Shadow AI: Was heimliche KI-Nutzung über die echten Probleme im Arbeitsalltag verrät

Shadow AI: Was heimliche KI-Nutzung über die echten Probleme im Arbeitsalltag verrät 1
15
Okt.
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Shadow AI: Was heimliche KI-Nutzung über die echten Probleme im Arbeitsalltag verrät

Viele Mitarbeiter nutzen bereits KI-Tools, die ihr Unternehmen nicht freigegeben hat – und wurden dafür kaum geschult. Wie sie damit arbeiten, verrät viel darüber, wo es an Wissen, Training oder passenden Lösungen mangelt.

Shadow AI: Was heimliche KI-Nutzung über die echten Probleme im Arbeitsalltag verrät
Shadow AI: Was heimliche KI-Nutzung über die echten Probleme im Arbeitsalltag verrät

Was heimliche KI-Nutzung über ein Unternehmen verrät

Montagmorgen landet ein langes, unübersichtliches Kundenbriefing auf dem Tisch, und bis Mittag muss eine Zusammenfassung fertig sein. Ein freigegebenes KI-Tool gibt es dafür nicht. Also öffnet eine Mitarbeiterin einen kostenlosen Chatbot, kopiert das Briefing hinein und lässt es zusammenfassen.

Aus Sicht der IT ist das ein Sicherheitsrisiko. Gleichzeitig zeigt der Fall aber, warum die Mitarbeiterin überhaupt zu diesem Tool gegriffen hat: Sie hatte eine konkrete Aufgabe, wenig Zeit und keine passende Lösung.

Genau hier wird Shadow AI interessant: Sie zeigt, welche Aufgaben Mitarbeiter mit KI lösen wollen, wo passende Tools fehlen und an welchen Stellen Training gebraucht wird. Was zunächst wie ein Regelverstoß aussieht, kann deshalb gleichzeitig eine ziemlich genaue Bedarfsanalyse sein.

Die meisten Mitarbeiter nutzen KI längst auf eigene Faust

KI ist längst im Arbeitsalltag angekommen – auch dort, wo Unternehmen ihre Nutzung noch nicht offiziell geregelt oder freigegeben haben. Viele Mitarbeiter greifen auf Chatbots zurück, ohne genau zu wissen, welche Daten sie eingeben dürfen oder welche Alternativen ihnen zur Verfügung stehen.

Gleichzeitig fehlt es in vielen Unternehmen noch an konkreten Schulungen für den sicheren und sinnvollen Einsatz. Die Technologie wird also bereits genutzt – nur fehlt vielen noch das Wissen, wie sie damit sinnvoll und sicher arbeiten.

Aus einem Risiko wird Erkenntnis

Die Nutzung nicht freigegebener KI-Tools kann mehr über den tatsächlichen Arbeitsalltag verraten als eine klassische Befragung. Denn wer ein solches Tool nutzt, tut das meist nicht ohne Grund. Dahinter steckt oft eine konkrete Aufgabe, Zeitdruck oder schlicht zu viel Arbeit. Gleichzeitig zeigt sich dabei häufig eine Lücke – im vorhandenen Tool-Angebot, im Workflow oder beim nötigen Wissen.

Wer zum Beispiel mit einem Chatbot Excel-Tabellen aufräumt, zeigt, dass im Reporting noch viele Arbeitsschritte manuell erledigt werden. Wer im Support Antworten in einer zweiten Sprache mit KI formuliert, zeigt, dass ihm beim Schreiben möglicherweise die nötige Sicherheit fehlt. Und wer als Designer einen langen Feedbackverlauf mit KI zusammenfasst, zeigt vielleicht vor allem eines: Der Feedbackprozess ist unnötig aufwendig.

In einer jährlichen Schulungsumfrage wären solche konkreten Hinweise vermutlich deutlich schwerer zu erfassen. Das tatsächliche Verhalten macht diese Lücken dagegen sichtbar.

Was vor der Schulung passieren sollte

Bevor eine Schulung entsteht, sollte erst einmal klar sein, wie Mitarbeiter KI tatsächlich nutzen. Wer direkt mit allgemeinen KI-Inhalten startet, landet schnell bei Schulungen, die an der Praxis vorbeigehen und nach kurzer Zeit wieder vergessen sind.

Ein pragmatischer Ansatz kann deshalb ein begrenzter Zeitraum von zwei Wochen sein, in dem Mitarbeiter offenlegen können, welche Tools sie nutzen und wofür – ohne Konsequenzen. Wichtig ist, dass die Führungsebene diese Zusage schriftlich gibt. Die Abfrage selbst kann kurz bleiben: Welche Aufgabe wurde mit KI gelöst? Welches Tool kam zum Einsatz? Welche Daten wurden eingegeben? Anschließend werden die Ergebnisse in zusammengefasster Form mit dem gesamten Team geteilt.

Dabei kommen meist ganz alltägliche Anwendungsfälle ans Licht: Zusammenfassungen, erste Entwürfe, Excel-Formeln oder Übersetzungen. Gleichzeitig können solche Angaben zeigen, wo Risiken entstehen – etwa wenn vertrauliche Daten in nicht freigegebene Tools gelangen. Diese Informationen helfen dabei, Schulungen gezielt auf die tatsächlichen Bedürfnisse und Risiken im Arbeitsalltag auszurichten.

Vom KI-Alltag zum Schulungsbedarf

Beim Umgang mit Daten braucht es klare Grenzen. Am besten lassen sie sich anhand konkreter Beispiele vermitteln: keine Kundenzugangsdaten, unveröffentlichten Inhalte oder personenbezogenen Daten in KI-Anwendungen eingeben. Die Liste der No-Gos sollte kurz und verständlich bleiben.

Aus den Anwendungsfällen lässt sich ableiten, was tatsächlich geschult werden sollte. Wenn elf Mitarbeiter Dokumente mit KI zusammenfassen, bietet sich dafür ein eigenes Modul an. Verbote allein helfen dabei wenig. Wenn eine bestimmte Anwendung nicht genutzt werden soll, brauchen Mitarbeiter eine praktikable Alternative. Ist die freigegebene Lösung zu umständlich oder langsamer, greifen sie sonst schnell wieder auf ihre bisherige Lösung zurück. Dabei kann sich auch zeigen, dass nicht nur eine Schulung fehlt, sondern eine bessere technische Lösung.

Da sich KI-Anwendungen schnell verändern, können Schulungsinhalte rasch veralten. Deshalb sind kurze, regelmäßige Schulungen sinnvoller als ein einmaliges Training im Jahr.

Zusammenfassung

Fragen Sie Ihr Team, welche KI-Tools bereits genutzt werden und wofür. Die Antworten zeigen schnell, wo es an Wissen mangelt, welche Aufgaben Mitarbeiter mit KI erledigen und wo klare Grenzen nötig sind.

Dafür braucht es weder ein großes Budget noch aufwendige Vorbereitung. Shadow AI liefert bereits wertvolle Hinweise darauf, wo Ihr Unternehmen beim Thema KI steht – und was als Nächstes gebraucht wird.


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