Schatten-KI: Was Kunden ihren MSPs nicht erzählen

Von MSPs wird erwartet, dass sie die Technologieumgebungen ihrer Kunden verstehen. Sie wissen, welche Endpunkte verwaltet werden, welche Anwendungen geschäftskritisch sind, welche Systeme Patches oder Wartung erfordern, wo sich vertrauliche Daten befinden und wer Zugriff darauf hat. Zunehmend werden wichtige Technologieentscheidungen jedoch ohne Beteiligung der IT oder von MSPs getroffen.

Über Kundenumgebungen hinweg kann das viele Formen annehmen:

• Ein Marketingteam nutzt eine KI-Designplattform, um Bildmaterial für Kampagnen zu erstellen
• Ein Vertriebsmitarbeiter verbindet einen KI-Assistenten mit einem CRM, um Kundeninteraktionen zusammenzufassen
• Ein HR-Manager lädt einen Lebenslauf zur Auswertung in einen öffentlichen Chatbot hoch
• Ein Entwickler verwendet ein KI-Codierungstool zur Fehlerbehebung im Quellcode des Unternehmens

Und jeder Fall kann auftreten, ohne dass der MSP jemals davon erfährt.

Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass Kunden absichtlich Informationen vorenthalten. Das Problem ist, dass die KI-Nutzung in der Praxis stark dezentralisiert ist. Mitarbeitende und einzelne Abteilungen können mit kaum mehr als einem Browser, einer Kreditkarte oder einer OAuth-Genehmigung auf leistungsstarke Tools zugreifen – ein Phänomen, das als Schatten-KI bekannt ist. Dadurch gelangt neue Technologie in ein Unternehmen, noch bevor IT-Teams oder Dienstleister überhaupt davon wissen, geschweige denn in der Lage sind, sie umfassend zu bewerten.

Für MSPs stellt das ein unmittelbares Problem dar: Sie können eine Umgebung, die Sie nicht sehen können, nicht effektiv schützen – und Sie können nicht verteidigen, wovon Sie nicht wissen, dass es existiert.

Wie Schatten-KI Sicherheitsrisiken für MSPs schafft

Schatten-IT stellt Unternehmen seit Jahren vor Herausforderungen, da Mitarbeitende weiterhin Technologien außerhalb genehmigter IT-Kanäle einsetzen. Schatten-KI verschärft jedoch die potenzielle Gefährdung. Diese Anwendungen existieren nicht einfach nur neben Geschäftssystemen. Sie können mit sensiblen Unternehmensdaten interagieren, sich über ihren ursprünglichen Rahmen hinaus mit bestehenden Plattformen verbinden und Aufgaben mit zunehmender Autonomie ausführen.

Jüngste Untersuchungen zeigen, wie weit verbreitet dieses Verhalten geworden ist. Der KPMG-Bericht zu Schatten-KI von 2025 ergab, dass 44 % der befragten US-Mitarbeitenden wissentlich KI auf eine Weise nutzten, die gegen die Richtlinien oder Leitlinien ihrer Organisation verstieß. Die Motivation ist nicht zwangsläufig böswillig. Sie wird oft durch Bequemlichkeit, Schnelligkeit und Effizienz angetrieben. Die heutige Arbeitskultur belohnt zunehmend dieselben Eigenschaften und ermutigt Mitarbeitende dazu, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und Tools einzusetzen, von denen sie glauben, dass sie ihnen helfen, ihre Leistung zu verbessern.

Aber das Streben nach größerer Effizienz beseitigt die Risiken nicht.

Für MSPs ist die eigentliche Sorge, was jede nicht anerkannte Anwendung der Umgebung hinzufügt: eine weitere Reihe von Verbindungen, Berechtigungen und potenziellen Zugangswegen, die außerhalb der etablierten Aufsicht operieren.

Der versteckte Zugriff und die Berechtigungen hinter KI-Tools

Die Sicherheitsauswirkungen der KI-Nutzung sind für die Person, die die Technologie einführt, nicht immer offensichtlich. Was wie eine einfache Verbindung aussieht, kann Berechtigungen und Zugriffe mit sich bringen, die weit über die unmittelbare Aufgabe hinausgehen.

Bedenken Sie, was passiert, wenn ein Mitarbeitender eine KI-Anwendung mit einer Unternehmensplattform verbindet.

Für den Benutzer kann der Vorgang so einfach sein wie das Klicken auf die Schaltfläche „Zulassen“. Hinter dieser Genehmigung kann eine Reihe von Berechtigungen stehen, um Dateien abzurufen, auf Kontakte zuzugreifen, mit Kundeninformationen zu interagieren oder eine Verbindung zu anderen Anwendungen herzustellen.

Diese Verbindungen können über die anfängliche Interaktion hinaus bestehen bleiben und einen Zugriff schaffen, von dessen Existenz der MSP möglicherweise nichts weiß. Während der MSP möglicherweise weiterhin den Endpunkt verwaltet, das Benutzerkonto sichert und die zugrunde liegende Geschäftsanwendung schützt, weiß er möglicherweise nichts von der Verbindung dazwischen.

Hier beginnt KI, das traditionelle Konzept der Schatten-IT neu zu gestalten. Das Unbekannte ist nicht mehr, welche Anwendung verwendet wird. MSPs müssen außerdem verstehen, auf welche Informationen ein KI-Dienst zugreifen kann, welche genauen Berechtigungen ihm erteilt wurden, welche Zugangsdaten ihn unterstützen und ob dieser Zugriff noch erforderlich ist.

Die Folgen dieser Aufsichtslücke zeichnen sich bereits ab. Der Cost of a Data Breach Report 2025 von IBM ergab, dass 63 % der befragten, von einer Datenschutzverletzung betroffenen Organisationen entweder keine KI-Governance-Richtlinie hatten oder noch eine entwickelten. Unter denen, die über Richtlinien verfügen, prüften nur 34 % regelmäßig auf nicht genehmigte KI-Nutzung. Unternehmen mit einem hohen Maß an Schatten-KI verzeichneten zudem im Durchschnitt um 670.000 $ höhere Kosten durch Sicherheitsverletzungen als solche mit minimaler oder gar keiner ungenehmigten KI-Nutzung.

Warum MSPs Einblick in den KI-Zugriff benötigen

Für MSPs besteht die Priorität nicht darin, zu kontrollieren, ob Kunden KI nutzen, sondern zu verstehen, wie diese Nutzung die Umgebung verändert, für deren Absicherung sie verantwortlich sind.

Teams setzen diese Anwendungen ein, weil sie reale Probleme lösen und zeitraubende Aufgaben vereinfachen. Auf Organisationsebene gibt es ebenso starke Anreize, Technologien zu erproben, die die Produktivität steigern.

Eine effektivere Antwort beginnt damit, die Fragen, die MSPs stellen, neu zu formulieren.

Zu dokumentieren, welche KI-Anwendungen ein Kunde formell genehmigt hat, ist ein guter Ausgangspunkt, aber das ist nur ein Teil der Geschichte. MSPs benötigen Einblick in folgende Themen:

• Welche KI-Dienste Mitarbeitende tatsächlich nutzen
• Auf welche Businessanwendungen und Daten diese Dienste zugreifen können
• Welche OAuth-Berechtigungen erteilt wurden
• Welche API-Schlüssel oder Dienstkonten diese Verbindungen ermöglichen
• Welche Aktionen diese Tools ausführen dürfen, sobald sie verbunden sind

Am wichtigsten ist: Wie weit reicht dieser Zugriff und geht er über das tatsächlich Erforderliche hinaus?

Diese Fragen verlagern die Diskussion von der Definition von Richtlinien auf die praktische Risikobewertung. Selbst die genehmigte KI-Nutzung kann Lücken schaffen:

• Ein mit einem CRM verbundener KI-Assistent erhält möglicherweise Zugriff auf Kundendatensätze über das hinaus, was er zur Ausführung seiner vorgesehenen Aufgabe benötigt.
• Derselbe KI-Dienst kann für eine Abteilung auf genehmigte Datenquellen beschränkt sein, während ihm von einer anderen ein umfassenderer Zugriff gewährt wird.
• Ein für ein temporäres Projekt gewährter Zugriff kann noch lange nach Abschluss der Arbeit aktiv bleiben.

Eine Genehmigung allein garantiert keinen angemessenen Zugriff.

Mit diesen Änderungen Schritt zu halten, erfordert mehr als eine einmalige Bestandsaufnahme. Ständig entstehen neue Anwendungen, und bestehende SaaS-Anbieter erweitern ihre Lösungen kontinuierlich um KI-Funktionen, während autonome Agenten Aufgaben übernehmen, die bis vor Kurzem noch direkte menschliche Beteiligung erforderten. Die Überwachung dieser Aktivitäten sollte Standardpraxis bei MSP-Sicherheitsüberprüfungen und laufenden Kundengesprächen sein.

Der wachsende Fokus der Branche auf KI-Discovery spiegelt die Dringlichkeit dieses Bedarfs wider. Spezielle Sicherheitsfunktionen entstehen zunehmend, um generative KI-Anwendungen zu identifizieren, die ohne IT-Genehmigung verwendet werden, Nutzungsmuster zu analysieren, das Anwendungsrisiko zu bewerten und die potenzielle Offenlegung von Daten zu überwachen. Für kleinere Unternehmen ohne vergleichbare interne Ressourcen schafft das einen Bereich, in dem MSPs wertvolle Transparenz und Orientierung bieten können. KI-Discovery wird schnell zu einem wesentlichen Bestandteil der Aufrechterhaltung der Transparenz über Kundenumgebungen hinweg.

Administratoren können Nutzungsmuster überprüfen, nicht autorisierte Anwendungen identifizieren, das Anwendungsrisiko bewerten, Zugriffsberechtigungen prüfen und eine potenzielle Offenlegung von Daten überwachen. Diese Funktionen können KI-Aktivitäten aufdecken, die andernfalls außerhalb der herkömmlichen IT-Aufsicht bleiben könnten.

Für MSPs wird KI-Discovery schnell zu einem unverzichtbaren Bestandteil, um die Sichtbarkeit in Kundenumgebungen aufrechtzuerhalten.

So können MSPs die KI-Governance bei Kunden verbessern

Für die meisten Unternehmen ist es nicht nur eine technische Herausforderung, diese Lücke zu schließen, sondern auch eine kommunikative Herausforderung.

Die Diskrepanz wird oft größer, wenn Mitarbeitende nicht erkennen, welche KI-bezogenen Entscheidungen Sicherheitsauswirkungen haben oder die Einbindung eines MSP erfordern. Was zunächst wie eine einfache Anwendung, Integration oder Anschaffung einer Abteilung erscheinen mag, kann neue Berechtigungen, Zugangsdaten und Zugriffsanforderungen mit sich bringen, die weit über die vorgesehene Nutzung hinausgehen.

Für MSPs beginnt eine stärkere KI-Governance damit, klare Erwartungen darüber festzulegen, wann und wie Kunden KI-bezogene Änderungen kommunizieren. Diese Gespräche sollten Fragen wie die folgenden behandeln:

• Mit welchen neuen KI-Tools experimentieren Teams, und sind sie für die geschäftliche Nutzung zugelassen?
• Haben Abteilungen KI-Tools direkt mit sensiblen Systemen oder geschäftskritischen Anwendungen verbunden?
• Welche Unternehmens-, Kunden- oder sonstigen vertraulichen Daten werden an diese Tools weitergegeben, und wohin gelangen diese Daten nach der Übermittlung?
• Wer ist der Eigentümer der jeweiligen KI-Integration und für die Verwaltung ihres Zugriffs im Laufe der Zeit verantwortlich?
• Haben sich die Berechtigungen seit der Einführung des Tools erweitert oder geändert?
• Sind zuvor genehmigte Integrationen noch erforderlich oder bleibt der Zugriff bestehen, nachdem der ursprüngliche geschäftliche Bedarf beendet ist?

Indem MSPs diese Diskussionen anstoßen und aktiv halten, während sich Kundenumgebungen verändern, können sie KI-Aktivitäten aufdecken, bevor diese der Umgebung eine weitere unkontrollierte Ebene hinzufügen. Noch wichtiger ist, dass MSPs ihren Kunden ermöglichen können, mit KI schnell voranzukommen, ohne dass Zugriff, Berechtigungen und Aufsicht ins Hintertreffen geraten.

Das Ziel ist einfach: MSPs benötigen Transparenz in Echtzeit über KI-Bereitstellungen, bevor diese Tools auf Unternehmensdaten oder -systeme zugreifen.

So können MSPs den KI-Zugriff in Kundenumgebungen schützen

Das Aufdecken bisher unbekannter KI-Nutzung löst nur einen Teil des Problems. Sobald diese Aktivität sichtbar wird, benötigen MSPs eine einheitliche Möglichkeit, sie in jeder Kundenumgebung unter Kontrolle zu bringen.

KI-Assistenten, -Integrationen und -Agenten hängen letztlich von Zugangsdaten, Berechtigungen und Verbindungen zu Unternehmenssystemen ab. Diese Zugriffswege müssen geschützt, die Privilegien auf das erforderliche Maß beschränkt und die Berechtigungen angepasst werden, wenn sich die Anforderungen ändern. Für MSPs, die im großen Maßstab agieren, besteht die Herausforderung darin, diese Prinzipien über mehrere Kunden hinweg konsistent anzuwenden, während sich deren Umgebungen weiterentwickeln.

Keeper bietet MSPs eine einheitliche Plattform, um genau das zu tun. Durch die Konsolidierung von Zugangsdatensicherheit, privilegiertem Zugriff, Geheimnisverwaltung und Endpunkt-Berechtigungsverwaltung in einer Zero-Trust-, Zero-Knowledge-Architektur hilft Keeper MSPs dabei, menschliche und maschinelle Identitäten im großen Maßstab zu verwalten, ohne eine weitere isolierte Ebene in den Sicherheits-Stack einzuführen.

Das schwerwiegendste KI-Risiko geht möglicherweise nicht von den Anwendungen aus, die ein MSP bereits verwaltet.

Es kann von denen kommen, an die niemand gedacht hat, sie zu erwähnen.

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