Die Mail-Antwort schnell vom Chatbot formulieren lassen, ein langes Dokument zusammenfassen, eine Auswertung bauen, für die die IT keine Kapazität hat: Viele Beschäftigte greifen dafür zu KI-Werkzeugen, die das Unternehmen nie freigegeben hat. Das nennt man Schatten-IT, also Technik, die außerhalb der offiziellen IT-Prozesse genutzt wird. Für HR und L&D ist das mehr als ein Sicherheitsthema. Es zeigt, dass Bedarf und Motivation längst da sind, aber Wissen und Regeln fehlen.
Was die Zahlen zeigen
Der Digitalverband Bitkom hat im Herbst 2025 eine repräsentative Befragung von 604 Unternehmen ab 20 Beschäftigten in Deutschland veröffentlicht. Das Bild:
- In 8 Prozent der Unternehmen ist die Nutzung privater KI-Tools im Job weit verbreitet, ein Jahr zuvor waren es 4 Prozent. Weitere 17 Prozent berichten von Einzelfällen.
- Noch einmal 17 Prozent wissen es nicht sicher, gehen aber davon aus. Zusammengenommen rechnen damit gut vier von zehn Unternehmen mit privater KI-Nutzung.
- Nur 29 Prozent sind sicher, dass es bei ihnen nicht vorkommt. Im Vorjahr waren es noch 37 Prozent.
- Ein Viertel der Unternehmen (26 Prozent) stellt selbst Zugang zu generativer KI bereit. Bei Firmen ab 500 Beschäftigten sind es 43 Prozent, bei 20 bis 99 Beschäftigten 23 Prozent.
- Regeln für den KI-Einsatz haben 23 Prozent aufgestellt, weitere 31 Prozent haben es fest vor.
Bemerkenswert ist die Gleichzeitigkeit: Die Zahl der Unternehmen mit Regeln steigt, und trotzdem wächst die private Nutzung. Regeln allein ersetzen offenbar kein Angebot. Bitkom empfiehlt deshalb beides: Unternehmen sollen klare Regeln aufstellen und ihren Beschäftigten zugleich KI-Werkzeuge zur Verfügung stellen.
Vom Chatfenster zur selbstgebauten Anwendung
Die Befragung bezieht sich vor allem auf Chat-Werkzeuge. In vielen Fachabteilungen geht die Entwicklung aber schon einen Schritt weiter. Mit Werkzeugen wie Lovable, n8n oder Power Apps bauen Mitarbeitende eigene kleine Anwendungen und Automatisierungen. Wer so etwas tut, wird zum Citizen Developer: eine Person ohne Entwicklerrolle, die mit KI-Unterstützung eigene Tools für die Arbeit erstellt.
Damit verschiebt sich das Risiko. Ein Chatverlauf ist flüchtig. Ein selbstgebautes Tool speichert womöglich Daten, ruft KI-Dienste auf und wird von Kolleginnen weiterverwendet, oft ohne dass jemand weiß, wer es pflegt.
Warum Fachwissen über Werkzeuge entscheidend ist
Wie anspruchsvoll die Fragen dabei werden, zeigt ein aktuelles Beispiel. Lovable bietet für Enterprise-Kunden eine Einstellung namens EU inference an. Sie leitet unterstützte KI-Anfragen an europäische Rechenzentren weiter, sowohl beim Bauen als auch in den veröffentlichten Anwendungen. Ist kein erlaubter Endpunkt verfügbar, schlägt die Anfrage fehl, statt die Grenze zu verlassen.
Lovable betont zugleich, was die Einstellung nicht leistet:
- Sie regelt, wo das KI-Modell rechnet, nicht, wo die Daten der Anwendung gespeichert werden. Speicherort und Hosting sind getrennt geregelt.
- Ruft eine Anwendung andere KI-Anbieter direkt auf, greift die Einstellung nicht.
- Websuche und Browser-Automatisierung laufen weiterhin über US-Dienste.
- Einige Modelle werden auch in europäischen Ländern außerhalb der EU betrieben, etwa in Norwegen oder der Schweiz.
- Manche Funktionen sind mit der Einstellung nicht nutzbar.
Für eine Sicherheits- oder Datenschutzprüfung sind das genau die Unterscheidungen, auf die es ankommt. Wer im Controlling mit einem privaten Konto eine Auswertung baut, hat solche Fragen meist nie gestellt bekommen. Sie weiß nicht, dass „Daten in Europa“ und „KI-Verarbeitung in Europa“ zwei verschiedene Zusagen sind. Hier hilft kein Verbot, sondern Wissen.
Was gegen Schatten-IT tatsächlich hilft
Aus den Empfehlungen von Bitkom und dem Lovable-Beispiel lässt sich ein Dreiklang ableiten:
| Baustein | Inhalt |
|---|---|
| Freigegebene Werkzeuge | Ein offizielles Angebot, das die privaten Konten überflüssig macht, mit geprüften Einstellungen |
| Klare Regeln | Welche Tools wofür erlaubt sind, wie KI-Inhalte gekennzeichnet werden, wie mit Geschäftsgeheimnissen, Urheberrecht und personenbezogenen Daten umzugehen ist |
| Qualifizierung | Beschäftigte verstehen, warum die Regeln so sind, und können Risiken selbst einschätzen |
Die ersten beiden Bausteine sind Aufgabe von IT, Datenschutz und Geschäftsführung, bei Nutzungsregeln sinnvollerweise mit früher Einbindung des Betriebsrats. Der dritte ist der Hebel von Personalentwicklung. Ohne ihn bleiben Regeln abstrakt, und das freigegebene Werkzeug wird so genutzt wie vorher das private.
Was das für Ihr Qualifizierungsprogramm bedeutet
Behandeln Sie Schatten-IT als Bedarfsanalyse. Wer heimlich baut, zeigt Ihnen, wo Fachabteilungen Unterstützung brauchen und wer Talent mitbringt. Für ein Programm folgt daraus:
- Regeln in den Lehrplan. Datenregeln und Freigabestufen gehören in jede Lernstufe. Unser Ampelmodell auf der Governance-Seite unterscheidet persönliche Hilfsmittel, Teamtools und Anwendungen mit Kunden- oder Personaldaten.
- Werkzeugwissen vermitteln, nicht nur Bedienung. Teilnehmende sollten Fragen wie „Wo wird gespeichert, wo wird gerechnet?“ stellen können, bevor sie ein Tool teilen.
- Eine sichere Bauumgebung anbieten. Eine Sandbox, also eine abgeschirmte Umgebung mit Testdaten, gibt Neugier einen legalen Ort.
- Stufen statt Einheitskurs. Nicht jede Person muss bauen können. Wie sich Anwenderinnen, Bauende und Tool-Verantwortliche unterscheiden, zeigt unser Kompetenzmodell für Citizen Developer.
Nebenbei unterstützt ein solches Programm auch die Pflicht zur KI-Kompetenz nach Art. 4 AI Act, die wir im Beitrag KI-Kompetenz nach Art. 4 AI Act einordnen. Das ist keine Rechtsberatung, aber ein guter Grund, Qualifizierung und Governance gemeinsam zu planen.
Fazit
Schatten-IT durch KI entsteht dort, wo Bedarf auf fehlende Angebote trifft. Verbote erreichen die Ursache nicht. Freigegebene Werkzeuge, verständliche Regeln und eine Qualifizierung, die beides verbindet, machen aus heimlichem Bauen ein kontrolliertes.
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