAI)

Shadow AI bezeichnet die nicht autorisierte oder unkontrollierte Nutzung von Tools und Diensten künstlicher Intelligenz innerhalb einer Organisation ohne explizite IT-Genehmigung oder Aufsicht. Sie ist ein Problem, weil sie außerhalb der etablierten Corporate Governance liegt und erhebliche Risiken birgt. Mitarbeiter nutzen diese Tools, wie große Sprachmodelle, oft um die Produktivität zu steigern, dies kann jedoch unbeabsichtigt sensible Daten preisgeben, zu Compliance-Verstößen führen und die Datenhoheit gefährden, was sie zu einem kritischen Bereich für das Organisationsmanagement und die Sicherheitsaufmerksamkeit macht.

Die Hauptrisiken, die mit unkontrollierten AI-Tools verbunden sind, sind erheblich. Datensicherheit ist von größter Bedeutung, da sensible Unternehmens-, Kunden- oder proprietäre Informationen mit AI-Diensten von Drittanbietern geteilt werden können, was zu potenziellen Datenschutzverletzungen, Datenverlust und unbefugter Offenlegung führen kann. Compliance-Verstöße sind ebenfalls ein großes Problem, insbesondere in Bezug auf Vorschriften wie GDPR, HIPAA und SOC 2, wenn die Datenverarbeitung außerhalb genehmigter Rahmenbedingungen erfolgt. Zusätzlich besteht das Risiko von voreingenommenen oder ungenauen Ausgaben von unüberwachten Modellen sowie ein allgemeiner Kontrollverlust über das geistige Eigentum und vertrauliche Daten einer Organisation.

Shadow AI entsteht typischerweise, wenn einzelne Mitarbeiter oder Teams eigenständig neue AI-Tools einführen oder AI-Funktionen in bestehenden SaaS-Anwendungen aktivieren, ohne formelle Überprüfung, Genehmigung durch die IT-Abteilung oder zentrale Aufsicht. Diese Einführung wird oft durch den Wunsch vorangetrieben, die persönliche oder Teamproduktivität zu steigern, Arbeitsabläufe zu optimieren oder dringende Probleme schnell zu lösen. Mitarbeiter empfinden diese AI-Lösungen möglicherweise als vorteilhaft für ihre Aufgaben, sind sich aber manchmal der potenziellen Auswirkungen auf Sicherheit, Compliance und Governance, die ihre Handlungen für die gesamte Organisation haben können, nicht bewusst, was zu einer nicht genehmigten Nutzung führt.

Die Erkennung und Verwaltung von Shadow AI erfordert einen vielschichtigen Ansatz. Organisationen können umfassende Audits implementieren, um die nicht autorisierte AI-Nutzung zu identifizieren, zusammen mit der Überwachung der Netzwerkaktivität und der Analyse von Benutzerverhaltensmustern. Der Einsatz von Data Loss Prevention (DLP)-Lösungen hilft, das Hochladen sensibler Informationen auf nicht genehmigte AI-Tools zu verhindern, während Endpoint Detection and Response (EDR)-Systeme zusätzliche Wachsamkeit bieten können. Entscheidend ist, dass die Festlegung klarer Richtlinien für genehmigte AI-Tools, die regelmäßige Mitarbeiterschulung zu AI-Risiken und die Durchführung konsistenter Audits wesentliche Schritte für eine effektive Verwaltung und Minderung von Shadow AI-Risiken sind.

Eine Vielzahl sensibler Organisationsdaten ist sehr anfällig für Risiken durch Shadow AI. Dazu gehören kritische Unternehmensdokumente, vertrauliche Kundendaten, die persönlich identifizierbare Informationen (PII) enthalten, proprietärer Quellcode und sensible Finanzdaten. Zusätzlich können Mitarbeiterzugangsdaten, interne Kommunikationen und andere operative Daten einem erheblichen Risiko ausgesetzt sein. Wenn solche wertvollen Informationen in nicht genehmigte AI-Tools eingegeben werden, insbesondere solche, die Informationen auf externen, unbestätigten Servern verarbeiten, eröffnet dies Wege für unbefugten Zugriff, Offenlegung und potenzielle Ausnutzung, was die Datenintegrität und Vertraulichkeit erheblich untergräbt.

Während sowohl Shadow AI als auch Shadow IT die nicht autorisierte Nutzung von Technologie beinhalten, ist Shadow AI eine spezialisierte Untergruppe. Shadow IT bezieht sich im Allgemeinen auf jede nicht genehmigte Technologie, von nicht autorisierten Softwareinstallationen bis hin zu unkontrollierten Cloud-Diensten. Shadow AI betrifft jedoch spezifisch die nicht genehmigte Nutzung von Modellen künstlicher Intelligenz oder AI-gestützten Tools. Dies führt zu einzigartigen und verstärkten Risiken, insbesondere im Zusammenhang mit der Verarbeitung sensibler Daten durch AI-Dienste von Drittanbietern, der potenziellen Datentrainierung mit proprietären Informationen und den einzigartigen Herausforderungen der AI-Governance und ethischen Überlegungen, die über allgemeine IT-Sicherheitsbedenken hinausgehen.