LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neues „State of AI Usage Report“-Update zeigt, dass sich das KI-Risiko in Unternehmen stark auf wenige Nutzer konzentriert, während gleichzeitig „Shadow AI“ längst zum langen Schwanz aus Tools und Browser-Erweiterungen geworden ist. Auffällig ist, dass nicht wöchentlich aktive Belegschaft, sondern die sogenannten „AI Power User“ überproportional viele Gespräche und deutlich längere Prompt-Ketten erzeugen. Zusätzlich verschiebt sich die Risikolandschaft von reiner Bot-Nutzung hin zu Connectoren, die systematisch in Fachanwendungen hineinreichen. Für CISOs bedeutet das: Governance muss sich stärker auf Identitäten, Inline-Guardrails und Monitoring für personalisierte Konten stützen.
Unternehmen gehen oft davon aus, dass „KI überall“ automatisch heißt: überall ähnlich viel Risiko. Der „State of AI Usage Report“ macht jedoch deutlich, dass die Wirklichkeit eher einem ungleichen Risiko-Bild gleicht. Laut der Analyse von LayerX Security ist das Risiko für Enterprise-KI-Aktivitäten nicht gleichmäßig verteilt, sondern häuft sich bei einer kleinen Gruppe von Nutzern, die deutlich häufiger und tiefer mit KI interagieren als der Rest der Belegschaft. Gleichzeitig fragmentiert die Nutzung: Neben unternehmensgesteuerten Lösungen entstehen parallel private Konten, Browser-Erweiterungen, eingebettete Assistenten und diverse Connector-Integrationen, deren Datenflüsse sich häufig der klassischen Sicht- und Kontrollarchitektur entziehen.
Technisch lässt sich dieses Muster aus der Art der Kommunikation erklären: Künstliche Intelligenz wird in vielen Organisationen nicht nur als „Single Prompt“ eingesetzt, sondern als wiederholter Dialog mit langen Kontextfenstern, in denen immer mehr Inhalte angereichert werden. Der Report beschreibt, dass nahezu die Hälfte der Enterprise-User im letzten Jahr mit KI-Tools interagierte, aber nur ein kleiner Teil nutzt KI regelmäßig im Wochenrhythmus. Entscheidend ist dabei die Intensität: Während viele Nutzer in wenigen KI-Konversationen bleiben, erzeugen die Top-Nutzer prozentual weit mehr Konversationen und deutlich mehr Prompts pro Gespräch. Damit steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sensible Daten in Zwischenstufen, Zusammenfassungen oder Abfragen „durchgereicht“ werden.
Auf der Plattform-Ebene bleibt ChatGPT in vielen Unternehmen weiterhin der dominante Treiber. Der Report ordnet ChatGPT als zentrale Quelle für die meisten KI-Konversationen ein und hebt damit einen wichtigen Marktmechanismus hervor: Wer die meisten Dialoge startet, erzeugt auch den größten „Angriffs-/Expositionsraum“ für Datenabflüsse. Copilot nähert sich zwar deutlich an, insbesondere im Microsoft-Umfeld, in dem Unternehmen häufig stärkere Governance, Tenant-Controls und Auditierbarkeit etablieren. Besonders relevant ist aber die Differenz in den Zugriffswegen: Während Copilot M365 typischerweise über corporate-managed Umgebungen läuft, entfallen große Teile der Gemini-Nutzung auf den Konsumentenweg. Das erhöht die Heterogenität der Datenhaltung und erschwert die nachvollziehbare Zuordnung von Retention, Trainingsbeteiligung und Zugriffskontrollen.
Aus Wettbewerbssicht ist das ein Warnsignal für jede Strategie, die ausschließlich auf „approved AI“ setzt. Denn die Studie zeigt, dass Shadow AI nicht mehr nur die eine „unapproved Chatbot-App“ meint. Stattdessen entsteht ein langes Bündel aus Tools: KI-Browser-Erweiterungen, KI-Suchfunktionen, Coding-Copilots und KI-gestützte SaaS-Funktionen, die in bestehende Arbeitsabläufe eingebettet sind. Auffällig ist zudem die Quotenlogik: Ein relevanter Anteil der Nutzer kombiniert mehrere KI-Plattformen, und die oberen Gruppen greifen auf mehrere Anwendungen zurück, teils in kurzer Folge. Diese Fragmentierung entspricht technisch einer nicht vollständig überwachten Pipeline aus Eingaben, die in verschiedenen Browser-Kontexten oder über verschiedene APIs weitergeleitet werden. Genau dort liegt der Governance-Knick, weil klassische DLP-/Sicherheitsregeln oft nicht alle Kanäle abdecken.
Besonders kritisch ist die Verschiebung hin zu personalisierter Nutzung. Der Report berichtet, dass ein großer Anteil der KI-Gespräche über persönliche Identitäten statt über Unternehmens-Accounts läuft. Hinzu kommt eine Governance-Überlagerung: Selbst wenn eine Konversation „mit Unternehmensidentität“ entsteht, hängt sie über einen beträchtlichen Anteil an persönlichen KI-Lizenzen. Das kann bedeuten, dass Retention und Audit-Mechanismen nicht konsistent sind und die Datenklassifizierung in der Praxis nicht die gewünschte Schutzwirkung entfaltet. Für CISOs ist das weniger ein „App-Problem“ als ein Identitäts- und Lizenzproblem: Wer mit welchem Account interagiert, bestimmt, welche Richtlinien greifen und wie gut sich Datenflüsse nachhalten lassen.
Die Studie quantifiziert zudem das Thema sensible Daten. Mehr als 6% der KI-Konversationen enthalten sensible Inhalte; als häufigste Kategorie werden personenbezogene Daten genannt. Bei der Plattform- und Tool-Ebene fallen Unterschiede auf: DeepSeek weist eine deutlich höhere Quote sensibler Daten in Konversationen auf, während Copilot M365 im Vergleich niedriger liegt. Solche Relationen lassen sich plausibel mit Governance- und Zugriffswegen erklären: Enterprise-integrierte Angebote operieren häufiger in managed Umgebungen mit klareren DLP- und Logging-Setups, während konsumorientierte Werkzeuge leichter über private Konten oder unkontrollierte Browser-Sessions genutzt werden. Entscheidend ist daher weniger, ob „KI generell“ riskant ist, sondern wo genau, wie oft und über welche Identitäten die sensiblen Inhalte landen.
Ein weiterer Risikotreiber sind Erweiterungen und Connectoren, die bisher oft nur am Rand beobachtet wurden. Der Report nennt für einen Teil der Nutzer bereits Browser-Erweiterungen, die zugleich weitreichende Berechtigungen einfordern; zudem werden bekannte Schwachstellen in einigen Fällen als vorhanden beschrieben. Noch gravierender ist die Connector-Dimension: KI-Systeme werden zunehmend direkt an Fachanwendungen angebunden, etwa an Dokumente, Repositories, Kollaborationstools oder Ticket- und Wissensplattformen. In der Praxis bedeutet das einen Wechsel vom Copy-Paste-Modus in einen persistenten, programmgesteuerten Zugriff. Damit kann KI nicht nur Informationen „lesen“, sondern in Workflows auch kontinuierlich aus dem Unternehmenswissen arbeiten. Vergleichbar ist das mit einer neuen Art von API-Oberfläche, die Sicherheitsmodelle und Berechtigungsgrenzen neu kalibrieren muss.
Für die künftige Absicherung folgt daraus eine konkrete Richtung: Erstens sollten CISOs und Security-Teams High-Risk-„AI Power User“ priorisieren, weil Risiko und Exposition offenbar stark konzentriert sind. Zweitens reicht es nicht, nur „approved AI“ zu blockieren oder freizugeben: Entscheidend ist der wachsende Long Tail aus Embedded Assistants, Extensions und Connectors. Drittens wird die konsequente Durchsetzung von Unternehmensidentitäten wichtiger, inklusive der Frage, wie oft persönliche Konten oder persönliche Lizenzen für Unternehmensarbeit verwendet werden. Viertens verschiebt sich der Fokus von „Block oder Allow“ hin zu Inline-AI-Guardrails: Monitoring von Prompts, Uploads und KI-getriebenen Aktionen in Echtzeit, um Datenexposition zu reduzieren, ohne Produktivität übermäßig zu unterbrechen. Wenn Unternehmen das jetzt angehen, schaffen sie die Grundlage dafür, KI im Takt der Arbeit zu nutzen, ohne Governance-Transparenz zu verlieren.
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