KKC_0193 | Shadow AI stoppen: KI-Nutzung sicher steuern

Shadow AI entsteht nicht aus bösem Willen, sondern aus Zeitdruck und Neugier: Mitarbeitende probieren KI-Tools aus, kopieren Inhalte in Chatbots, lassen Meetings transkribieren oder nutzen Plugins, die Daten an Dritte senden. Genau hier setzt das Seminar an. Sie lernen, wie Sie Shadow AI systematisch sichtbar machen, ohne eine Misstrauenskultur zu erzeugen.

Wir starten mit einem Use-Case-Mapping: Welche Prozesse profitieren von KI, welche Daten fließen und wo entstehen die größten Risiken. Anschließend bewerten Sie diese Risiken pragmatisch nach Datenklassen, Schutzbedarf und Prozesskritikalität. Sie erhalten eine praxisnahe Einordnung von EU AI Act, DSGVO, Urheberrecht und typischen Vendor-Fragen.

Dabei geht es nicht um Paragraphen, sondern um Entscheidungen: Welche Tools dürfen wofür genutzt werden, welche Eingaben sind tabu, und welche Nachweise brauchen Sie für Audits. Im nächsten Schritt entwickeln Sie eine Governance, die akzeptiert wird: klare Rollen, Freigabe- und Ausnahmeprozesse mit Reaktionszeiten, sowie ein Minimal-Set an Kontrollen, das sofort Wirkung zeigt. Ergänzend besprechen wir technische Leitplanken wie SSO, Logging, Audit-Trails und DLP-Grundprinzipien.

Am Ende nehmen Sie konkrete Artefakte mit: Policy-Bausteine, Checklisten für Tool-Freigaben und einen Rollout-Plan inklusive Enablement, damit Teams KI sicher und produktiv einsetzen.

• Shadow-AI-Nutzung systematisch sichtbar machen
• KI-Use-Cases, Datenflüsse und Risiken pragmatisch bewerten
• Datenklassen, Schutzbedarf und Prozesskritikalität einordnen
• EU AI Act, DSGVO, Urheberrecht und Vendor-Fragen praxisnah berücksichtigen
• Tool-Freigaben, Eingaberegeln und Audit-Nachweise definieren
• Governance mit Rollen, Freigabewegen und Ausnahmeprozessen etablieren
• Technische Leitplanken wie SSO, Logging, Audit-Trails und DLP-Grundprinzipien planen

Das Seminar richtet sich an IT, Datenschutz, Compliance, Security, Führungskräfte, HR und Digitalverantwortliche, die KI-Nutzung sicher steuern möchten.

Vorausgesetzt wird ein Grundverständnis für Unternehmensprozesse, Datenschutz oder IT-Richtlinien. Technische Spezialkenntnisse sind nicht erforderlich.

• Shadow AI sichtbar machen
  • Typische Muster: Chatbots, Browser-Plugins, Meeting-Tools
  • Use-Case-Mapping: Wo KI heute schon mitläuft
  • Risiko-Screening nach Datenklassen und Prozessen
  • Quick-Checks für Fachbereiche und Teams
• Recht, Compliance und EU AI Act praxisnah
  • Was der EU AI Act für interne KI-Nutzung bedeutet
  • DSGVO: Rechtsgrundlagen, Auftragsverarbeitung, Drittlandtransfer
  • Urheberrecht und Trainingsdaten: typische Stolperstellen
  • Dokumentationspflichten, die man wirklich braucht
• Data Leakage verhindern, ohne Innovation abzuwürgen
  • Prompt- und Input-Risiken: vertrauliche Daten, Quellcode, Kundendaten
  • Redaction- und Klassifizierungsregeln für Texte
  • Freigabeprozesse für Tools und Modelle
  • Minimal-Set an Kontrollen: was sofort wirkt
• KI-Governance, die akzeptiert wird
  • Policy-Design: Do’s/Don’ts, Rollen, Verantwortlichkeiten
  • Risikobasierter Ansatz statt Tool-Verbote
  • Genehmigungs- und Ausnahmeprozess mit SLA
  • Messgrößen: Adoption, Risiken, Nutzen
• Technische Leitplanken und Tooling
  • SSO, Zugriffskontrolle, Logging und Audit-Trails
  • DLP-Grundprinzipien für KI-Eingaben und Exporte
  • Vendor-Check: Verträge, Datenverwendung, Retention
  • Optionen: Enterprise-Chat, Private Modelle, RAG
• Enablement: sichere Nutzung im Arbeitsalltag
  • Prompting-Regeln für Business-Kontexte
  • Qualitätssicherung: Halluzinationen, Quellen, Plausibilitätschecks
  • Playbooks für HR, Vertrieb, Support, IT
  • Rollout-Plan: Kommunikation, Training, Champions