Freitag, 23. Januar 2026 von Oliver Schwartz Warum Künstliche Intelligenz 2026 neue Spielregeln im Business erzwingt
Digitalisierung und Sicherheit
Digitalisierung war lange ein Versprechen: effizientere Prozesse, bessere Kundenerlebnisse, datengetriebene Entscheidungen. 2026 ist sie eine notwendige Realität mit einer Kehrseite. Jede neue Schnittstelle, jedes Cloud-System, jede Automatisierung erweitert die Angriffsfläche. Unternehmen erleben, dass die Frage oft nicht mehr lautet, ob ein Sicherheitsvorfall passiert, sondern wann – und wie schnell man ihn erkennt, begrenzt und kommuniziert. In dieses Spannungsfeld schiebt sich Künstliche Intelligenz als Beschleuniger. KI ist kein Sonderprojekt neben der Digitalisierung, sondern ein bedeutender Evolutionsschritt. Künstliche Intelligenz nutzt dieselbe Datenbasis, dieselben Plattformen, dieselben Lieferketten – nur mit höherer Geschwindigkeit, größerer Reichweite und oft geringerer Transparenz.
Wer KI erfolgreich im Unternehmen nutzen will, sollte deshalb Verantwortung übernehmen. Mit klaren Leitlinien, mit Governance und Compliance. Und mit einer Kommunikation, die Mitarbeitenden und Kunden Orientierung gibt. Genau hier entscheidet sich, ob KI als produktiver Hebel wirkt – oder als zusätzlicher Risikotreiber.
KI-Systeme, insbesondere generative Modelle, haben die Erwartungshaltung im Markt verändert. Was früher als „Digitalprojekt“ mit monatelanger Fachkonzeption startete, wird heute in Wochen prototypisch von den Fachbereichen umgesetzt. Oft mit Cloud-Tools und häufig ohne klassische IT-Freigabeketten. Das ist Chance und Risiko zugleich. Denn die KI automatisiert nicht nur Abläufe, sie verschiebt auch Entscheidungsstrukturen: Wer genehmigt Modelle? Wer trägt Risiko? Wer haftet? Wer prüft, ob ein System diskriminiert, halluziniert oder vertrauliche Daten ausgibt? Und wer stoppt es, wenn es schief läuft?
Die Antwort ist unangenehm klar: Das Unternehmen selbst. „Der Tool-Anbieter wird schon…“ ist 2026 keine belastbare Strategie mehr. Regulierung, Aufsicht und Gerichte bewegen sich in Richtung Verantwortungszurechnung und verlangen nach nachvollziehbaren Kontrollen, nicht nach Absichtserklärungen.
Die neuen Spielregeln: Recht, Ethik und Sicherheit wachsen zusammen
Drei Perspektiven lassen sich nicht mehr getrennt behandeln: rechtliche Sicherheit, ethische Verantwortung und operative Cyber-Resilienz. Sie greifen ineinander und KI macht die Schnittstellen sichtbar. Rechtlich setzt der EU AI Act den Rahmen für den gesamten Lebenszyklus von KI – von verbotenen Praktiken über Transparenzpflichten bis zu strengen Anforderungen an Hochrisiko-Systeme. Entscheidend für die Praxis ist dabei der Zeitplan!
Seit dem 2. Februar 2025 gelten bereits Verbote bestimmter KI-Praktiken und die Pflicht zu Maßnahmen für AI Literacy. Seit dem 2. August 2025 greifen Governance-Regeln und Pflichten für General-Purpose-AI-Modelle und ab dem 2. August 2026 wird der AI Act in weiten Teilen voll anwendbar. Damit wird KI-Compliance zur Daueraufgabe! Unternehmen müssen wissen, welche Systeme sie einsetzen, wofür sie genutzt werden, welche Risiken entstehen und welche Nachweise erforderlich sind.
Cybersecurity-seitig erhöht NIS2 die Messlatte! Nicht nur für klassische Kritische Infrastrukturen, sondern für deutlich mehr Unternehmen – in der verordnung wesentliche“ und „wichtige“ Einrichtungen genannt. Deutschland hat die Umsetzung dazu Ende 2025 in Kraft gesetzt. Für Finanzunternehmen gilt zusätzlich DORA seit 17. Januar 2025, mit klaren Säulen wie ICT-Risikomanagement, Incident Reporting und Drittparteiensteuerung. Und wer digitale Produkte anbietet, muss den Cyber Resilience Act auf dem Radar haben: Meldepflichten für aktiv ausgenutzte Schwachstellen und schwere Sicherheitsvorfälle greifen ab 11. September 2026 und die Hauptpflichten folgen ab Dezember 2027.
KI-Ethik schließlich ist nicht „Nice-to-have“, sondern ein wesentlicher Stabilitätsfaktor. KI kann Diskriminierung verstärken, Vertrauen zerstören, Mitarbeitende verunsichern oder Kunden täuschen – selbst ohne böse Absicht. Gerade deshalb ist Ethik kein Hindernis, sondern ein Erfolgsfaktor: Sie reduziert Reputationsrisiken, verhindert teure Rückabwicklungen und macht Entscheidungen erklärbar.
Warum Governance und Compliance für KI kein Bürokratieprojekt sind – sondern Risikomanagement
KI braucht klare Regeln. Ohne Governance entsteht Unsicherheit – und Unsicherheit wird im operativen Betrieb zum Risiko. Praktisch zeigt sich das in vier wiederkehrenden Problemzonen:
▪ Unternehmen unterschätzen die Zahl der KI-Anwendungen. Neben „großen“ Use Cases wie Prognosen, Betrugserkennung oder Assistenzsystemen entstehen dutzende Mikro-Anwendungen: automatisierte E-Mail-Entwürfe, Textzusammenfassungen, Bewerberscreening, Angebotskalkulation, Wissensbots, Coding-Assistenten. Viele davon werden dezentral eingeführt. Ohne Inventarisierung gibt es aber keine Steuerung.
▪ Datenflüsse sind oft ungeklärt. Welche Daten dürfen in ein Modell? Welche verlassen das Unternehmen? Wo liegen Logs? Wie werden Trainingsdaten, Prompts, Anhänge und Ausgaben gespeichert? KI macht Daten „beweglicher“ – und damit auch leichter exfiltrierbar.
▪ Sicherheitsmaßnahmen greifen zu spät. Klassische Security Controls sind häufig auf Server, Endpunkte und Netzwerke optimiert – nicht auf Modellverhalten. KI verlangt zusätzliche Kontrollen: Prompt- und Output-Filter, Policy-Enforcement, Secrets-Scanning, sichere RAG-Architekturen, Red-Teaming, Monitoring auf Missbrauchsmuster.
▪ Verantwortung ist diffus. Wenn niemand formal „Owner“ eines KI-Systems ist, wird im Vorfall niemand schnell entscheiden können: Abschalten, begrenzen, informieren, melden. Genau deshalb setzen viele Organisationen 2026 auf Managementsysteme als Ordnungsrahmen: ISO/IEC 27001 als etabliertes ISMS und ISO/IEC 42001 als strukturierende Governance für KI. Für Risikodenke und Prozesslogik ist außerdem NIST AI RMF ein praxistauglicher Referenzpunkt, weil er KI-Risiken systematisch entlang von „Govern – Map – Measure – Manage“ operationalisiert.
Kommunikation ist der Schlüssel – intern wie extern
Die KI-Einführung mit klaren Sicherheitsregeln scheitert selten an der Technik, häufig aber an Akzeptanz, Missverständnissen und unklaren Erwartungen.
Mitarbeitende fragen: Darf ich das Tool nutzen? Welche Daten sind tabu? Muss ich Ergebnisse prüfen? Bin ich haftbar, wenn ein Fehler passiert? Und Führungskräfte unterschätzen oft, wie schnell sich Unsicherheit in stille Verweigerung oder Schattennutzung verwandelt. Hier wird Kommunikation zur Sicherheitsmaßnahme. Ein „KI-Verbot“ ohne Alternative führt zu Umgehung. Ein „Macht einfach“ führt zu Datenabfluss. Orientierung entsteht durch drei kommunikative Bausteine:
▪ Klare, leicht merkbare Regeln. Nicht als 40-seitige Policy, sondern als wenige rote Linien (z. B. „keine personenbezogenen Daten in öffentliche Modelle“, „keine Geschäftsgeheimnisse ohne Freigabe“, „kritische Entscheidungen niemals ohne menschliche Prüfung“).
▪ AI Literacy als Pflicht und als Kulturarbeit. Der AI Act verlangt seit Februar 2025 Maßnahmen, um AI-Literacy im Unternehmen sicherzustellen – und zwar nicht nur für Entwickler, sondern für Personal, das KI nutzt, betreibt oder beaufsichtigt. Das ist mehr als Tool-Schulung: Es geht um Grenzen von KI, um Bias, um Datenschutz, um Social Engineering und um sichere Prompting-Praktiken.
▪ Transparenz gegenüber Kunden und Partnern. Wo KI eingesetzt wird, erwarten Märkte Klarheit: Was ist automatisiert? Wo ist menschliche Kontrolle? Welche Qualitäts- und Sicherheitsmechanismen existieren? Wer das frühzeitig erklärt, baut Vertrauen auf – und reduziert Eskalationen, wenn etwas schiefgeht.
Konkrete Pflicht- Themen 2026: Was Unternehmen jetzt sauber aufsetzen sollten
Wer „sicheren KI-Einsatz“ ernst meint, braucht eine Kette aus Pflicht, Kontrolle und Nachweis!
Die wichtigsten Bausteine lassen sich in sechs operative Handlungsfelder übersetzen:
KI-Inventar und Risikoklassifizierung
Jedes Unternehmen benötigt ein aktuelles Verzeichnis aller KI-Systeme (inklusive Schattennutzung), mit Zweck, Datenarten, Anbieter, Integrationen, Nutzergruppen und Risikobewertung. Ohne diese Basis ist AI-Act-Compliance praktisch nicht möglich – und Incident Response ebenfalls nicht.
Daten- und Zugriffsgovernance als Digitalisierungsfundament
KI ist nur so gut wie die Daten – und nur so sicher wie die Zugriffskontrollen. Das bedeutet: Datenklassifizierung, rollenbasierte Zugriffe, Verschlüsselung, Logging, Aufbewahrungsregeln und klare Grenzen, welche Daten in welche Modelle dürfen. Gleichzeitig verändert die europäische Datenregulierung die Spielregeln für Datennutzung und Portabilität (Data Act anwendbar seit September 2025).
Security-by-Design für KI-Architekturen Sichere KI ist Architekturarbeit: getrennte Umgebungen, abgesicherte Schnittstellen, minimaler Datenabfluss, Secrets-Management, Schutz vor Prompt Injection, kontrollierte Tool-Nutzung bei Agenten, isolierte Ausführungsumgebungen, regelmäßiges Red-Teaming. In vielen Fällen ist „Private/Enterprise“-Betrieb (oder ein strikt vertraglich geregelter Cloud-Betrieb) die Voraussetzung, um sensible Prozesse zu automatisieren.
Drittparteien- und Lieferkettensteuerung Modellanbieter, Cloud-Provider, Integratoren, Datenlieferanten: KI ist ein Ökosystemprodukt. 2026 wird das auch regulatorisch strenger – etwa im Finanzsektor unter DORA mit Fokus auf Drittparteienrisiken. Praktisch heißt das: Vendor Due Diligence, Vertragsklauseln zu Datennutzung/Training, Audit- und Reporting-Rechte, Subprozessor-Transparenz, Exit-Strategien.
Nachweisfähigkeit durch Prozesse und Dokumentation
„Wir haben’s im Griff“ reicht nicht. Unternehmen brauchen nachvollziehbare Prozesse: Freigabe-Workflows, Modell-/Prompt-Änderungsmanagement, Test- und Validierungsprotokolle, Monitoring, Incident Response. Standards wie ISO/IEC 27001 und ISO/IEC 42001 helfen, diese Nachweislogik konsistent aufzubauen.
Vorfallsmanagement und Meldefähigkeit
Cybersecurity-Regime wie NIS2 und sektorale Regulierungen verlangen schnelle Reaktion und belastbare Kommunikation. Deutschland hat NIS2 Ende 2025 umgesetzt. Parallel bringt der Cyber Resilience Act ab September 2026 zusätzliche Reporting-Pflichten für Hersteller digitaler Produkte. Daraus folgt: Ein KI-bezogener Vorfall (z. B. Datenabfluss über einen Bot, Manipulation eines Modells, kompromittierte Agenten-Tools) muss in bestehende Incident-Prozesse integriert werden – inklusive Kommunikationslinien, juristischer Bewertung und externer Stakeholdersteuerung.
Warum Ethik und Recht in der Praxis Innovationsbeschleuniger sein können
In vielen Unternehmen wird Regulierung reflexhaft als Bremsklotz gelesen. 2026 zeigt sich aber: Ethik und Recht sind oft der schnellste Weg zur Skalierung. Der Grund ist simpel: Ohne klare Leitplanken bleiben KI-Anwendungen in der Pilotphase stecken. Fachbereiche trauen den Ergebnissen nicht, Betriebsräte blocken, Datenschutz stellt Rückfragen, Security verweist auf Risiken, der Vertrieb fürchtet Reputationsschäden. Governance löst diese Reibung, weil sie Entscheidungen entkoppelt von Einzelfalldebatten: Was in der Policy geklärt ist, muss nicht jedes Mal neu verhandelt werden.
AI Literacy ist dafür der Katalysator. Der AI Act macht sie seit Februar 2025 zur Pflicht – und das ist auch inhaltlich logisch: KI wird von Menschen bedient, interpretiert, integriert. Wer Mitarbeitende befähigt, reduziert Fehler, Missbrauch und falsche Erwartungen.
Branchenblick: KI verändert alle – aber nicht alle gleich
KI verändert alle Branchen, doch die Sicherheits- und Compliance-Schwerpunkte unterscheiden sich. In der Industrie dominiert die Frage nach verlässlicher Datenbasis, IP-Schutz und Produktsicherheit – mit Blick auf CRA-Pflichten, wenn Software oder vernetzte Komponenten Teil des Produkts sind.
Im Finanzsektor steht operative Resilienz im Vordergrund: DORA zwingt zu messbarer Robustheit, getestetem Notfallmanagement und strikter Drittparteiensteuerung. Im Handel und in Plattformgeschäftsmodellen verschiebt sich Risiko Richtung Kundenkommunikation, Personalisierung, Betrugsprävention, Preisgestaltung, sowie Datenschutz und Transparenz.
In Verwaltung und Gesundheitswesen steigen Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Nichtdiskriminierung und sichere Verarbeitung sensibler Daten – und damit an Governance, Dokumentation und human-in-the-loop-Entscheidungen. Der gemeinsame Nenner: Wer jetzt nicht strukturiert handelt, verliert Tempo – entweder durch Vorfälle oder durch interne Blockaden.
Ausblick & Quintessenz
Es zeichnen sich drei Trends klar ab, was 2026 und die nächsten zwei bis drei Jahre prägen wird:
▪ AI Governance wird auditierbar wie Finanzkontrollen
Viele Unternehmen werden KI-Controls ähnlich behandeln wie SOX- oder ISMS-Kontrollen: mit klaren Verantwortlichkeiten, Testplänen und Nachweisen. Standards wie ISO/IEC 42001 geben dafür ein Vokabular, das intern und extern anschlussfähig ist.
▪ Cybersecurity verschiebt sich Richtung Produkt- und Lieferkettenverantwortung
Mit CRA steigt der Druck, Security Updates, Vulnerability Management und Reporting über den gesamten Lebenszyklus zu beherrschen – inklusive der KI-Komponenten.
▪ Agentische Systeme erhöhen die Risikodynamik
Wenn KI nicht nur Texte generiert, sondern Tools ausführt, Prozesse anstößt und Systeme verbindet, wird aus „falscher Antwort“ ein operatives Risiko. Unternehmen werden deshalb stärker auf Rechte- und Tool-Management, Sandboxing, Freigabegrenzen und Echtzeit-Monitoring setzen müssen.
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Oliver Schwartz ist ein deutscher Autor, Podcaster, Vortragsredner und Kommunikationsberater mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz und Unternehmenskommunikation. Er ist zudem Herausgeber des KI Expertenforum und als Moderator mehrerer Podcast-Formate tätig.
Der KI-Experte lässt sich über das 5 Sterne Team für Impulsvorträge, Keynotes und Workshops buchen.
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Rechtssicherheit und Ethik sind essenziell: Ohne klare Regeln wird KI zum Risiko statt zur Chance. Gleichzeitig ist Governance kein Selbstzweck, sondern die Voraussetzung, um KI sicher zu skalieren.
Wer Digitalisierung und KI zusammen denkt, beginnt nicht beim Modell, sondern bei der Datenbasis, den Verantwortlichkeiten und den Kommunikationslinien. Und wer Kommunikation ernst nimmt, reduziert Schattennutzung, stärkt Akzeptanz und macht Sicherheit im Alltag handhabbar.
In meinen Vorträgen und Workshops zur Digitalisierung, zum strategischen und rechtssicheren Einsatz von Künstlicher Intelligenz und zur Einführung wirksamer und akzeptierter Policies, erlebe ich immer wieder, dass Sicherheit ein Schlüsselthema für die Akzeptanz von Change-Prozessen, Digitalisierung und KI im Business ist.
Die im Kontrast zu den coolen Features der Tools und Gadgets von Generativer KI vermeintlich lästigen Begleiterscheinung von Regulatorik und Governance sind keine Spezialisten-Themen von Geschäftsführung und Sicherheitsbeauftragten, sondern ein wichtiges Element einer gelebten KI- & Digitalisierungs-Kultur und werden von Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter erwartet und positiv aufgenommen. Wenn die Kommunikation stimmt!
Oliver Schwartz ist ein deutscher Autor, Podcaster, Vortragsredner und Kommunikationsberater mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz und Unternehmenskommunikation. Er ist zudem Herausgeber des KI Expertenforum und als Moderator mehrerer Podcast-Formate tätig.
Der KI-Experte lässt sich über das 5 Sterne Team für Impulsvorträge, Keynotes und Workshops buchen.
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