LONDON (IT BOLTWISE) – Unternehmen wollen KI nutzen, um Prozesse zu automatisieren und Teams produktiver zu machen, bleiben aber häufig an Sicherheits- und Nutzbarkeitsfragen hängen. Laut Michael Pietsch, VP DACH bei Box, ist nicht das KI-Modell der Engpass, sondern die Datenbasis und deren Governance. Er empfiehlt, vorhandene Inhalte erst AI-ready zu machen und Zugriffsrechte so zu verankern, dass KI-Inhalte korrekt ausspielt. Gleichzeitig warnt er davor, dass harte Sperren gegenüber Consumer-KI sonst zu Shadow AI führen.
Der praktische Streit in vielen IT-Abteilungen klingt zunächst nach einem klassischen Zielkonflikt: sichere KI-Bausteine sollen möglichst kontrollierbar sein, während Endanwender vor allem eine intuitive Bedienung erwarten. Michael Pietsch, VP DACH bei Box, stellt diesen Gegensatz jedoch auf den Kopf und beschreibt ihn als Folge einer bereits vorhandenen Hürde in der Datenwelt. Wenn Inhalte über mehrere Systeme verteilt sind, fehlt dem KI-System ein vollständiger Kontext. Dann wirkt die KI trotz guter Modelle „blind“ – und Unternehmen beginnen, über den falschen Hebel zu diskutieren, nämlich über das passende Modell statt über die Voraussetzungen, die Daten und Berechtigungen schaffen.
Im Alltag zeigt sich das besonders dort, wo Produktivität direkt am Nutzer hängt: Kleine und mittelständische Unternehmen setzen oft darauf, dass es entweder sichere Lösungen mit Compliance- und Governance-Mechanismen gibt oder aber einfache Tools, die sich „wie zu Hause“ anfühlen. Pietsch beschreibt, dass IT-Teams in Richtung Plattformen tendieren, die Mandate wie Governance und Zugriffskontrollen erfüllen. Das Problem: Diese Systeme können in der Nutzung sperrig sein, wodurch Mitarbeitende zwar technisch abgesichert arbeiten, aber faktisch Umwege gehen. Genau an dieser Stelle greift der Ansatz, Governance nicht als Frontend-Hürde auszuspielen, sondern als automatisierten Hintergrund-Mechanismus. Wenn KI auf einer Content- und Berechtigungsbasis aufsetzt, kann sie die Zugriffslogik der Organisation nutzen, statt sie mühsam in jedem Use-Case neu zu „übersetzen“.
Besonders anschaulich wird das am Beispiel „Share & Work“: Soll ein Mitarbeitender eine vertrauliche Angebotsdatei mit Kundinnen und Kunden teilen, greifen viele Prozesse historisch auf VPN, passwortgeschützte Zip-Dateien oder Freigaben über IT-Kanäle zurück. Pietsch legt den Finger darauf, dass diese Hürden im Zweifel dazu führen, dass Inhalte auf weniger kontrollierte Wege gelangen – etwa per ungesicherten E-Mail-Anhängen. Die gewünschte Kombination aus Sicherheit und Nutzbarkeit besteht dann nicht darin, Regeln zu vereinfachen, sondern sie zu automatisieren: Eine Plattform kann wissen, wer auf eine Datei zugreift, Rechte umgehend entziehen und Security-Policies automatisch anwenden. So wird aus Governance ein unsichtbarer Bestandteil der Arbeitsoberfläche, nicht ein weiteres Protokoll, das sich Mitarbeitende merken müssen.
Aus technischer Sicht verschiebt sich damit der Engpass von der Modellwahl hin zur Datenkonsolidierung. Pietsch nennt als Bremsklotz vor allem unstrukturierte Inhalte: PDF-Verträge, E-Mail-Threads oder Präsentationsfolien liegen häufig verteilt in unterschiedlichen Systemen. Ergänzt ein Unternehmen KI in diese „Silo-Welt“, sieht das Modell nur einen Ausschnitt des Wissens – und liefert dann Ergebnisse, die zwar plausibel wirken, aber inhaltlich unvollständig sind. Sein Ingenieurs-Beispiel macht das Risiko greifbar: Konstruktionsunterlagen liegen auf einem Fileserver, Verträge in SharePoint, Projektmaterial in Teams. Wenn ein Techniker die aktuelle Wartungsanleitung braucht, eine ältere Version jedoch an der Stelle „hängt“, kann die KI selbstständig eine veraltete Antwort ausgeben, ohne dass das im Prompt oder in der Modellarchitektur direkt erkennbar wäre. Sobald Daten konsolidiert sind, entsteht allerdings eine zweite Aufgabe: KI muss die bestehenden Nutzerrechte und Kontrollen konsequent einhalten, damit sensible oder vertrauliche Dokumente nicht an die falschen Personen gelangen.
Gerade in regulierten Branchen gewinnt diese Logik zusätzlich an Gewicht. Pietsch beschreibt den Dilemma-Charakter dort, wo es nicht nur um die Frage geht, „wie“ ein Modell rechnet, sondern auch darum, „wo“ Daten verarbeitet werden. Für Regionen wie Deutschland, Österreich und die Schweiz sind Compliance und Datenhoheit laut seinen Ausführungen nicht nur IT-Themen, sondern Vorgaben auf Vorstandsebene. Auf europäischer Ebene rücken damit unter anderem die Anforderungen aus der DSGVO und der EU-Richtlinie NIS2 in den Fokus, weil Unternehmen nachweisen sollen, wo Daten verarbeitet werden, wer Zugriff hatte und wie die Nutzung erfolgt – und diese Erwartungen steigen, sobald KI ins Spiel kommt. Daraus folgt oft eine harte Trennung: Viele IT-Teams blockieren Zugriffe auf Consumer-KI-Tools, um die Kontrolle zu behalten. Pietsch argumentiert aber, dass solche Sperren in der Praxis nicht dauerhaft funktionieren.
Wenn Mitarbeitende KI nicht in einem kontrollierten Rahmen nutzen dürfen, weichen sie laut Pietsch auf „Shadow AI“ aus: Sie umgehen Unternehmensnetzwerke, geben sensible Inhalte in öffentliche Chatbots ein und riskieren damit genau die Transparenz und Kontrolle, die die IT eigentlich schützen will. Sein Gegenmodell setzt deshalb auf eine sichere Alternative, die die gleiche Alltagstauglichkeit liefert, aber die Inhalte im Unternehmen hält – in einer Umgebung, die die Governance integriert. „Mit Plattformen wie Box erhalten Mitarbeitende die KI-Fähigkeiten, die sie wollen, während die Inhalte im Unternehmen in einer regierten Umgebung bleiben“, so seine Kernaussage. Unterm Strich rät er Führungskräften, nicht zu viel Zeit auf die Frage zu verwenden, welches konkrete KI-Modell „das richtige“ ist. Modelle ändern sich, während saubere Inhalte, korrekte Berechtigungen und eine belastbare Datenbasis langfristig die eigentliche Grundlage bilden – und damit entscheiden, ob KI im Unternehmen tatsächlich als „digitaler Kollege“ Ergebnisse liefert.
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