Shadow IT im Krankenhaus: Wenn Stationen sich selbst digitalisieren

Es beginnt oft unspektakulär: Beschäftigte greifen zu digitalen Werkzeugen, die ihren Arbeitsalltag schneller und einfacher machen, obwohl diese von der Krankenhaus-IT nicht freigegeben wurden.

Häufig steht dahinter kein böser Wille, sondern der Wunsch, unter Zeitdruck praktikable Lösungen zu finden. Werden dabei sensible Daten außerhalb freigegebener Systeme verarbeitet, können daraus erhebliche Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Risiken entstehen.

Auch Krankenhäuser müssen sich deshalb mit Shadow IT und zunehmend mit „Shadow AI“ auseinandersetzen. Es ist längst nicht nur ein technisches Thema, sondern eine Governance-Frage, die direkt auf dem Schreibtisch der Geschäftsführung landet.

Was ist Shadow IT und warum sind Kliniken besonders betroffen?

Shadow IT bezeichnet digitale Anwendungen, Dienste oder IT-Ressourcen, die außerhalb der vorgesehenen Freigabe- und Governance-Prozesse einer Organisation genutzt werden. Dazu gehören beispielsweise nicht freigegebene Messenger, private Cloud-Speicher oder KI-Dienste.

Unter hohem Zeitdruck sind Werkzeuge attraktiv, die den Arbeitsalltag unmittelbar erleichtern. In der Praxis kann das ganz unterschiedlich aussehen. Eine Nachricht wird über einen nicht freigegebenen Messenger verschickt. Ein Befundtext wird zur sprachlichen Überarbeitung in ein öffentlich zugängliches KI-System eingegeben. Oder Dienstpläne und interne Dokumente landen in einem privaten Cloud-Ordner.

Im Krankenhaus können dabei besonders schutzbedürftige Informationen betroffen sein. Gesundheitsdaten gehören nach Art. 9 DSGVO zu den besonderen Kategorien personenbezogener Daten und unterliegen einem besonders strengen Schutzregime.

Werden personenbezogene oder andere schutzbedürftige Daten außerhalb freigegebener Systeme verarbeitet, können daraus erhebliche Datenschutz-, Informationssicherheits- und Compliance-Risiken entstehen. Hinzu kommen besondere Vertraulichkeitspflichten. Je nach Konstellation kann auch § 203 StGB relevant werden.

Wie Shadow IT im Klinikalltag entstehen kann: drei Szenarien

Szenario 1: Die Messenger-Gruppe

Pflegekräfte und Ärzteschaft koordinieren Übergaben, Medikamentengaben oder Verlegungen über einen nicht freigegebenen Messenger. Schnell, praktisch und aus dem privaten Alltag längst gewohnt. Kritisch wird es, wenn Patientennamen, Diagnosen oder Behandlungsdetails über private Endgeräte und außerhalb der vorgesehenen Systeme verarbeitet werden.

Szenario 2: Der KI-Assistent

Ein Oberarzt nutzt einen öffentlich zugänglichen KI-Dienst, um einen Arztbrief schneller zu formulieren, und gibt dafür Befunddaten in das System ein. Das Ergebnis wirkt brauchbar. Das eigentliche Problem ist nicht die Textgenerierung an sich, sondern die möglicherweise unzulässige oder unkontrollierte Verarbeitung der eingegebenen Daten durch einen externen Dienst, verbunden mit ungeklärten Fragen zu Zweck, Speicherung, Löschung, Protokollierung und möglicher Weiterverwendung.

Werden KI-generierte Inhalte anschließend ungeprüft in Dokumentation oder Versorgung übernommen, können zusätzlich Qualitäts- und Patientensicherheitsrisiken entstehen.

Szenario 3: Die private Cloud-Ablage

Eine Stationsleitung speichert Dienstpläne, Urlaubslisten oder interne Notizen in einem privaten Cloud-Konto, um auch von zu Hause darauf zugreifen zu können. Damit werden personenbezogene oder vertrauliche Informationen in einem System verarbeitet, das außerhalb der vorgesehenen Kontroll- und Freigabeprozesse des Krankenhauses liegt.

Wie häufig solche oder ähnliche Szenarien in einer konkreten Einrichtung vorkommen, lässt sich nicht pauschal beantworten. Genau darin liegt ein Kernproblem von Shadow IT. Was außerhalb der vorgesehenen Governance-Strukturen genutzt wird, ist für die Verantwortlichen häufig nur eingeschränkt sichtbar.

Wie verbreitet ist Shadow IT im Gesundheitswesen wirklich?

Wie groß das Problem speziell in deutschen Krankenhäusern ist, lässt sich bislang nicht belastbar quantifizieren. Gerade Shadow IT und Shadow AI sind schwer zu erfassen. Was außerhalb vorgesehener Freigabe- und Governance-Prozesse geschieht, bleibt der Organisation häufig zumindest teilweise verborgen.

Für die deutsche Arbeitswelt gibt es jedoch deutliche Warnsignale. In einer repräsentativen Bitkom-Befragung von 604 Unternehmen ab 20 Beschäftigten berichteten 2025 acht Prozent von einer weit verbreiteten Nutzung privater KI-Tools und weitere 17 Prozent von Einzelfällen. Weitere 17 Prozent waren sich nicht sicher, gingen aber davon aus, dass Beschäftigte private KI-Zugänge für ihre Arbeit nutzen.

Auch Beschäftigtenbefragungen zeigen, wie stark KI „von unten“ in Organisationen gelangt. Eine 2026 veröffentlichte Untersuchung des ifo Instituts und weiterer Forschungseinrichtungen ergab, dass nur bei etwa einem Drittel der KI-Nutzenden die jeweilige Hauptanwendung vom Unternehmen eingeführt worden war; zwei Drittel nutzten KI eigeninitiativ. Eigeninitiierte Nutzung ist allerdings nicht automatisch mit unerlaubter Shadow AI gleichzusetzen.

Hinweise gibt es inzwischen auch aus dem medizinischen Bereich. Im Digital Health Report 2026 von Doctolib gaben 50 Prozent der befragten Ärztinnen und Ärzte an, private KI-Tools für Recherchezwecke zu verwenden. Daraus folgt weder, dass dabei Patientendaten verarbeitet werden, noch lässt sich das Ergebnis ohne Weiteres auf den stationären Krankenhausbereich übertragen.

Internationale Untersuchungen wie die Global AI Study 2025 von KPMG bestätigen zusätzlich, dass frei zugängliche generative KI-Werkzeuge im Arbeitsalltag eine große Rolle spielen.

Für Krankenhausleitungen ist deshalb weniger eine vermeintlich exakte bundesweite Shadow-AI-Quote entscheidend als die Frage: Wissen wir, welche KI-, Cloud- und Kommunikationstools in unserer eigenen Organisation tatsächlich genutzt werden?

Shadow AI: Wenn KI-Nutzung der Governance vorausläuft

Mit generativen KI-Systemen ist eine weitere Form ungesteuerter IT-Nutzung hinzugekommen: Shadow AI. Gemeint ist der dienstliche Einsatz von KI-Systemen außerhalb der vorgesehenen Freigabe-, Kontroll- oder Governance-Prozesse einer Organisation.

Die Systeme sind attraktiv. Sie beantworten Fragen, formulieren Texte, strukturieren Dokumente und können Arbeitsabläufe beschleunigen. Der Zugang ist häufig niedrigschwellig und der Nutzen unmittelbar sichtbar – eine zentrale Implementierung durch die Krankenhaus-IT ist technisch nicht immer erforderlich.

Problematisch wird es, wenn Beschäftigte sensible Informationen in KI-Systeme eingeben, deren Einsatz das Krankenhaus nicht geprüft und freigegeben hat. Dann können zentrale Fragen ungeklärt sein. Wer verarbeitet die Daten zu welchem Zweck? Werden Eingaben gespeichert oder weiterverwendet? Welche weiteren Dienstleister sind beteiligt? Wann werden die Daten gelöscht? Auch das Entfernen von Name oder Geburtsdatum macht medizinische Inhalte nicht automatisch anonym.

Doch Shadow AI ist nicht nur ein Datenschutzthema. Ein zweites Risiko entsteht auf der Ausgabeseite. KI-generierte Inhalte können plausibel klingen und dennoch sachlich falsch oder unvollständig sein. Werden solche Ergebnisse ungeprüft in Arztbriefe, Pflegedokumentation oder andere klinische Prozesse übernommen, können daraus Qualitäts- und Patientensicherheitsrisiken entstehen.

Im Krankenhaus treffen damit mehrere Verantwortungsbereiche aufeinander – Datenschutz, Informationssicherheit, Vertraulichkeit, Qualität, Patientensicherheit und organisatorische Steuerung. Shadow AI ist deshalb vor allem eine Governance-Aufgabe.

Was droht rechtlich? DSGVO, Vertraulichkeit, BSIG, SGB V und EU AI Act

Shadow IT ist nicht automatisch rechtswidrig. Werden jedoch personenbezogene Daten, Gesundheitsdaten oder Berufsgeheimnisse über nicht freigegebene Systeme verarbeitet, können unterschiedliche rechtliche Anforderungen gleichzeitig relevant werden.

Art. 28 DSGVO: Wer verarbeitet die Daten in welcher Rolle?

Nutzt ein Krankenhaus einen SaaS-, Cloud- oder KI-Dienst zur Verarbeitung personenbezogener Daten, muss zunächst die datenschutzrechtliche Rollenverteilung geklärt werden. Verarbeitet der Anbieter die Daten als Auftragsverarbeiter, sind die Anforderungen des Art. 28 DSGVO zu beachten. Entscheidend ist deshalb die konkrete Konstellation und nicht allein die Tatsache, dass ein externer Dienst eingesetzt wird.

Art. 9 DSGVO: Gesundheitsdaten sind besonders geschützt

Gesundheitsdaten gehören zu den besonderen Kategorien personenbezogener Daten. Ihre Verarbeitung ist nach Art. 9 DSGVO grundsätzlich untersagt, sofern keine der vorgesehenen Ausnahmen greift. Werden Gesundheitsdaten in einen externen KI- oder Cloud-Dienst eingegeben, müssen deshalb unter anderem Rechtsgrundlage, Zweck, Rollenverteilung sowie technische und organisatorische Schutzmaßnahmen geklärt sein.

§ 203 StGB: Berufsgeheimnisse bleiben Berufsgeheimnisse

Ärztinnen, Ärzte und weitere Berufsgeheimnisträger unterliegen besonderen Vertraulichkeitspflichten. Wer ein Patientengeheimnis unbefugt offenbart, kann neben datenschutzrechtlichen auch strafrechtliche Grenzen berühren. Ob § 203 StGB im konkreten Fall erfüllt ist, hängt von der jeweiligen Konstellation ab.

§ 38 BSIG: Informationssicherheit wird zur Leitungsaufgabe

Für besonders wichtige und wichtige Einrichtungen verpflichtet § 38 BSIG die Geschäftsleitung zur Umsetzung und Überwachung der vorgesehenen Risikomanagementmaßnahmen; hinzu kommen regelmäßige Schulungspflichten. Ob ein konkretes Krankenhaus in den Anwendungsbereich fällt, muss anhand seiner jeweiligen Einordnung geprüft werden. Shadow IT kann dabei ein Hinweis auf Lücken in Risikomanagement, Steuerung oder Kontrollprozessen sein.

§ 393 SGB V: Besondere Anforderungen an Cloud-Dienste

Für die Verarbeitung von Sozial- und Gesundheitsdaten mittels Cloud-Computing enthält § 393 SGB V besondere Anforderungen. Dazu gehören unter anderem Vorgaben zum Verarbeitungsort, zur Informationssicherheit und zum Sicherheitsnachweis. Seit dem 1. Juli 2025 ist grundsätzlich ein aktuelles C5-Typ-2-Testat vorgesehen; unter bestimmten Voraussetzungen sind Übergangs- und gleichwertige Nachweise möglich.

Bei einer nicht freigegebenen Cloud-Lösung ist für das Krankenhaus regelmäßig nicht sichergestellt oder dokumentiert, dass die einschlägigen Voraussetzungen geprüft und erfüllt sind.

EU AI Act: KI-Governance wird Pflicht

Der EU AI Act gilt stufenweise. Bereits seit dem 2. Februar 2025 gelten unter anderem Vorgaben zur KI-Kompetenz sowie Verbote bestimmter KI-Praktiken. Seit dem 2. August 2026 ist die Verordnung grundsätzlich anwendbar. Der Zeitplan für wesentliche Anforderungen an Hochrisiko-KI-Systeme wurde 2026 jedoch geändert; entsprechende Pflichten greifen – abhängig von der Einstufung – teilweise erst 2027 beziehungsweise 2028.

Nicht jede KI-Anwendung im Krankenhaus ist automatisch ein Hochrisiko-KI-System. Welche zusätzlichen Anforderungen gelten, hängt vom konkreten System, seinem Verwendungszweck und seiner regulatorischen Einordnung ab.

Für Krankenhäuser folgt daraus unabhängig von der einzelnen Risikoklasse ein praktischer Governance-Auftrag: Mitarbeitende müssen wissen, welche KI-Nutzung erlaubt ist, wo ihre Grenzen liegen und wie neue Anwendungsfälle geprüft und freigegeben werden.

Was jetzt konkret zu tun ist

Verbote allein lösen das Problem nicht. Fehlen gleichzeitig praktikable und freigegebene Alternativen, steigt der Anreiz, auf nicht autorisierte Lösungen auszuweichen.

Der erste Schritt ist Transparenz. Krankenhäuser müssen wissen, welche Cloud-, Kommunikations- und KI-Dienste im Arbeitsalltag tatsächlich genutzt werden. Dabei reicht eine einmalige Inventur nicht aus: Neue Anwendungen sollten laufend erfasst, bewertet und einem klaren Freigabestatus zugeordnet werden.

Ebenso wichtig sind schnelle, risikobasierte Freigabeprozesse. Nicht jeder digitale Anwendungsfall benötigt dieselbe Prüftiefe. Entscheidend sind unter anderem Zweck, verarbeitete Daten, Nutzerkreis und die Frage, ob Ergebnisse in klinische Prozesse oder Entscheidungen einfließen.

Mitarbeitende brauchen außerdem einen einfachen Weg, neue Tools und KI-Anwendungsfälle prüfen zu lassen. Sie sollten schnell erkennen können, welche Anwendungen freigegeben sind, welche Bedingungen gelten und welche Alternativen das Krankenhaus bereitstellt.

Schulungen dürfen nicht bei abstrakten Datenschutzregeln stehen bleiben. Beschäftigte müssen anhand konkreter Situationen verstehen, welche Daten sie in Messenger, Cloud- oder KI-Dienste eingeben dürfen, wo Risiken entstehen und welche freigegebenen Möglichkeiten ihnen zur Verfügung stehen.

Organisatorische Regeln sollten dort, wo es angemessen ist, durch technische Kontrollen ergänzt werden – etwa durch verwaltete Zugänge, Berechtigungen und nachvollziehbare Protokollierung.

Vor allem aber ist Shadow IT eine Führungs- und Governance-Aufgabe. Es geht nicht nur um Technik, sondern um Datenschutz, Informationssicherheit, Vertraulichkeit, Versorgungspraxis, Patientensicherheit und organisatorische Verantwortung.

Konsequenz: Shadow IT ist eine Führungsaufgabe

Shadow IT im Krankenhaus ist mehr als ein technisches Problem der IT-Abteilung. Je nach Anwendungsfall können Datenschutz, Informationssicherheit, Vertraulichkeit und sogar Patientensicherheit betroffen sein.

Zugleich birgt nicht jede nicht freigegebene Anwendung dasselbe Risiko. Entscheidend sind insbesondere der Anwendungszweck, die verarbeiteten Daten und die mögliche Wirkung auf klinische Prozesse.

Mit dem neuen BSIG, sektorspezifischen Anforderungen an Cloud-Dienste und der stufenweisen Anwendung des EU AI Act haben sich die Anforderungen an die Governance digitaler Anwendungen weiterentwickelt. Krankenhäuser müssen deshalb nicht nur ihre Systeme technisch absichern, sondern auch wissen und steuern, welche digitalen Werkzeuge und KI-Anwendungen im Arbeitsalltag eingesetzt werden.

Wer Governance erst nach einem Vorfall aufbaut, hat die Chance zur Prävention bereits verpasst. Die entscheidende Frage lautet deshalb: Wie lässt sich ungesteuerte Nutzung frühzeitig sichtbar machen und in kontrollierte Prozesse überführen?

Das Ziel kann nicht sein, jede neue Technologie zu verhindern. Es muss darin bestehen, sinnvolle digitale Innovation schnell aus dem Schatten in kontrollierte Bahnen zu bringen.

10-Punkte-Plan gegen Shadow IT und Shadow AI im Krankenhaus

1. Tools und Anwendungsfälle erfassen
Erfassen Sie genutzte Messenger, Cloud-, SaaS- und KI-Dienste sowie Zweck, Nutzerkreis und die dabei verarbeiteten Daten.

2. Risiken priorisieren
Priorisieren Sie Anwendungsfälle mit Gesundheits- oder Beschäftigtendaten, Berufsgeheimnissen, kritischen Betriebsprozessen oder möglichem Einfluss auf Dokumentation, Versorgung und Patientensicherheit.

3. Datenverarbeitung und Verträge prüfen
Klären Sie Rollenverteilung, Vertragsgrundlage, beteiligte Dienstleister, Speicher- und Löschfristen sowie eine mögliche Weiterverwendung eingegebener Daten.

4. Freigaben risikobasiert beschleunigen
Schaffen Sie einen zentralen und einfachen Prüfweg für neue Tools und KI-Anwendungsfälle. Die Prüftiefe sollte sich am Risiko des konkreten Einsatzes orientieren.

5. Praktikable Alternativen bereitstellen
Stellen Sie für häufige Bedarfe geprüfte und freigegebene Kommunikations-, Cloud- und KI-Lösungen bereit.

6. Mitarbeitende handlungsfähig machen
Schulen Sie anhand konkreter Situationen. Zeigen Sie nicht nur Grenzen, sondern auch erlaubte Alternativen und den Meldeweg für neue Anwendungsfälle.

7. Governance und Entscheidungswege festlegen
Definieren Sie, wer Anwendungen beantragen, bewerten, freigeben, einschränken und gegebenenfalls stoppen darf.

8. Sektorspezifische Anforderungen prüfen
Prüfen Sie bei Gesundheits- und Sozialdaten zusätzliche regulatorische Anforderungen – bei Cloud-Diensten etwa § 393 SGB V, soweit einschlägig.

9. Verantwortung auf Leitungsebene verankern
Etablieren Sie eine interdisziplinäre Governance. Binden Sie je nach Anwendungsfall IT, Informationssicherheit, Datenschutz, KI-Verantwortliche sowie medizinische und pflegerische Fachbereiche ein.

10. Nutzung überwachen und neu bewerten
Prüfen Sie regelmäßig Nutzung, Risiken, Vorfälle und relevante Funktionsänderungen. Passen Sie Freigaben an, wenn sich Einsatz oder Risikoprofil verändern.

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Quellen und weiterführende Informationen

1. Bitkom e. V. (2025): Beschäftigte nutzen vermehrt Schatten-KI. Bitkom, 21.10.2025 
2. Arntz, M. et al. (2025): Low Barriers, High Stakes: Formal and Informal Diffusion of AI in the Workplace, ifo Working Paper No. 422; ergänzend ifo (2026): Nur jeder fünfte Beschäftigte nutzt KI regelmäßig. ifo Working Paper No. 422 
3. Doctolib/YouGov (2026): Digital Health Report: 50 Prozent der Ärzt:innen greifen zu privaten KI-Tools. Doctolib, 14.01.2026 
4. Datenschutzkonferenz – DSK (2021): Technische Datenschutzanforderungen an Messenger-Dienste im Krankenhausbereich. DSK-Stellungnahme, 29.04.2021 (PDF) 
5. Europäische Union: Verordnung (EU) 2016/679 – Datenschutz-Grundverordnung, insbesondere Art. 9 und Art. 28. EUR-Lex – DSGVO 
6. Bundesrecht: § 203 StGB; § 38 BSIG; § 393 SGB V. § 203 StGB · § 38 BSIG · § 393 SGB V 
7. Europäische Union: Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz (AI Act) sowie Verordnung (EU) 2026/1744 – Digital-Omnibus-Verordnung zur KI. AI Act 2024/1689 · Änderungsverordnung 2026/1744 – deutsche Fassung 
8. European Data Protection Board (2024): Opinion 28/2024 on certain data protection aspects related to the processing of personal data in the context of AI models. EDPB Opinion 28/2024 

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