KI-Effizienz ohne KI-Strategie als Grundvoraussetzung? Warum Unternehmen nicht blind auf KI setzen sollten

KI neu denken: KI ist kein Tool – Weg vom Software-Installieren zur Strategie

Die Realität in deutschen Unternehmen ist ernüchternd: Obwohl 63 Prozent der Firmen bereits KI einsetzen, haben nur 6 Prozent tatsächlich eine durchdachte KI-Strategie entwickelt. Diese Diskrepanz erklärt, warum viele KI-Initiativen in Pilotprojekten versanden oder nach kurzer Zeit wieder eingestellt werden. Der Grund liegt selten in der Technologie selbst, sondern in der mangelnden strategischen Vorbereitung.

Unternehmen behandeln KI oft wie eine gewöhnliche Software-Einführung, doch dies ist ein fataler Denkfehler. KI ist mehr als ein Tool – sie ist ein Paradigmenwechsel, der Prozesse, Rollen, Entscheidungsfindung und die gesamte Arbeitskultur verändert. Eine Rand-Studie belegt, dass KI-Einführung in 80 Prozent der Fälle nicht an der Technologie scheitert, sondern an mangelnder strategischer Vorbereitung, fehlender Kulturveränderung und unzureichendem Change Management.

Warum bauen Unternehmen das Dach vor dem Fundament?

Dieses Vorgehen – das Dach vor dem Fundament zu errichten – manifestiert sich konkret in mehreren Bereichen: Erstens nutzen sieben von zehn Arbeitnehmern KI-Werkzeuge ohne Freigabe ihrer Firma. Diese sogenannte Schatten-KI stieg in einigen Branchen um bis zu 250 Prozent. Zweitens führt der unstrukturierte Einsatz zu erheblichen Sicherheitsrisiken.

Die Folgen sind bereits sichtbar: Oft werden ungesicherte digitale „Drehscheiben“ genutzt, über die KI-Tools miteinander kommunizieren und Daten austauschen. Sind diese ungeschützt, können Hacker den gesamten Datenverkehr abgreifen. Forscher identifizierten eine kritische Sicherheitslücke in einer solchen Schnittstelle mit einem extrem hohen Risikoscore von 9,6 (von 10), die es Angreifern erlaubt, aus der Ferne eigenen Schadcode auszuführen. Experten wie Docker warnen vor einem „Sicherheitsalptraum“, der Unternehmen dem Risiko von Datenverlust, der Übernahme ganzer Systeme und Angriffen auf die digitale Lieferkette aussetzt.

Wie gefährlich sind Prompt Injection Angriffe?

Prompt Injection Angriffe stellen eine besonders perfide Form der Manipulation dar. Diese können sowohl direkt als auch indirekt erfolgen. Bei indirekten Angriffen verstecken Angreifer schädliche Anweisungen in E-Mails, PDF-Dokumenten oder auf Webseiten. Ein Beispiel: Weißer Text auf weißem Hintergrund in PDFs ist für den Nutzer unsichtbar, wird aber von der KI verarbeitet und kann diese zu unerwünschten Aktionen verleiten.

Eine wissenschaftliche Studie dokumentierte über 208.095 einzigartige Angriffsversuche von 839 Teilnehmern in einem realistischen E-Mail-Szenario. Diese Angriffe können im besten Fall dazu führen, dass wissenschaftliche Paper bei der Bewertung durch Chatbots besser abschneiden, im schlimmsten Fall aber Geschäftsgeheimnisse preisgeben.

Was sind die Risiken von Schatten-KI?

Schatten-KI bezeichnet die nicht autorisierte Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeiter ohne Genehmigung der IT- oder Data Governance-Teams. Diese Praxis bringt mehrere kritische Risiken mit sich: Datenschutzverletzungen durch unkontrollierte Datenverarbeitung, inkonsistente Entscheidungsfindung aufgrund unterschiedlicher Tools und Compliance-Verstöße gegen regulatorische Vorgaben.

Ein typisches Szenario: Ein Kundenservice-Mitarbeiter nutzt einen nicht genehmigten Chatbot zur Beantwortung von Kundenanfragen, anstatt in den offiziellen Unternehmensressourcen nachzuschlagen. Dies kann zu falschen Informationen, Missverständnissen mit Kunden und Sicherheitsrisiken führen, wenn sensible Unternehmensdaten in die Anfrage eingebettet werden.

Welche Gefahren entstehen für Geschäftsgeheimnisse?

Der unstrukturierte KI-Einsatz gefährdet Geschäftsgeheimnisse auf mehreren Ebenen. Direkte Eingabe sensible Informationen durch Mitarbeiter in KI-Systeme kann dazu führen, dass diese dauerhaft im System verbleiben und für das Training verwendet werden. Rückschlüsse durch Mustererkennung ermöglichen es KI-Systemen, aus scheinbar harmlosen Daten vertrauliche Inhalte zu rekonstruieren.

Besonders kritisch wird es, wenn KI-Systeme direkt mit unternehmensinternen Daten trainiert wurden. Es besteht dann die Gefahr des “Data Leakage” – der unbeabsichtigten Wiedergabe von Geschäftsgeheimnissen. Rechtlich bedeutet dies: Werden Geschäftsgeheimnisse in KI-Systeme eingegeben, gilt dies als unzulässige Offenlegung, die schwerwiegende Konsequenzen haben kann, einschließlich des Verlusts des Schutzstatus.

Warum genügen technische Lösungen allein nicht?

Die Sicherheitslücken gehen über rein technische Aspekte hinaus. Ungeschützte digitale Schnittstellen ohne Nutzer-Authentifizierung oder Datenverschlüsselung schaffen erhebliche Sicherheitsrisiken. Forscher fanden 492 solcher ungeschützter Systeme, die Angreifern direkten Zugang zu sensiblen Unternehmensdaten ermöglichen. Ein erfolgreicher Angriff kann zur vollständigen Systemübernahme führen.

Gleichzeitig fehlen in vielen Unternehmen grundlegende Governance-Strukturen. 40 Prozent der Technologieführungskräfte sehen ihre bestehenden Governance-Maßnahmen als unzureichend an, um Sicherheit und Compliance von KI-Projekten zu gewährleisten. 53 Prozent der Enterprise-Architekten sorgen sich vor Datenschutzverletzungen und Sicherheitsrisiken.

Wie sollte eine KI-Strategie aufgebaut werden?

Eine erfolgreiche KI-Strategie beginnt mit klaren organisatorischen Strukturen. Das von Databricks entwickelte AI Governance Framework (DAGF) umfasst 43 zentrale Handlungsfelder, aufgeteilt auf fünf tragende Säulen: Organisatorische Integration mit klarer Abstimmung zwischen KI-Zielen und strategischen Unternehmensvorgaben, Rechtskonformität zur Sicherstellung regulatorischer Compliance, Risikomanagement für die systematische Bewertung und Steuerung von KI-Risiken, Ethische Verantwortung als Grundlage für vertrauensvolle KI-Nutzung und Technische Governance für sichere und kontrollierte Implementierung.

Die Strategie muss interdisziplinär angelegt sein. Ein KI Governance Framework erfordert das Zusammenspiel verschiedener Fachbereiche: IT-Sicherheit, Datenschutz, Compliance, Risikomanagement und Fachbereiche müssen koordiniert zusammenarbeiten. Die Compliance-Funktion kann dabei als beratende, koordinierende und konsolidierende Instanz fungieren.

Welche rechtlichen Rahmenbedingungen sind zu beachten?

Mit dem AI Act und der weiterhin gültigen DSGVO stehen Unternehmen vor einem dichten Netz rechtlicher Pflichten. Die KI-Verordnung folgt einem risikobasierten Ansatz: Anwendungen mit hohem Risiko unterliegen strengen Anforderungen, kritische Systeme sind bereits untersagt. Gleichzeitig bleibt die DSGVO uneingeschränkt anwendbar, wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden.

Die Datenschutzkonferenz (DSK) hat mit ihrer Leitlinie vom Juni 2025 einen praxisnahen Rahmen für die DSGVO-konforme Nutzung von KI-Systemen geschaffen. Diese konkretisiert die DSGVO-Grundprinzipien für KI-Anwendungen und fordert unter anderem technische und organisatorische Maßnahmen (TOMs), die mit dem Risiko des jeweiligen KI-Systems skalieren.

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Wie kann man Datenschutzrisiken minimieren?

Privacy by Design und Privacy by Default müssen von Anfang an in KI-Systeme integriert werden. Unternehmen müssen sicherstellen, dass immer die datensparsamste und datenschutzfreundlichste Einstellung gewählt wird. Regelmäßige Audits der KI-Systeme sind notwendig, um datenschutzkonforme Arbeitsweise sicherzustellen.

Eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA) ist bei KI-Systemen oft Pflicht, insbesondere wenn diese “hohe Risiken” für Betroffene schaffen, etwa durch Profiling oder automatisierte Entscheidungen. Die Herausforderung: Bei selbstlernenden KI-Systemen ist der Algorithmus selbst für seine Entwickler oft nicht mehr nachvollziehbar – das sogenannte “Blackbox-Problem”.

Was sind die konkreten Schritte zur Implementierung?

Die erfolgreiche KI-Implementierung erfordert einen strukturierten Ansatz in drei Phasen: Phase 1 (Monate 1-3): Vorbereitung und Strategieentwicklung mit Zieldefinition, Risikoanalyse und Aufbau der Governance-Struktur. Phase 2 (Monate 4-9): Pilotprojekt-Phase mit kontrolliertem Testen ausgewählter Anwendungsfälle und kontinuierlicher Optimierung. Phase 3 (Monate 10-18): Skalierung und Verstetigung mit unternehmensweitem Rollout und etablierten Governance-Prozessen.

Kritisch ist die Auswahl der ersten Pilotprojekte. Diese sollten Bereiche mit hohem Potenzial und geringem Risiko betreffen, etwa die Automatisierung repetitiver Aufgaben in der Buchhaltung oder Optimierung von Prognosen in der Lagerhaltung. Klare Erfolgskriterien und akribische Erfolgsmessung sind dabei unerlässlich.

Wie bindet man Mitarbeiter erfolgreich ein?

Mitarbeiterschulung ist entscheidend für den KI-Erfolg. 69 Prozent der Unternehmen sehen einen Mangel an KI-Fachkräften als Hürde. Diesem Problem kann durch gezielte Weiterbildung der bestehenden Belegschaft entgegengewirkt werden. Interdisziplinäre Teams, die KI-Experten mit Fachbereichs-Spezialisten zusammenbringen, stellen sicher, dass KI-Lösungen praxisnah entwickelt werden.

Eine offene Fehlerkultur ist notwendig, um Ängste abzubauen und Mitarbeiter zur aktiven Nutzung und zum Feedback zu ermutigen. Regelmäßige Kommunikation über die Vorteile von KI hilft dabei, Akzeptanz zu fördern und Widerstand zu reduzieren. Gleichzeitig müssen klare Leitlinien kommuniziert werden, welche KI-Tools verwendet werden dürfen und welche nicht.

Welche Rolle spielt kontinuierliches Monitoring?

KI-Projekte sind keine einmalige Angelegenheit, sondern erfordern kontinuierliche Betreuung. Feedback-Schleifen müssen etabliert werden, um KI-Modelle kontinuierlich zu verbessern. Die Performance der KI-Systeme muss regelmäßig analysiert und an veränderte Geschäftsbedingungen angepasst werden.

Dokumentation aller KI-Aktivitäten ist sowohl für rechtliche Compliance als auch für die Weiterentwicklung notwendig. Best Practices und Learnings müssen dokumentiert werden, um den Rollout auf andere Unternehmensbereiche zu beschleunigen. Dabei ist Flexibilität gefragt – die Strategie muss bei Bedarf angepasst werden können.

Wie lässt sich die Investition rechtfertigen?

Die Investitionsbereitschaft in KI wächst kontinuierlich, doch Unternehmen erwarten messbare Ergebnisse. Laut einer IW-Studie könnte KI das jährliche Produktivitätswachstum in Deutschland langfristig verdreifachen und bis 2030 rund 3,9 Milliarden Arbeitsstunden einsparen. Voraussetzung ist jedoch der strategische, nicht der blindlings ausgeführte Einsatz.

Klare KPIs und messbare Ziele sind von Anfang an zu definieren. Diese können Kostensenkung, Umsatzsteigerung oder Verbesserung der Kundenerfahrung umfassen. Erfolgreiche Pilotprojekte sollten schrittweise auf andere Unternehmensbereiche skaliert werden, wobei die Erfahrungen aus den ersten Implementierungen genutzt werden.

Was können Unternehmen sofort umsetzen?

Sofortmaßnahmen umfassen die Erstellung einer KI-Richtlinie, die klar regelt, welche Daten in welche KI-Systeme eingegeben werden dürfen. Verschwiegenheitsvereinbarungen für Mitarbeiter, die mit KI-Tools arbeiten, sind rechtlich notwendig. Technische Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und sichere Passwörter müssen implementiert werden.

Zugriffsmanagement sollte die Anzahl der Mitarbeiter, die mit Geschäftsgeheimnissen mittels KI arbeiten, auf ein notwendiges Minimum beschränken. Regelmäßige Schulungen zum sicheren Umgang mit KI-Tools sind zu etablieren. Systemauswahl muss sorgfältig erfolgen – cloudbasierte Dienste sind zu vermeiden, wenn mehrere Unternehmen Zugriff auf dasselbe System haben.

Warum ist jetzt der richtige Zeitpunkt zum Handeln?

Die Schere zwischen KI-Vorreitern und zögerlichen Unternehmen geht immer weiter auseinander. Unternehmen, die jetzt strategisch handeln, können entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern. Die regulatorischen Rahmenbedingungen werden zunehmend klarer – mit der DSK-Leitlinie von 2025 und dem AI Act stehen praktikable Handlungsrahmen zur Verfügung.

Gleichzeitig werden die Fördermaßnahmen der Bundesregierung wie KI-Reallabore, Gigafactory-Programme und innovationsfreundliche Umsetzung des AI Acts schnell ausgeschöpft sein. Frühzeitiges Handeln kann hier entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern. Abwarten ist keine Option – die Realität zeigt bereits deutlich, welche Risiken unstrukturierte KI-Nutzung mit sich bringt.

Strategie vor Technologie

Die Technologie allein macht noch keine erfolgreiche KI-Transformation. Ohne strategische Vorbereitung bleiben selbst die fortschrittlichsten KI-Tools wirkungslos oder werden sogar zum Sicherheitsrisiko. Die aktuellen Entwicklungen mit Schatten-KI, Sicherheitslücken und Datenschutzverstößen zeigen deutlich: Unternehmen müssen zuerst ihre Hausaufgaben machen, bevor sie auf KI setzen.

Eine durchdachte KI-Strategie

umfasst organisatorische Strukturen, rechtliche Compliance, Risikomanagement, ethische Verantwortung und technische Governance. Sie erfordert interdisziplinäre Zusammenarbeit und kontinuierliche Weiterentwicklung. Unternehmen, die dieses Fundament legen, können KI sicher und erfolgreich nutzen. Diejenigen, die weiterhin das Dach vor dem Fundament bauen, riskieren nicht nur den Verlust von Geschäftsgeheimnissen, sondern gefährden ihre gesamte digitale Transformation.

Der erste Schritt ist immer der Stopp: Analysieren Sie Ihre aktuelle KI-Nutzung, identifizieren Sie Schatten-KI und entwickeln Sie einen strategischen Plan. Erst dann sollten Sie den Start-Knopf für kontrollierte KI-Implementation drücken. Die Investition in eine solide KI-Strategie zahlt sich langfristig durch sichere, effiziente und rechtskonforme KI-Nutzung aus.

Unabhängige KI-Plattformen als strategische Alternative für europäische Unternehmen - Bild: Xpert.Digital

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Unabhängige KI-Plattform: Integriert alle relevanten Unternehmensdatenquellen

• Schnelle KI-Integration: Maßgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmen in Stunden oder Tagen, anstatt Monaten
• Flexible Infrastruktur: Cloud-basiert oder Hosting im eigenen Rechenzentrum (Deutschland, Europa, freie Standortwahl)

• Höchste Datensicherheit: Einsatz in Anwaltskanzleien ist der sichere Beweis
• Einsatz über die unterschiedlichsten Unternehmensdatenquellen hinweg
• Wahl der eigenen bzw. verschiedenen KI-Modelle (DE,EU,USA,CN)

Mehr dazu hier:

• Unabhängige KI-Plattformen vs. Hyperscaler: Welche Lösung passt?

☑️ KMU Support in der Strategie, Beratung, Planung und Umsetzung

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Konrad Wolfenstein

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