Achtzehn Komma sieben Prozent.
So groß ist der Anteil von Quellcode an allen sensiblen Unternehmensdaten, die Beschäftigte in KI-Tools eingeben. Auf Platz zwei: Forschungs- und Entwicklungsmaterial mit siebzehn Komma eins Prozent.
Die zwei häufigsten sensiblen Datentypen in öffentlichen KI-Tools sind exakt das, womit deine Entwicklungsabteilung jeden Tag arbeitet.
Nicht Gehaltslisten. Nicht Kundenadressen. Konstruktion und Code.
Die Zahl stammt nicht aus einer Umfrage, in der Leute angeben, was sie zu tun glauben. Sie stammt aus Nutzungstelemetrie über sieben Millionen Beschäftigte. Der Anbieter dahinter verkauft Software gegen genau dieses Problem — das gehört dazugesagt. Aber gemessen ist gemessen.
Zwei weitere Zahlen aus demselben Datensatz: Knapp fünfunddreißig Prozent aller in KI-Tools eingegebenen Unternehmensdaten sind sensibel. Und über achtzig Prozent davon fließen in Tools, die als hoch oder kritisch riskant eingestuft sind — also nicht in freigegebene Enterprise-Konten, sondern in das, was gerade offen im Browser lag.
Wer daraus liest, dass Engineering ein Nebenschauplatz von Schatten-KI ist, hat die Reihenfolge nicht gesehen.
Engineering ist der Hauptschauplatz.
Bei einem Ingenieur, der einmal im Quartal einen Absatz kopiert, ist das ein Restrisiko. Bei zwölf Ingenieuren unter Terminvorgabe, jede Woche, ist es ein dauerhafter Kanal nach draußen, den niemand protokolliert.
Die Frage ist nicht, ob es bei euch passiert.
Die Frage ist, welcher Anteil davon Konstruktionsdaten sind.
Wenn du raten müsstest: Welcher Datentyp verlässt bei euch am häufigsten unbemerkt das Haus?
Quelle: Cyberhaven, 2025 AI Adoption and Risk Report, 23.04.2025 (Nutzungstelemetrie von 7 Mio. Beschäftigten; der Anbieter verkauft Data-Loss-Prevention-Software)