Die Unternehmensdienstleistung verkauft kein Produkt, sondern ein Urteil: einen Rat, eine Analyse, eine Second Opinion. Das macht den Umgang mit KI anders als in Sektoren, in denen KI vor allem Prozesse beschleunigt. Hier berührt KI unmittelbar den Kern des Berufs — die Denkarbeit selbst, und die Vertraulichkeit dessen, was ein Mandant geteilt hat, um diese Denkarbeit überhaupt zu ermöglichen. Ein Anwalt, der ein Sprachmodell mit Unterlagen aus einer Akte füttert, ein Berater, der eine Konzeptanalyse von einem Chatbot prüfen lässt, ein Wirtschaftsprüfer, der Zahlen von einem externen System zusammenfassen lässt: jedes Mal verlässt Information die Mauern der Kanzlei und das Vertrauensverhältnis zum Mandanten, in denen sie eigentlich hätte bleiben sollen.
Das Verhältnis zwischen dem, was Organisationen hier offiziell eingekauft haben, und dem, was Mitarbeitende tatsächlich nutzen, ist in der Regel nicht ausgewogen. Während in Sektoren mit vielen operativen Prozessen KI häufig über eine IT-Abteilung ausgerollt wird, ist der Druck in Beratungs- und Anwaltskanzleien vor allem individuell: jemand mit einer Deadline und einem KI-Tool, das schneller arbeitet als der Kollege daneben. Das macht Schatten-KI hier nicht zur Ausnahme, sondern zur plausiblen Norm — gerade in einem Sektor, in dem Zeit fakturiert und Geschwindigkeit belohnt wird.
Eine Übersicht der Softwarelizenzen zeigt, was angeschafft wurde, nicht, was genutzt wird. In der Unternehmensdienstleistung arbeitet zudem ein großer Teil des Personals mit eigenen Geräten, eigenen Browsererweiterungen und eigenen Abonnements für KI-Dienste, die nichts kosten, um sie auszuprobieren. Ein Partner oder Senior-Berater, der ein Sprachmodell nutzt, um ein Konzeptmemo zu prüfen, erscheint in keinem IT-Dashboard. Dennoch ist genau diese Nutzung die mit dem höchsten Risiko: Sie berührt die Vertraulichkeit gegenüber dem Mandanten, die Berufsverschwiegenheit, die Frage, wer wofür verantwortlich ist, wenn ein Rat mitgeformt wurde von einem Algorithmus.
Der einzige Weg, um zu wissen, was tatsächlich geschieht, ist zu fragen — und dieses Fragen hat nur Sinn, wenn für den, der antwortet, nichts auf dem Spiel steht. Ein Mitarbeiter, der vermutet, dass das Zugeben von KI-Nutzung ein Gespräch über Leistungsdefizite auslöst, antwortet verneinend oder gar nicht. Eine Bestandsaufnahme, die von Vertrauen statt von Kontrolle ausgeht, ergibt ein anderes Bild: nicht vollständig, aber ehrlicher als eine Liste, die nur das aufsummiert, was genehmigt wurde.
KI-Nutzung in diesem Sektor lässt sich nicht in eine einzige Kategorie einordnen. Ein Tool, das Fakten in einem juristischen Schriftstück prüft, trägt ein anderes Risiko als ein Tool, das ein internes Prozessdokument zusammenfasst. Ein System, das an einem steuerlichen Rat mitschreibt, der an einen Mandanten geht, erfordert eine andere Art von Aufsicht als ein Tool, das Sitzungsprotokolle ordnet. Governance, die funktioniert, beginnt mit der Unterscheidung dieser Rollen und Risikostufen und verknüpft diese mit einem passenden Maß an Aufsicht — nicht anhand dessen, wie das System heißt, sondern anhand dessen, was das System tut und für wen das Ergebnis letztlich bestimmt ist.
Kanzleien in diesem Sektor verfügen häufig schon über Strukturen für Risikomanagement: Aktenprüfung, Vier-Augen-Prinzipien, Compliance-Prüfung, Qualitätskontrolle. Ein Governance-Ansatz für KI, der davon losgelöst ist, wird zu einer zusätzlichen Ebene, die niemand mit übernimmt. Sinnvoller ist ein Ansatz, der an die bestehende Risikostruktur anschließt: dieselben Verantwortlichen, dieselben Berichtslinien, derselbe Prüfrhythmus, wobei KI-Nutzung Teil dessen wird, was bereits betrachtet wird, statt ein eigener Prozess zu sein.
Ein Vorstandsmitglied oder General Counsel, der gefragt wird, wie die KI-Nutzung innerhalb der Kanzlei abgesichert ist, kommt mit einem bloßen Eindruck nicht weit. Nachweisbarkeit erfordert ein festgehaltenes Verzeichnis: welche Tools, welche Rolle, welche Risikostufe, welche Vereinbarungen darüber, was damit getan werden darf und was nicht. Das ist nicht primär Rechenschaft nach außen — es ist vor allem für den Vorstand selbst ein Instrument, um zu wissen, worauf gesteuert wird, bevor ein Aufsichtsorgan, ein Mandant oder das eigene Risikokomitee die Frage stellt.
Die Art, wie Schatten-KI entsteht, und die Art, wie Governance daran anschließen kann, unterscheidet sich je nach Sektor. Wer vergleichen möchte, wie sich diese Frage dort auswirkt, wo viele Systeme und Kundenkontakt zusammenkommen, findet das in KI-Governance im Finanzdienstleistungssektor; wer sehen möchte, wie es sich in einem Sektor abspielt, der selbst KI-Produkte baut und nutzt, kann das lesen in KI-Governance im IT-Sektor; und für ein Bild davon, wie es bei Organisationen mit viel operativem Personal und wenig zentraler IT-Steuerung funktioniert, gibt es KI-Governance im Einzelhandel.
Eine Bestandsaufnahme der KI-Nutzung zeigt, was läuft und wer es nutzt, beantwortet aber nicht die Frage, die danach kommt: welcher Teil der Arbeit selbst sich eigentlich an KI übertragen lässt, und welcher nicht. Das ist eine andere Rechnung, pro Aufgabe statt pro Tool. Der Werkscan von FTE TO AI stellt genau diese Rechnung an: pro Aufgabe wird bestimmt, welcher Teil der Arbeit dafür in Frage kommt, von KI übernommen zu werden, als Folgeschritt auf die Übersicht, die der Responsible AI Scan liefert.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
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