Wenn Shadow AI in einer Besprechung mit einem CISO oder IT-Leiter aufkommt, lautet die erste Reaktion oft in irgendeiner Form: „Dafür haben wir doch schon Purview."
Das ist eine nachvollziehbare Annahme. Microsoft Purview ist eine ausgereifte, gut integrierte Daten-Governance- und DLP-Plattform. Wenn Sie auf Microsoft 365 sind, nutzen Sie wahrscheinlich bereits Teile davon. Es übernimmt Datenklassifizierung, Vertraulichkeitslabels, Data-Loss-Prevention-Richtlinien und Compliance-Workflows über das Microsoft-Ökosystem hinweg — und tut all das gut.
Das Problem ist, dass AI-Prompts keine Dateien sind. Sie sind keine E-Mails. Sie sind keine Dokumente in SharePoint. Purview wurde gebaut, um Daten in Bewegung über die Infrastruktur von Microsoft zu regeln. Es wurde nicht gebaut, um zu regeln, was Ihre Mitarbeitenden in ChatGPT eintippen, was sie in Claude einfügen oder was ein AI-Agent in ihrem Namen an eine API übermittelt.
Dieser Artikel richtet sich an die Sicherheitsverantwortlichen, die Purview im Einsatz haben und genau verstehen möchten, wo die Abdeckung endet, wenn es um AI geht.
Was Microsoft Purview tatsächlich gut macht
Bevor wir die Lücke beschreiben, lohnt es sich, präzise zu sein, was Purview abdeckt — denn die Stärken sind real.
Datenklassifizierung und Vertraulichkeitslabels: Das Information-Protection-Modul von Purview erlaubt es Ihnen, Inhalte über Microsoft 365 hinweg zu klassifizieren — Dokumente, E-Mails, Teams-Nachrichten, SharePoint-Dateien — und Vertraulichkeitslabels anzuwenden, die steuern, was mit diesen Inhalten geschieht (Verschlüsselung, Zugriffsbeschränkung, Aufbewahrungsregeln). Für Organisationen, die in M365 leben, ist das mächtig.
Data Loss Prevention für Microsoft-Kanäle: Purview-DLP-Richtlinien können die Übertragung sensibler Inhalte über Microsoft-Kanäle erkennen und blockieren: E-Mail-Anhänge, SharePoint-Uploads, Teams-Nachrichten, OneDrive-Synchronisierung. Wenn ein Mitarbeitender versucht, ein Dokument mit PII oder einer Kreditkartennummer per E-Mail zu versenden, kann Purview es abfangen.
Compliance und Audit für Microsoft-Aktivitäten: Compliance Manager und die Audit-Funktionen von Purview geben Sicherheitsteams Einblick in die M365-Nutzeraktivität und helfen, regulatorische Anforderungen zu erfüllen, die an von Microsoft verwaltete Daten gebunden sind.
Records Management und Aufbewahrung: Für Organisationen mit regulatorischen Aufbewahrungsanforderungen (Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Recht) übernimmt das Records-Management-Modul von Purview die richtlinienbasierte Aufbewahrung und Entsorgung über M365-Inhalte hinweg.
Wenn Ihr primäres Sicherheitsanliegen Daten sind, die sich durch die eigene Infrastruktur von Microsoft bewegen — SharePoint, Exchange, OneDrive, Teams — ist Purview das richtige Werkzeug.
Wo Purview endet und die AI-Lücke beginnt
Die Lücke ist kein Fehler in Purview. Sie ist eine Geltungsbereichsgrenze. Purview wurde entworfen, um Daten innerhalb und zwischen Microsoft-Diensten zu regeln. Die AI-Aktivität, die in Ihrer Organisation stattfindet, fällt größtenteils außerhalb dieses Geltungsbereichs.
ChatGPT, Claude, Gemini — und jedes Nicht-Microsoft-AI-Tool
Wenn Ihr Mitarbeitender einen Browser öffnet und zu chat.openai.com geht, agiert er vollständig außerhalb des Microsoft-365-Perimeters. Es gibt keine Purview-Richtlinie, die regelt, was er in dieses Prompt-Feld eintippt. Wenn er Vertragsformulierungen eines Mandanten, Quellcode oder vertrauliche Finanzdaten einfügt, sieht Purview es nicht, kann es nicht klassifizieren und kann es nicht blockieren.
Dasselbe gilt für Claude.ai, Google Gemini, Perplexity und jedes andere webbasierte AI-Tool, das Ihre Mitarbeitenden nutzen. Das sind HTTPS-Sitzungen zu externen Domains. Purview DLP arbeitet auf von Microsoft kontrollierten Datenpfaden — nicht auf beliebigem Web-Traffic zu Drittanbieter-AI-Anbietern.
Das ist kein Konfigurationsproblem. Es gibt keine Purview-Einstellung, die diese Lücke schließt. Es ist eine grundlegende Geltungsbereichsgrenze der Plattform.
Copilot für Microsoft 365 — teilweise abgedeckt, mit wichtigen Einschränkungen
Microsoft Copilot für M365 operiert innerhalb des M365-Perimeters, sodass einige Purview-Richtlinien gelten. Vertraulichkeitslabels auf Dokumenten können einschränken, worauf Copilot zugreift und was es zusammenfasst. DLP-Richtlinien können Copilot in bestimmten Konfigurationen daran hindern, als sensibel gekennzeichnete Inhalte hervorzubringen.
Aber die Abdeckung ist nicht vollständig. Copilot-Prompts werden nicht systematisch auf dieselbe Weise protokolliert wie E-Mail- oder Datei-Aktivitäten. Es gibt kein Feld in den Audit-Logs von Purview, das Ihnen den genauen Prompt zeigt, den ein Mitarbeitender an Copilot übermittelt hat, was Copilot abgerufen hat, um seine Antwort zu generieren, oder was der Mitarbeitende mit der Ausgabe getan hat. Die Compliance-Sichtbarkeit in die Copilot-Aktivität verbessert sich mit jedem Microsoft-Release, aber Stand 2026 sind Prompt-Level-Audit-Trails für Copilot nicht gleichwertig mit dem, was Purview für E-Mail- und Dateiübertragungen bietet.
Darüber hinaus regelt Copilot für M365 nicht die Nicht-Microsoft-AI-Tools, die Ihre Mitarbeitenden ebenfalls nutzen — und in den meisten Organisationen machen diese die Mehrheit der AI-Nutzung aus.
AI-Agenten und autonome Workflows
AI-Agenten — Systeme, die ein LLM nutzen, um mehrstufige Aufgaben zu planen und auszuführen, APIs aufzurufen, Daten zu lesen und zu schreiben — operieren auf der API-Ebene. Sie stellen HTTP-Anfragen an AI-Anbieter-APIs, keine Dateiübertragungen über Microsoft-Kanäle. Purview hat keinen Einblick in die Daten, die ein AI-Agent an ein externes Modell übermittelt, in das, was das Modell zurückgibt, oder in das, was der Agent mit dieser Ausgabe tut.
Für Organisationen, die beginnen, AI-Agenten in Produktiv-Workflows einzusetzen (Coding-Assistenten, Dokumentenprüfungs-Agenten, kundenseitige Chatbots), ist dies eine bedeutende Lücke. Der Agent ruft möglicherweise die API von OpenAI mit Daten aus Ihren internen Systemen auf — und keiner dieser Datenströme passiert einen von Purview geregelten Kanal.
Der Prompt ist das Expositionsereignis
Der Grund, warum diese Lücke wichtig ist, ist, dass der AI-Prompt das Datenexpositionsereignis ist. Es ist keine Datei, die Ihr Netzwerk verlässt. Es ist keine E-Mail an einen unbefugten Empfänger. Es ist Text, den ein Mitarbeitender in ein Feld getippt oder den ein Agent programmatisch konstruiert hat — Text, der Mandantennamen, Vertragsbedingungen, Finanzprognosen, Quellcode oder PII enthalten kann — und der direkt an einen Drittanbieter-Modellanbieter übermittelt wird, der nicht Vertragspartei Ihrer Datenvereinbarungen mit Ihren Mandanten ist.
Die DLP-Engine von Purview ist hervorragend darin, sensible Inhalte in Dateien und strukturierten Datenflüssen abzufangen. Sie wurde nicht entworfen, um den Inhalt von Prompts zu prüfen, die an externe AI-APIs übermittelt werden. Das ist ein anderes Problem, das eine andere Kontrolle erfordert.
Was eine vollständige AI-Governance-Schicht braucht
Purview deckt den Microsoft-Perimeter ab. Der Rest der AI-Governance — der in den meisten Organisationen den Großteil des Problems ausmacht — erfordert eine speziell entwickelte AI-Kontrollschicht.
Konkret braucht ein vollständiger AI-Governance-Stack für eine Organisation, die M365 neben externen AI-Tools nutzt, Folgendes:
Prompt-Prüfung über alle Oberflächen hinweg. Nicht nur Microsoft-Kanäle — jede Browser-Sitzung, Desktop-Anwendung und jeder API-Aufruf, bei dem ein Mitarbeitender oder Agent Inhalte an ein AI-Modell übermittelt. Dies erfordert eine Kontrolle, die AI-Prompt-Traffic versteht, nicht nur Dateiübertragungen und E-Mail-Header.
Anbieterübergreifende Governance. Eine einzige Richtlinie, die konsistent gilt, egal ob ein Mitarbeitender Copilot, ChatGPT, Claude oder ein eigenes Modell über API nutzt. Purview regelt Microsoft; Sie brauchen etwas, das alles andere regelt.
Agenten-Runtime-Kontrollen. Für AI-Agenten, die externe APIs im Namen von Nutzern aufrufen, brauchen Sie Prüfung auf Tool-Call-Ebene — welche API mit welchen Daten mit welchem Ergebnis aufgerufen wurde — nicht nur Protokollierung auf Netzwerkebene.
Ein Prompt-Level-Audit-Trail. Eine unveränderliche Aufzeichnung dessen, was an welches Modell übermittelt wurde, von wem, wann, unter welcher Richtlinienentscheidung. Dies ist der Nachweis, der Lieferanten-Fragebögen, Auditor-Anfragen und regulatorische Überprüfungen beantwortet, die Purview allein für AI-Aktivität nicht erbringen kann.
Das praktische Bild: Purview plus ein AI-Gateway
Für die meisten M365-Organisationen lautet die richtige Antwort nicht „Purview ersetzen". Purview leistet echte Arbeit an Ihren M365-Daten — behalten Sie es. Die Lücke ist speziell die AI-Schicht: die Browser-, Desktop- und API-Kanäle, über die Ihre Mitarbeitenden und Agenten mit externen AI-Anbietern interagieren.
Die praktische Architektur ist ein speziell entwickeltes AI-Gateway, das vor diesen Kanälen sitzt — Prompts prüft, Ihre Datenklassifizierungsrichtlinie durchsetzt, den Audit-Trail erzeugt — während Purview weiterhin Ihre M365-Datenflüsse regelt. Die beiden arbeiten parallel; sie sind keine Ersatzlösungen füreinander.
Wenn Sie in internen Gesprächen über AI-Governance „Dafür haben wir doch schon Purview" zu hören bekommen, lautet die richtige Antwort: „Purview deckt unsere Dateien und E-Mails ab. Es deckt nicht ab, was unsere Mitarbeitenden in ChatGPT eintippen oder was unsere Agenten an die OpenAI-API übermitteln. Wir brauchen beides."
Das ist eine spezifische, präzise und prüfbare Aussage. Und sie ist eine viel bessere Antwort, als die Lücke zu entdecken, wenn ein Mandanten-Fragebogen eintrifft oder ein Audit beginnt.
Qadar AI Shield ist speziell für die AI-Governance-Lücke entwickelt: Prompt-Prüfung, anbieterübergreifende Richtliniendurchsetzung und ein manipulationssicherer Audit-Trail über Browser, Desktop, Mobile und agentische AI-Aktivität hinweg. Es ergänzt Ihre bestehende Microsoft-Purview-Bereitstellung, anstatt sie zu ersetzen. Sehen Sie, wie es funktioniert.
