Schatten-KI im Reporting: eine KI-Richtlinie für BI-Teams in zehn Punkten.

Bevor eine Richtlinie entsteht, braucht es die Landkarte: Wo laufen KI-Werkzeuge heute, mit welchen Daten, auf wessen Konto? In Gesprächen mit BI-Teams tauchen dieselben sechs Stellen auf, und in fast jedem Haus sind mindestens vier davon aktiv. Keine davon ist ein Skandal — jede ist ein Versuch, schneller zu werden, mit dem Werkzeug, das gerade da war.

Das Problem ist nicht die Nutzung, sondern das Fehlen von drei Dingen: einer Liste erlaubter Werkzeuge mit Vertrag, einer Regel, welche Daten nie in ein Modell dürfen, und eines Protokolls. Ohne diese drei kann der Datenschutzbeauftragte die erste Auskunftsanfrage nach Art. 15 DSGVO nicht beantworten — „Wo sind die Daten dieser Person überall hingelangt?“ — und das Verzeichnis nach Art. 30 ist unvollständig, ohne dass es jemand weiß.

• Controlling: Abschluss-Excel mit Kundenumsätzen im öffentlichen Chat-Modell — „fass die Abweichungen zusammen“.
• Vertrieb: Kundenliste mit Ansprechpartnern im KI-Mail-Assistenten — „schreib die Nachfass-Mails“.
• Personal: Bewerbungen „zusammengefasst“ — ein Anwendungsfall, der nach EU AI Act hochrisikoverdächtig ist.
• BI-Team: DAX-Formel samt Tabellenauszug im Public-LLM — „warum ist die Zahl falsch?“
• IT: Copilot-Pilot ohne Richtlinie, ohne Log, ohne Ende.
• Dienstleister: eigene Agenten auf eigenen Laptops, ohne AVV und ohne KI-Zusatzvereinbarung.

Ein Verbot ohne Alternative verschiebt die Nutzung nur ins Private: vom Dienstlaptop aufs Handy, vom Firmenkonto aufs persönliche. Die Nutzung bleibt, die Sichtbarkeit verschwindet. Klassische Berechtigungskonzepte helfen hier nicht — sie sind zu starr für Anfragen, die quer durch ein Datenmodell laufen, und die IT kann nicht für jeden Prompt manuell prüfen, was ein Modell sehen darf.

Was funktioniert, ist der umgekehrte Weg: einen freigegebenen Agenten anbieten, der auf Metadaten arbeitet, lokal oder im eigenen Tenant läuft und bequemer ist als der private Upload — weil er das Modell schon kennt, Belege liefert und niemanden zwingt, Daten per Hand hineinzukopieren. Governance ist dann nicht die Steuer auf KI-Nutzung, sondern das, was sie überhaupt erst freigabefähig macht. In einem laufenden Projekt war genau das die Voraussetzung dafür, dass der Kunde den KI-Einsatz zugelassen hat: AVV, KI-Zusatzvereinbarung, vollständiges Agent-Log, vertragliches Prüfrecht.

Die zehn Punkte sind auf eine Seite geschrieben und so formuliert, dass sie ohne Anpassung in bestehende Regelwerke in Deutschland, Österreich und der Schweiz passen. Sie ersetzen keine Rechtsberatung; sie sind das Raster, mit dem Datenschutz, Betriebsrat und IT in einer Sitzung prüfen, ob alles Nötige geregelt ist. Die Vorlage mit Formulierungshilfen je Punkt ist das Arbeitsmaterial dieses Kapitels.

• 1 Zweck und Geltung: für wen die Richtlinie gilt, für welche Daten und Systeme, ab wann.
• 2 Erlaubte Werkzeuge: eine Liste mit Vertrag je Werkzeug — alles, was nicht auf der Liste steht, ist Schatten.
• 3 Datenklassen: welche Daten nie in ein Modell dürfen (Personen, Verträge, Preise, Gesundheit), welche nur unter Bedingungen.
• 4 Metadaten-Regel: Struktur darf hinaus, Inhalt nicht — als Standard für jedes Werkzeug und jeden Anwendungsfall.
• 5 Freigabe je Anwendungsfall: wer entscheidet, was ein Agent tun darf, und wie eine neue Nutzung beantragt wird.
• 6 Protokoll: jede Anfrage, jede Freigabe, jeder Vorfall — wo es liegt, wer es liest, wie lange es bleibt.
• 7 Rollen: Owner je Anwendungsfall, Data Steward je Datenbereich, Datenschutz, IT.
• 8 Schulung: KI-Kompetenz nach Art. 4 EU AI Act, je Rolle, mit Nachweis und Datum.
• 9 Dienstleister: AVV nach Art. 28 DSGVO, KI-Zusatzvereinbarung mit zehn Klauseln, Prüfrecht.
• 10 Vorfall und Stopp: Meldeweg bei Datenabfluss, Recht auf sofortigen Abbruch, Rückgabe und Löschung.

Die Datenklassen sind der Teil der Richtlinie, den ein Werkzeug prüfen kann — und deshalb der wichtigste. Die Tabelle zeigt die vier Klassen, mit denen BI-Teams in Projekten arbeiten; die Grenze verläuft zwischen Struktur und Inhalt, nicht zwischen Cloud und on-premises. Spaltennamen, die selbst personenbezogen sind (eine Spalte „Diagnose“ oder „Gehalt“), werden vorab klassifiziert und maskiert, bevor ein Modell die Struktur sieht.

Eine Richtlinie in SharePoint wird gelesen, wenn etwas schiefgegangen ist. Eine Richtlinie im Werkzeug wird eingehalten, weil es nicht anders geht. Im Agentic-BI-Modell werden die Datenklassen, Rollen und Blocker zu Regeln in ABIS: Vor jeder Ausführung prüft der Server, ob eine Anfrage erlaubt ist — fehlende Freigaben, unzulässige Rollen, personenbezogene Daten werden geblockt, mit Begründung statt mit einer halluzinierten Antwort. Jeder Prompt, jede Richtlinienprüfung und jede Freigabe wird manipulationssicher protokolliert; ein Audit-Export im geforderten Format ist in Minuten verfügbar.

Der zweite Effekt ist organisatorisch: Innerhalb des Regelwerks entscheiden Data Stewards in den Fachbereichen selbst, welche Datenbereiche für KI frei sind. Die IT behält die Kontrolle über die Regeln, wird aber von Berechtigungs-Tickets entlastet; der Fachbereich bekommt den sicheren Weg, statt auf ihn zu warten. Was das für Verträge mit Dienstleistern heißt — zehn Klauseln einer KI-Zusatzvereinbarung —, steht im Kapitel Lokale KI.

Der kürzeste Weg, den wir in Projekten gegangen sind, dauert vier Wochen und beginnt nicht mit einem Werkzeug. Er beginnt mit der ehrlichen Landkarte — und endet mit einem Regelsatz, der die Richtlinie technisch durchsetzt. Wer zuerst eine rechtlich belastbare Grundlage braucht, bevor er in Tooling investiert, geht die ersten drei Wochen ohne Technologie; die KI Governance Beratung bietet genau diesen Strategie-Sprint als eigenen Schritt.

• Woche 1 — Landkarte: anonyme Umfrage und Gespräche je Abteilung; welche Werkzeuge, welche Daten, welche Konten. Ergebnis: die sechs Stellen, mit Namen des Werkzeugs.
• Woche 2 — Entwurf: zehn Punkte mit Datenschutz und Betriebsrat in einer Sitzung; Datenklassen je Datenbereich festgelegt.
• Woche 3 — Werkzeuge und Verträge: Liste erlaubter Werkzeuge, AVV und KI-Zusatzvereinbarung je Anbieter, ein freigegebener Agent auf Metadaten als Alternative zum Schatten.
• Woche 4 — Schulung und Regelsatz: Art.-4-Schulung je Rolle mit Nachweis; Datenklassen, Rollen und Blocker als Regeln in ABIS; erster Fachbereich geht mit Protokoll live.