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KI blockieren reicht nicht: So steuern Unternehmen Risiken besser
ThreatLabz erfasste 2025 auf der Zscaler Plattform nahezu eine Billion KI und ML Transaktionen von Unternehmen. In einer PagerDuty Umfrage gaben 66 Prozent der Befragten, die KI beruflich genutzt hatten, an, sie trotz des angenommenen Verbots durch ihre Unternehmensrichtlinien bei der Arbeit eingesetzt zu haben.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- ThreatLabz erfasste 2025 auf der Zscaler Plattform nahezu eine Billion KI und ML Transaktionen von Unternehmen.
- In einer PagerDuty Umfrage gaben 66 Prozent der Befragten, die KI beruflich genutzt hatten, an, sie trotz des angenommenen Verbots durch ihre Unternehmensrichtlinien bei der Arbeit eingesetzt zu haben.
- Ein sinnvoller Mittelweg: tatsächliche KI Nutzung erfassen, sensible Daten schützen, Zugriffe und Aktionen von KI Systemen begrenzen und zugelassene Angebote alltagstauglich machen.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why do AI blocklists give Singapore firms a false sense of security despite IMDA’s January 2026 Model AI Governance Framework for Agentic AI. Article summary: AI blocklists can confuse control over the corporate network with control over actual AI use: employees may move work to personal devices, while AI inside approved software remains accessible. IMDA’s January 2026 framewo. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Eine gesperrte KI-Anwendung ist nicht automatisch eine erledigte Sicherheitsfrage. Mitarbeitende können auf andere Zugänge ausweichen, während KI-Funktionen längst in genehmigter Unternehmenssoftware stecken. Eine Blockliste kann den Zugriff auf bestimmte Dienste einschränken – sie zeigt aber nicht zuverlässig, wo und wie KI tatsächlich genutzt wird.
Die Größenordnung ist beträchtlich: ThreatLabz beobachtete 2025 auf der Zscaler-Plattform nahezu eine Billion KI- und Machine-Learning-Transaktionen von Unternehmen. Laut Berichten zu den Ergebnissen wurden fast vier von zehn Transaktionen blockiert, darunter auch bei häufig genutzten Tools.1
6 Das sind Messwerte aus dem Datenverkehr dieser Plattform, keine Bestandsaufnahme aller Unternehmen in Singapur. Sie belegen umfangreiche Sperren, aber nicht, wie viel Risiko damit beseitigt wurde.
Warum eine Blockliste nicht genügt
Eine Sperre sagt nicht, ob die Nutzung aufgehört hat
Eine Netzwerksperre kann einen bestimmten Weg zu einem Dienst versperren. Sie sagt jedoch nicht, ob Mitarbeitende weiterhin eine Aufgabe haben, bei der sie sich Unterstützung durch KI wünschen. In einer PagerDuty-Umfrage vom Juni 2026 erklärten 66 Prozent der Befragten, die KI bereits für die Arbeit genutzt hatten, sie hätten solche Tools bei der Arbeit eingesetzt, obwohl sie glaubten, dass die Unternehmensrichtlinien es nicht erlaubten.38
Die Umfrage umfasste 1.250 Büroangestellte in großen Unternehmen in Australien, Japan, dem Vereinigten Königreich und den USA. Sie deutet auf ein allgemeineres Muster am Arbeitsplatz hin, ist aber keine Erhebung zur Nutzung in Singapur.41 Die Schlussfolgerung lautet nicht, dass jede Sperre umgangen wird. Vielmehr ist ein Verbot allein kein vollständiges Bild davon, wie sich Beschäftigte verhalten oder wo Risiken entstehen.
KI steckt auch in genehmigter Software
Der KI-Einsatz eines Unternehmens beschränkt sich nicht auf öffentliche Chatbots. Dazu können auch Assistenzfunktionen in bereits zugelassener Geschäftssoftware, Integrationen und KI-Agenten gehören. Entscheidend ist daher nicht nur, ob eine Anwendung auf einer Liste steht, sondern auf welche Daten sie zugreifen und welche Aktionen sie ausführen kann.
Singapurs Infocomm Media Development Authority (IMDA) gibt in ihrem Leitfaden zur Governance agentischer KI Hinweise, wie Organisationen Risiken bewerten und den Handlungsspielraum von Agenten begrenzen können. Dabei spielen unter anderem der Zugriff auf sensible Daten, der Grad der Autonomie, der Umfang möglicher Aktionen und deren Umkehrbarkeit eine Rolle.20
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Netzwerkprotokolle zeigen nicht immer den ganzen Weg
Wer für eine Arbeitsaufgabe ein privates Gerät oder eine nicht überwachte Verbindung nutzt, muss in den Protokollen des Unternehmensnetzes nicht vollständig sichtbar sein. Das sollte als mögliches Szenario eingeplant werden – nicht als Grund zu der Annahme, Netzwerkdaten würden jede KI-Nutzung lückenlos abbilden.
Auch eine KI-Funktion in genehmigter Software sollte darauf geprüft werden, welche Berechtigungen sie hat und wie Daten verarbeitet werden. Die Freigabe der Software belegt nicht automatisch, dass jede darin enthaltene Assistenzfunktion oder Integration angemessen begrenzt ist.
Nicht jedes Datenleck lässt sich mit einer KI-Sperre verhindern
Forcepoint berichtete unter Berufung auf die Fortune-Berichterstattung, dass wegen einer fehlerhaften Konfiguration eines Content-Management-Systems rund 3.000 unveröffentlichte Inhalte von Anthropic öffentlich zugänglich gewesen seien.40 Das ist ein berichteter Einzelfall und kein Beleg für Risiken durch KI-Blocklisten oder für die Situation in Singapur. Er veranschaulicht einen enger gefassten Punkt: Falsche Veröffentlichungs- und Berechtigungseinstellungen können unabhängig davon zu Datenrisiken führen, welche KI-Anwendungen ein Unternehmen erlaubt.
Ein praktikabler Mittelweg für die KI-Governance
Pauschale Verbote und uneingeschränkter Zugang sind nicht die einzigen Optionen. Ein wirksamerer Ansatz verbindet Überblick, Datenschutz, begrenzte Berechtigungen und nützliche zugelassene Werkzeuge.
Die tatsächliche KI-Nutzung erfassen. Führen Sie zugelassene Tools, KI-Funktionen in bestehender Software, Integrationen und Agenten auf. Ergänzen Sie technische Erkennung durch klare und unkomplizierte Möglichkeiten, neue Nutzungsfälle zu melden. Behandeln Sie Netzwerkdaten als eine Informationsquelle – nicht als vollständiges Verzeichnis jedes Workflows.
Bei den sensibelsten Daten anfangen. Ermitteln Sie, welche besonders schützenswerten Datenbestände und Systeme bestehen, und prüfen Sie, wer oder was darauf zugreifen kann. Schutzmaßnahmen sollten den Daten folgen, egal wo sie gespeichert oder verarbeitet werden – statt sich allein auf Anwendungsnamen zu stützen.
Grenzen für genehmigte KI festlegen und überprüfen. Prüfen Sie, welche Informationen ein Assistent abrufen, weitergeben oder verändern kann. Beschränken Sie den Zugriff auf das für die jeweilige Aufgabe Erforderliche. Für folgenreiche oder schwer rückgängig zu machende Aktionen sollte eine menschliche Freigabe vorgesehen sein. Das entspricht der IMDA-Empfehlung, Risiken von Agenten zu bewerten und ihren Zugriff, Handlungsspielraum und Grad an Autonomie zu begrenzen.
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Den genehmigten Weg praktikabel machen. Stellen Sie Tools und Freigabeprozesse bereit, mit denen sich legitime Aufgaben erledigen lassen, ohne auf nicht genehmigte Alternativen auszuweichen. Messen Sie, ob Arbeit sicher erledigt werden kann – nicht nur, wie viele Anfragen eine Blockliste abweist.
Blocklisten können Teil der Sicherheitsmaßnahmen sein, sind aber kein verlässlicher Maßstab für ein gesunkenes Risiko. Wirksame Governance schafft einen besseren Überblick über den tatsächlichen KI-Einsatz, schützt sensible Informationen dort, wo sie verarbeitet werden, und begrenzt die Handlungsmöglichkeiten von KI-Systemen.
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Wie lautet die kurze Antwort auf „KI blockieren reicht nicht: So steuern Unternehmen Risiken besser“?
ThreatLabz erfasste 2025 auf der Zscaler Plattform nahezu eine Billion KI und ML Transaktionen von Unternehmen.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
ThreatLabz erfasste 2025 auf der Zscaler Plattform nahezu eine Billion KI und ML Transaktionen von Unternehmen. In einer PagerDuty Umfrage gaben 66 Prozent der Befragten, die KI beruflich genutzt hatten, an, sie trotz des angenommenen Verbots durch ihre Unternehmensrichtlinien bei der Arbeit eingesetzt zu haben.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Ein sinnvoller Mittelweg: tatsächliche KI Nutzung erfassen, sensible Daten schützen, Zugriffe und Aktionen von KI Systemen begrenzen und zugelassene Angebote alltagstauglich machen.