{"id":48002,"date":"2026-01-07T13:51:59","date_gmt":"2026-01-07T13:51:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rightsdirect.com\/?post_type=blog_post&p=48002"},"modified":"2026-04-07T13:53:34","modified_gmt":"2026-04-07T13:53:34","slug":"6-risiken-von-shadow-ai-in-ihrer-organisation","status":"publish","type":"blog_post","link":"https:\/\/www.rightsdirect.com\/de\/blog\/6-risiken-von-shadow-ai-in-ihrer-organisation\/","title":{"rendered":"6 Risiken von \u201cShadow AI\u201d in Ihrer Organisation"},"content":{"rendered":"\n

Folgender Text ist ein Auszug aus \u201cShadow AI: Umgang mit den unsichtbaren Urheberrechtsrisiken in Ihrer Organisation\u201c von KMWorld. Den vollst\u00e4ndigen Artikel k\u00f6nnen Sie hier lesen<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Die digitale Welt ist im stetigen und rasanten Wandel und stellt Organisationen vor eine neue Herausforderung an der Schnittstelle von Technologieeinsatz, Informationsmanagement und-steuerung und Einhaltung des Urheberrechts: Shadow AI. W\u00e4hrend F\u00fchrungskr\u00e4fte an formellen Governance-Strukturen f\u00fcr KI arbeiten, nutzen Mitarbeitende generative KI-Tools in einem beispiellosen Ausma\u00df \u2013 h\u00e4ufig ohne offizielle Freigabe oder Aufsicht.<\/p>\n\n\n\n

Diese L\u00fccke birgt erhebliche Risiken, insbesondere in Bezug auf die Einhaltung des Urheberrechts \u00fcber den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg. Aus Sicht des Wissensmanagements sind urheberrechtliche Fragen in jeder Phase der KI-Nutzung innerhalb einer Organisation relevant:<\/p>\n\n\n\n

Risiken bei Trainingsdaten und nachgelagerte Haftung<\/h2>\n\n\n\n

Basismodelle werden mit riesigen Datens\u00e4tzen trainiert, die oft aus dem Internet zusammengetragen werden und zwangsl\u00e4ufig urheberrechtlich gesch\u00fctzte Texte, Bilder und Code enthalten. Die Rechtm\u00e4\u00dfigkeit dieser Trainingspraxis ist stark umstritten und derzeit Gegenstand von rund 40 laufenden Klagen<\/a> von Rechteinhabenden gegen gro\u00dfe KI-Anbietende. Diese bislang beispiellose Prozesswelle wird die Gerichte \u00fcber Jahre besch\u00e4ftigen und kann zu widerspr\u00fcchlichen, stark einzelfallabh\u00e4ngigen Entscheidungen f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr international t\u00e4tige Organisationen vervielfacht sich die rechtliche Komplexit\u00e4t durch unterschiedliche Rechtsordnungen. W\u00e4hrend sich Verfahren in den USA vor allem um das Fair-Use-Prinzip drehen, setzen andere Regionen andere Schwerpunkte. Der EU-AI-Act etwa verpflichtet zu Transparenz \u00fcber Trainingsdaten und zur Ber\u00fccksichtigung von Opt-out-Erkl\u00e4rungen von Rechteinhabenden beim Text- und Data-Mining (gem\u00e4\u00df Artikel 4 Absatz 3 der Richtlinie \u00fcber den digitalen Binnenmarkt). Dadurch entsteht ein regulatorischer Flickenteppich: Trainingspraktiken, die in einer Region m\u00f6glicherweise zul\u00e4ssig sind, k\u00f6nnen in einer anderen klar rechtswidrig sein.<\/p>\n\n\n\n

Wird das Training eines Modells letztlich als rechtsverletzend eingestuft, kann das Modell selbst problematisch werden. Daraus ergeben sich erhebliche nachgelagerte Urheberrechtsrisiken f\u00fcr jede Organisation, die dieses Modell oder dessen Outputs nutzt \u2013 unabh\u00e4ngig davon, ob sie am urspr\u00fcnglichen Training beteiligt war oder nicht.<\/p>\n\n\n\n

Fine-Tuning mit propriet\u00e4ren oder lizenzierten Inhalten<\/h2>\n\n\n\n

Organisationen passen vortrainierte Modelle h\u00e4ufig mit spezifischen Datens\u00e4tzen an, die interne, propriet\u00e4re Daten sowie urheberrechtlich gesch\u00fctzte Inhalte enthalten k\u00f6nnen. Bei unternehmensfremden, gesch\u00fctzten Inhalten ist vor dem Fine-Tuning eine sorgf\u00e4ltige Rechtepr\u00fcfung erforderlich: Sind die Inhalte ordnungsgem\u00e4\u00df lizenziert? Und erlaubt die Lizenz ausdr\u00fccklich die Nutzung f\u00fcr KI-Training oder Fine-Tuning?<\/p>\n\n\n\n

Diese Pr\u00fcfung ist entscheidend, da die g\u00e4ngigen Inhaltslizenzen KI-Trainingszwecke in der Regel nicht abdecken. Wer dennoch davon ausgeht, bestehende Lizenzen lie\u00dfen sich einfach auf diese neuen Anwendungsf\u00e4lle \u00fcbertragen, setzt sich erheblichen Verletzungsrisiken aus.<\/p>\n\n\n\n

Prompting und gesch\u00fctzte Werke<\/h2>\n\n\n\n

Mitarbeitende geben h\u00e4ufig bestehende Texte ein oder laden Bilder in KI-Tools hoch, um Zusammenfassungen, Analysen oder \u00dcbersetzungen zu erstellen. Schon das Kopieren und Einf\u00fcgen wesentlicher Teile eines urheberrechtlich gesch\u00fctzten Werks kann eine Rechtsverletzung darstellen, da dadurch eine oder mehrere nicht autorisierte Kopien erstellt und gespeichert werden.<\/p>\n\n\n\n

Auswirkungen von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation)<\/h2>\n\n\n\n

RAG-Systeme erweitern KI-Antworten, indem sie dem Modell Zugriff auf externe Wissensquellen geben, um eine Antwort zu generieren. F\u00fcr die Implementierung muss sichergestellt werden, dass die Organisation die Rechte besitzt, damit die KI die Inhalte kopieren, verarbeiten und nutzen darf.<\/p>\n\n\n\n

Greift ein RAG-System auf interne Quellen mit nicht lizenzierten Drittinhalten zu, k\u00f6nnen sowohl der Zugriff selbst als auch die resultierenden Outputs eine Rechtsverletzung darstellen und gegen Lizenzbedingungen versto\u00dfen. Dies gilt auch f\u00fcr lizenzierte Datenbanken, deren Lizenzen KI-gest\u00fctzte Abfrage und Generierung nicht erlauben.<\/p>\n\n\n\n

Risiken bei KI-Outputs und gesch\u00fctzten Werken<\/h2>\n\n\n\n

Auch die Ergebnisse selbst k\u00f6nnen urheberrechtlich relevant sein. Wenn Outputs gesch\u00fctzten Werken, die beim Training, Prompting oder Abruf verwendet wurden, in wesentlichen Teilen \u00e4hneln, kann dies eine Verletzung des Vervielf\u00e4ltigungsrechts oder die unzul\u00e4ssige Erstellung eines abgeleiteten Werks darstellen.<\/p>\n\n\n\n

Rechtliche Entwicklungen im Blick behalten<\/h2>\n\n\n\n

Das rechtliche Umfeld rund um KI und Urheberrecht entwickelt sich rasant. Ein wegweisendes Urteil aus dem Februar 2025 (Thomson Reuters v. Ross Intelligence<\/a>) verwarf die Berufung auf Fair Use beim KI-Training. Das Gericht stellte fest, dass die Nutzung kommerziell und nicht transformativ war, da Ross ein konkurrierendes Produkt mit demselben Zweck wie Westlaw entwickelte und daf\u00fcr urheberrechtlich gesch\u00fctzte Headnotes von Westlaw zum Training verwendete. Zudem betonte das Gericht, dass das Produkt den potenziellen Lizenzmarkt von Thomson Reuters f\u00fcr KI-Trainingsdaten beeintr\u00e4chtigen k\u00f6nne.<\/p>\n\n\n\n

Auch wenn gegen diese Entscheidung Berufung eingelegt wurde, z\u00e4hlt sie zu den ersten inhaltlichen gerichtlichen Auseinandersetzungen mit Fair Use im Kontext von KI-Training. Sie deutet darauf hin, dass Gerichte die Nutzung gesch\u00fctzter Materialien bei der KI-Entwicklung genau pr\u00fcfen werden \u2013 insbesondere dann, wenn das Ergebnis direkt mit dem Original konkurriert oder einen bestehenden oder potenziellen Lizenzmarkt st\u00f6rt.<\/p>\n\n\n\n

Verantwortliche f\u00fcr Wissensmanagement sollten zudem die fortlaufenden Leitlinien des U.S. Copyright Office<\/a> verfolgen. Dieses sieht eindeutig vor, dass urheberrechtlicher Schutz nur f\u00fcr Werke menschlicher Urhebender gilt und KI selbst nicht als \u201eAutorin\u201c oder \u201eAutor\u201c im Sinne des US-Urheberrechts angesehen wird. Daraus ergeben sich zentrale Fragen zur Schutzf\u00e4higkeit KI-unterst\u00fctzter Werke und zum erforderlichen Ma\u00df menschlicher kreativer Leistung. Das ist besonders relevant f\u00fcr Organisationen, die KI-gest\u00fctzte Outputs sch\u00fctzen, vermarkten oder in ihrer Nutzung beschr\u00e4nken wollen \u2013 darunter Verlage, Medienunternehmen, Finanzdienstleistung, Forschungseinrichtungen, Beratungsunternehmen sowie alle Organisationen, die propriet\u00e4re Berichte, Analysen, Newsletter oder andere gesch\u00fctzte Informationsinhalte erstellen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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