In Ihrem Unternehmen läuft die KI-Revolution bereits auf Hochtouren. Drei von vier Knowledge Workern nutzen KI im Job. Mehr als die Hälfte davon mit Tools, die IT und Compliance nicht kennen.
Offiziell ist KI in vielen Unternehmen noch „in der Pilotphase". Inoffiziell? Längst Alltag. Das Problem: Diese Schatten-KI ist produktiv und bequem – aber aus Sicherheitssicht ein Blindflug.
Von Chatbots zu autonomen Agenten: Die nächste Eskalationsstufe
Mit Microsoft 365 Copilot und AI Agents verschärft sich die Situation dramatisch. Wir reden nicht mehr nur über Tools, die Texte schreiben. Wir reden über Agenten, die:
- Selbstständig auf Unternehmensdaten zugreifen und diese verändern
- Workflows auslösen und Entscheidungen vorbereiten oder treffen
- Tief in Fachanwendungen eingreifen über Plugins und Connectors
Analysten sprechen bereits von „Agent Sprawl" – einer unkontrollierten Flut von Agenten, bei der Security- und Governance-Teams die Übersicht verlieren: Wer hat sie erstellt? Auf welche Daten greifen sie zu? Welche Aktionen führen sie aus?
Warum Verbote das Problem verschlimmern
Die Datenlage ist eindeutig: Mitarbeitende nutzen KI nicht aus Rebellion, sondern aus pragmatischen Gründen – Produktivität, Zeitersparnis, weniger Routinearbeit. Wer KI einmal regelmäßig nutzt, will sie nicht mehr missen.
Die Konsequenz restriktiver Policies: Nicht weniger KI, sondern mehr Schatten-KI – über private Accounts, US-Clouds und BYOD-Geräte. Besonders brisant: Auch Führungskräfte und IT-Profis greifen überdurchschnittlich oft zu unfreigegebenen Tools.
Die Lösung: Kontrolle statt Verbot
Die Frage ist nicht mehr „KI ja oder nein", sondern: Wie können wir KI sicher, souverän und nachvollziehbar nutzen?
1️⃣ Sichtbarkeit schaffen – mit kontrollierter, lokaler KI
Ohne Transparenz über genutzte KI-Tools und Agenten bleibt jede Risikoabschätzung theoretisch.
- Zentraler, definierter Zugangspunkt: Mit einer lokalen Appliance wie Silent AI bündeln Unternehmen ihre KI-Nutzung an einem kontrollierten Ort – statt dutzender Schatten-Tools im Browser.
- Anbindung statt Upload: Silent AI wird direkt an bestehende Wissensquellen wie Office 365/SharePoint, Confluence, Jira, Websites oder Fileshares angebunden, ohne dass Dokumente in eine externe Cloud geladen werden. So bleibt sichtbar, welche Daten überhaupt in der KI genutzt werden.
2️⃣ Governance auf Agenten ausweiten – Rollen und Rechte respektieren
Wenn AI Agents Entscheidungen vorbereiten oder Aktionen ausführen, müssen sie denselben Governance-Regeln folgen wie menschliche Nutzer.
- Nutzung des bestehenden Rechte-Managements: Silent AI respektiert das vorhandene Berechtigungsmodell (z.B. Active Directory), sodass Mitarbeitende in der KI nur auf die Inhalte zugreifen, die sie auch in den Quellsystemen sehen dürften.
- Nachvollziehbare Antworten mit Quellen: Durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) aus lokalen Vektordatenbanken werden Antworten aus den bereitgestellten Datensätzen generiert – inklusive konkreter Quellenverweise direkt zurück in die Fachanwendung. Das macht KI-Ausgaben auditierbar und reduziert Halluzinationen deutlich.
3️⃣ Schatten-KI durch souveräne Alternativen ersetzen
Schatten-KI verschwindet nur, wenn eine sichere, ebenso komfortable Alternative bereitsteht.
- Off-Cloud statt US-Hyperscaler: Silent AI läuft vollständig On-Premises als Appliance im eigenen Rechenzentrum – keine Cloud-Anbindung, kein Datentransfer in US-Jurisdiktion, kein Risiko durch CLOUD Act.
- Volle Datensouveränität & Compliance: Daten, Fragen und Antworten verlassen das Unternehmen nicht; die Appliance ist auf europäische Regularien wie DSGVO und EU AI Act ausgerichtet und eignet sich damit gerade für Mittelstand, KRITIS und Public Sector.
- Incognito-Modus für sensible Anfragen: Besonders kritische Fragestellungen können ohne Protokollierung im User-Profil ausgeführt werden, ohne dass Daten das System verlassen.
4️⃣ Risiken von Agenten begrenzen – mit lokaler RAG-Architektur
AI Agents, die unkontrolliert in M365 und SaaS-Landschaften agieren, sind schwer zu „einfangen“. Eine lokale RAG-Architektur hilft, den Aktionsradius zu begrenzen.
- Antworten aus eigenen Daten, nicht aus dem Internet: Silent AI kombiniert ein schlankes lokales LLM mit Retrieval-Augmented Generation aus lokalen Vektordatenbanken. So werden Antworten auf das eigene Wissensuniversum begrenzt und externe Halluzinationsquellen ausgeschlossen.
- Kein Nachtraining nötig: Statt komplexem Fine-Tuning werden nur Vektordatenbanken erzeugt und aktualisiert – ressourcenschonend, reproduzierbar und ohne unkontrolliertes „Anlernen“ sensibler Inhalte. Das senkt sowohl die technische Komplexität als auch regulatorische Risiken.
5️⃣ Backup, Resilienz und KI zusammendenken
Wenn KI und Agenten Inhalte massenhaft erzeugen, verändern oder löschen, wird sauberes, unveränderliches Backup zur Pflicht – nicht nur gegen Ransomware, sondern auch gegen Fehlkonfigurationen.
- Integration in bestehende Zero-Loss-Strategien: FAST LTA kommt aus der Welt der sicheren Sekundärspeicher und Zero-Loss-Backups; Silent AI baut auf derselben Philosophie von Datensicherheit, Nachvollziehbarkeit und Langfristigkeit auf.
- Versionierbarkeit von Wissensständen: Durch lokale Datenhaltung, definierte Update-Zyklen und Kopplung an Backup- und Archivsysteme lassen sich KI-Ergebnisse immer wieder auf einen geprüften Wissensstand zurückführen – ein wichtiger Baustein für Audits und Forensik.
Fazit: Jetzt handeln, bevor der Kontrollverlust komplett ist
Die KI-Revolution in Unternehmen ist keine Zukunftsvision mehr – sie passiert gerade, mit oder ohne offizielle Freigabe. Die Frage ist: Wollen wir sie gestalten oder nur reagieren, wenn es zu spät ist?
Werden Sie aktiv. Vereinbaren Sie einen Demo-Termin mit unseren Silent-AI-Experten und lassen Sie sich überzeugen.
Unternehmen, die jetzt souveräne KI-Infrastrukturen aufbauen, gewinnen nicht nur Sicherheit und Compliance – sie schaffen auch die produktive, angstfreie KI-Nutzung, die ihre Mitarbeitenden bereits suchen.
