Schatten-KI: Wie Unternehmen mit der Nutzung von KI-Tools umgehen

LONDON (IT BOLTWISE) – Die Einführung generativer KI-Tools hat in Unternehmen weltweit für Aufsehen gesorgt. Während die Technologie das Potenzial bietet, die Produktivität zu steigern und Arbeitsabläufe zu beschleunigen, birgt sie auch erhebliche Risiken für den Datenschutz.

Die Verfügbarkeit generativer KI-Tools seit Ende 2022 hat nicht nur Technologen, sondern auch Mitarbeiter in verschiedenen Branchen aufhorchen lassen. Diese Tools versprechen eine Steigerung der Produktivität und eine Vereinfachung der Kommunikation. Doch wie bei früheren IT-Innovationen, wie etwa Cloud-Speicher oder Kollaborationsplattformen, erfolgte die Einführung in Unternehmen oft nicht über offizielle Kanäle, sondern durch die Eigeninitiative der Mitarbeiter. Angesichts der Gefahr, dass sensible Daten in öffentliche KI-Schnittstellen eingespeist werden, reagierten viele Unternehmen zunächst mit der Blockierung des Zugangs zu solchen Anwendungen. Diese Maßnahme ist jedoch nur ein kurzfristiger Schutz und in den meisten Fällen nicht effektiv. Die Bedrohung durch sogenannte Schatten-KI, bei der Mitarbeiter unautorisierte KI-Anwendungen nutzen, bleibt bestehen. Die Zscaler ThreatLabz hat festgestellt, dass im Jahr 2024 die Nutzung von KI- und ML-Anwendungen um das 36-fache im Vergleich zum Vorjahr gestiegen ist. Trotz Blockierungen finden Mitarbeiter Wege, KI zu nutzen, indem sie beispielsweise Dateien an private E-Mail-Konten senden oder Screenshots machen. Diese Umgehungen führen dazu, dass sensible Interaktionen außerhalb der Überwachung und des Schutzes von Unternehmen stattfinden. Die Herausforderung besteht darin, dass das Blockieren unautorisierter KI-Anwendungen die Nutzung nur scheinbar auf null reduziert, während die tatsächliche Bedrohung unsichtbar bleibt. Ein Blick in die Vergangenheit zeigt, dass ähnliche Probleme bereits bei der Einführung von SaaS-Tools auftraten. Die Lösung bestand nicht im Verbot, sondern in der Bereitstellung sicherer Alternativen, die den Erwartungen der Mitarbeiter an Komfort und Geschwindigkeit entsprachen. Bei KI sind die Risiken jedoch höher, da Datenlecks nicht nur den Verlust von Dateien bedeuten, sondern auch das unbeabsichtigte Training öffentlicher Modelle mit unternehmenseigenem geistigem Eigentum. Um KI-Nutzung intelligent zu steuern, benötigen Unternehmen zunächst Sichtbarkeit über die tatsächliche Nutzung. Zscaler bietet hier durch seine Position im Datenverkehr eine einzigartige Perspektive. Diese Echtzeitsichtbarkeit ist entscheidend für die Risikobewertung und die Entwicklung von Richtlinien, die eine sichere KI-Nutzung ermöglichen. Anstatt einfach nur zu blockieren oder zu erlauben, sollten Richtlinien kontextbewusst und auf den Prinzipien von Zero Trust basieren. Nicht jede Nutzung von KI birgt das gleiche Risiko, und die Richtlinien sollten dies widerspiegeln. Beispielsweise kann der Zugriff auf eine KI-Anwendung mit einer Warnung für den Benutzer versehen oder nur im Browser-Isolationsmodus erlaubt werden, um zu verhindern, dass sensible Daten eingegeben werden. Eine weitere effektive Methode ist die Umleitung der Benutzer zu einer unternehmensgenehmigten Alternative, die vor Ort verwaltet wird. So können Mitarbeiter die Vorteile der Produktivität nutzen, ohne das Risiko von Datenverlusten einzugehen. Zscaler bietet auch Tools zum Schutz von Daten, die es ermöglichen, bestimmte öffentliche KI-Anwendungen zu nutzen, ohne dass sensible Informationen versehentlich preisgegeben werden. Die Forschung von Zscaler zeigt, dass über 4 Millionen Verstöße gegen die Datenverlustprävention in der Zscaler-Cloud verhindert wurden. Dies zeigt, dass ohne die Durchsetzung von Zscaler-Richtlinien echte Datenverluste in KI-Anwendungen aufgetreten wären. Es geht nicht darum, die Einführung von KI zu stoppen, sondern sie verantwortungsvoll zu gestalten. Sicherheit und Produktivität müssen nicht im Widerspruch stehen. Mit den richtigen Werkzeugen und der richtigen Denkweise können Unternehmen beides erreichen: die Befähigung der Benutzer und den Schutz der Daten.

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