Wie KI-Risiken unbemerkt in Ihr Unternehmen gelangen können
KI-Risiken entstehen selten durch strategische Entscheidungen, sondern durch alltägliche Tools, Gewohnheiten und fehlende Governance. Organisationen, die verstehen, wie KI unbemerkt in den Geschäftsbetrieb Einzug hält, können Risiken kontrollieren, ohne die Innovation zu verlangsamen.
Künstliche Intelligenz hält selten durch bewusste strategische Entscheidungen Einzug in Unternehmen. Viel häufiger schleicht sie sich über alltägliche Arbeitsprozesse ein. Genau darin liegt das Risiko. KI-Systeme entstehen schrittweise, verteilt auf verschiedene Teams und Tools, oft ohne jegliche Steuerung. Viele Unternehmen unterschätzen, wie schnell dies zu rechtlichen, operativen und strategischen Risiken führen kann.
Below are the most common and business-critical ways AI risks enter companies – how they happen and why they matter.
1. Schatten-KI, die von Mitarbeitern betrieben wird
Die häufigste Eintrittsstelle für KI-Risiken ist die Nutzung öffentlich verfügbarer KI-Tools durch Mitarbeiter. Chatbots, Textgeneratoren, Übersetzungstools oder Programmierassistenten werden zur Steigerung der Produktivität eingesetzt – oft ohne Genehmigung, Schulung oder klare Richtlinien.
Wie das Risiko entsteht:
Mitarbeiter geben interne Informationen, Kundendaten oder vertrauliche Inhalte in externe KI-Systeme ein. Dies geschieht außerhalb der Kontrolle von IT, Sicherheit und Compliance.
Auswirkungen:
Verlust der Datenkontrolle, potenzielle Verstöße gegen die DSGVO, Verletzungen von Vertraulichkeitsvereinbarungen und mangelnde Transparenz darüber, wo das Unternehmenswissen letztendlich landet.
2. KI-Funktionen, die in Standardsoftware integriert sind
Moderne SaaS-Lösungen verfügen zunehmend über integrierte KI-Funktionen: beispielsweise CRM-Systeme, Marketing-Tools, Kundensupport-Plattformen oder Bürosoftware.
Wie das Risiko entsteht:
KI-Funktionen sind standardmäßig aktiviert, ohne dass klar ist, welche Daten verarbeitet werden, wo die Modelle trainiert werden oder welche Drittanbieter beteiligt sind.
Auswirkungen:
Undurchsichtige Datenflüsse, unklare Verantwortlichkeiten, ungelöste Vertrags- und Haftungsfragen sowie regulatorische Risiken – insbesondere im Hinblick auf das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz.
3. Pilotprojekte ohne Steuerung
Viele Organisationen starten KI-Initiativen als Experimente: Machbarkeitsstudien, Innovationsprojekte oder Hackathons, die oft losgelöst von Unternehmensarchitektur, Sicherheit und Compliance sind.
Wie das Risiko entsteht:
Systeme werden entwickelt, bevor Fragen zu Risiken, Datenschutz und Haftung geklärt sind. Erfolgreiche Prototypen gehen später ohne ordnungsgemäße Überprüfung in die Produktion.
Auswirkungen:
Technische Schulden, nicht konforme Systeme, fehlende Dokumentation und erhebliche Risiken bei Audits oder Zwischenfällen.
4. Externe Anbieter und integrierte KI
KI gelangt oft indirekt in Unternehmen – über Agenturen, Softwareanbieter oder Outsourcing-Partner.
Wie das Risiko entsteht:
Externe Dienstleister nutzen KI im Auftrag des Unternehmens, ohne dass die Verantwortung für Daten, Modelle, Entscheidungen oder potenzielle Schäden klar festgelegt ist.
Auswirkungen:
Haftungsrisiken, Reputationsschäden, Kontrollverlust über kritische Prozesse und Abhängigkeit von unkontrollierten KI-Systemen.
5. Fehlende strategische Leitlinien für KI-gestützte Entscheidungen
KI wird zunehmend eingesetzt, um Entscheidungen zu unterstützen oder zu automatisieren: bei der Priorisierung, Bewertung, Prognose oder Empfehlungserstellung.
Wie das Risiko entsteht:
Es gibt keine klare Definition dafür, welche Entscheidungen automatisiert werden dürfen, wo menschliche Aufsicht erforderlich ist und welche Risiken akzeptabel sind.
Auswirkungen:
Falsche oder voreingenommene Entscheidungen, Diskriminierungsrisiken, Vertrauensverlust bei Kunden und Mitarbeitern sowie mögliche rechtliche Konsequenzen.
Warum diese Risiken oft zu spät entdeckt werden.
Das Kernproblem ist nicht die KI selbst, sondern die mangelnde Transparenz. Viele Organisationen wissen nicht:
- wo KI bereits im Einsatz ist
- welche Daten sind betroffen
- Wer ist verantwortlich?
- Wie die tatsächliche Risikobelastung aussieht
- Ohne Transparenz gibt es keine Kontrolle – und ohne Kontrolle kann KI nicht sicher skaliert werden.
Meine Perspektive
Die Risiken der KI entstehen nicht durch böse Absichten, sondern durch Geschwindigkeit, Komplexität und fehlende Strukturen. Organisationen, die ihre tatsächlichen Schwachstellen frühzeitig erkennen, können Risiken gezielt reduzieren – ohne die Innovation zu verlangsamen.
Genau hier liegt der Schwerpunkt meiner Beratertätigkeit.
Ich helfe Organisationen dabei, ihre tatsächliche KI-Risikolandschaft sichtbar zu machen, das Wesentliche zu priorisieren und komplexe Sachverhalte in klare Entscheidungsgrundlagen für die Führungsebene zu übersetzen.
