Der Bundesverband für KI-Transformation e.V. startet das Execution-Team „AI for Engineering“ unter der Leitung von Christian Gruber. Das Team bringt Ingenieurinnen und Ingenieure, KI-Fachleute und Produktverantwortliche zusammen. Sie wollen konkrete KI-Anwendungen für die Entwicklung physischer Produkte erarbeiten und erproben. Im Mittelpunkt stehen die Übergänge zwischen Anforderungen, Design, Simulation und Validierung.

Das Team untersucht, wie Entwicklungsabteilungen Informationen über diese Phasen hinweg besser nutzen können. Dazu gehören die KI-gestützte Prüfung von Anforderungen auf Widersprüche, die Verknüpfung mit Testnachweisen sowie datengetriebene und physikinformierte Modelle für Simulation und Design. Weitere Arbeitsfelder sind die Ableitung von Testfällen, die Auswertung von Versuchsdaten und die Nachverfolgung von Änderungen über verschiedene Produktvarianten hinweg.

„Wir wollen an konkreten Entwicklungsaufgaben prüfen, wo KI hilft, Anforderungen, Simulationen und Testergebnisse besser miteinander zu verbinden. Entscheidend ist für uns, dass die Beteiligten den Nutzen nachvollziehen und die Grenzen der eingesetzten Methoden kennen“, sagt Christian Gruber, Teamleader des Execution-Teams AI for Engineering.

Zum Einstieg soll das Team einen klar abgegrenzten Anwendungsfall auswählen. Die Beteiligten legen gemeinsam fest, welches Problem sie bearbeiten, welche Daten dafür erforderlich sind und woran sie den Nutzen messen. Anschließend erproben sie einen Lösungsansatz und dokumentieren Vorgehen, Ergebnisse und Grenzen. Aus dieser Arbeit sollen Erfahrungen und Arbeitshilfen entstehen, die auch andere Entwicklungsteams für eigene Vorhaben nutzen können.

Interessierte Unternehmen mit Aufgaben aus der Produktentwicklung oder passenden Fachkenntnissen sind eingeladen, sich dem Team anzuschließen und konkrete Projekte mitzugestalten. Die Mitarbeit lebt von konkreten Fragestellungen, fachlichen Beiträgen und Zeit für die gemeinsame Umsetzung. Anfragen nimmt der Verband unter team@bundesverband.ai entgegen.

Über den Bundesverband

Der Bundesverband für KI-Transformation e.V. verbindet Unternehmen, Startups und Fachleute, um die praktische und verantwortungsvolle Nutzung Künstlicher Intelligenz voranzubringen. Ein Schwerpunkt liegt auf der KI-Transformation im Mittelstand. In seinen Execution-Teams arbeiten Mitglieder gemeinsam an Vorhaben aus Wirtschaft, Bildung und Technologie. Der Verband schafft dafür einen Rahmen für fachlichen Austausch, Vernetzung und Projektarbeit. Ergänzend gehören Weiterbildung und die Qualifizierung von Umsetzungspartnern zu seinem Angebot.

Pressekontakt

Bundesverband für KI-Transformation e.V.
Leopoldstraße 31, 80802 München
E-Mail: team@bundesverband.ai
Website: https://venture-ai-germany.org

• 00:00 Eigene Software und die Frage nach Verantwortung

• 03:07 Mareks Weg zur Plattform CONTOPS 360

• 06:25 Wie KI die individuelle Softwareentwicklung verändert

• 10:10 Ein Handwerksbetrieb entwickelt seine eigene Zeiterfassung

• 12:48 Warum Datenmodelle und Standards wichtig bleiben

• 16:02 Vibe Coding und strukturierte Anwendungsentwicklung

• 19:35 Vom CRM-Prototyp zum Betrieb bei Hetzner

• 22:32 Software an die Arbeit im Unternehmen anpassen

• 27:31 Fehlerhafte Workflows und menschliche Qualitätsprüfung

• 29:23 Für wen der Ansatz passt und wie Schatten-IT entsteht

• 38:10 Entwicklung und IT-Betrieb zusammenbringen

• 41:05 Verantwortung zwischen Fachbereich und Geschäftsführung

• 47:05 Neue Geschäftsmodelle und schnellere Marktreaktionen

• 49:28 Das Gedankenexperiment mit dem Getränkegroßhandel

• 55:00 Fragen für eine Fortsetzung

• 57:39 Mareks Schlussgedanke zur menschlichen Kontrolle

Shownotes

Marek Chroust ist Gründer und Inhaber von MCS Consult, das er 2009 als Management- und IT-Beratung aufgebaut hat. Er bringt mehr als 30 Jahre Erfahrung in IT-Transformation und der Steuerung großer Projekte mit. Von 2018 bis Ende 2025 war er Mitgründer und CFO des IT-Serviceproviders omniIT. Seit Ende 2025 treibt er die Entwicklung von CONTOPS 360 voran. Daneben organisiert er unter der Marke MCS events geführte mehrtägige Motorradtouren.

• Marek Chroust: LinkedIn-Profil

• MCS Consult GmbH: Website · LinkedIn-Unternehmensseite

• CONTOPS 360: Website · LinkedIn-Produktseite

• Heiko Oberleitner, zusätzlicher Teamkontakt: LinkedIn-Profil

Eigene Software verändert die Verantwortung der Geschäftsführung

Ein Handwerksunternehmer entwickelt nachts seine eigene Zeiterfassung. Tagsüber führt er einen Metallbetrieb. Er möchte die Software an seine Arbeit anpassen und stößt auf fehlende Schnittstellen zu seinem ERP-System. Im Gespräch erzähle ich Marek Chroust von diesem Fall. Der Unternehmer denkt bereits darüber nach, gemeinsam mit anderen Betrieben ein eigenes System zu bauen.

In dieser Geschichte steckt eine Frage, mit der sich Geschäftsführungen beschäftigen sollten: Wie viel von der eigenen Arbeitsweise haben sie bisher einem Softwareanbieter überlassen? Unternehmen kaufen Programme, richten sie ein und gewöhnen ihre Mitarbeiter an die vorgesehenen Abläufe. Wer einen besonderen Prozess braucht, muss für Anpassungen bezahlen, auf eine Schnittstelle warten oder mit einer Behelfslösung arbeiten.

KI-gestützte Entwicklung erweitert den Handlungsspielraum. Fachbereiche können Anforderungen formulieren und erste Anwendungen ausprobieren. Marek, Gründer von MCS Consult, beschreibt im Venture AI Podcast, wie sein Team dafür einen Rahmen entwickelt hat. Mit CONTOPS 360 will es den Weg von der Anforderung über Prüfung und Freigabe bis zum laufenden Betrieb organisieren. Seine Beispiele führen zu einer Führungsaufgabe: Wer eigene Software nutzt, muss auch entscheiden, wer sich dauerhaft um sie kümmert.

Die Fachbereiche kennen die Arbeit

Marek berichtet von einem CRM, für das sein Team zuvor Salesforce nutzte. Nach seiner Schätzung brauchte es nur einen kleinen Teil des Funktionsumfangs. Also beschrieb das Team zunächst die eigenen Abläufe: Wie entstehen Kontakte, Kundenbeziehungen und Projekte? Was muss die Anwendung dafür können? Daraus entwickelte es mit Lovable einen Prototypen. Als weiteres Beispiel nennt er Zeiterfassung und Projektabrechnung.

Interessant ist die Reihenfolge. Die Beteiligten mussten sich zuerst verständigen, wie sie arbeiten. Ein Unternehmen kann mit KI auch einen unklaren Prozess in Software übersetzen. Es bekommt dann eine Anwendung, in der die Unklarheit weiterlebt.

Deshalb gehören die Menschen in die Entwicklung, die den Ablauf kennen. Sie wissen, an welcher Stelle Mitarbeiter Daten mehrfach eingeben, welche Freigabe wartet und welche Information später bei der Abrechnung fehlt. Dieses Wissen muss in die Anforderungen eingehen. Die Geschäftsführung sollte dafür Zeit und Verantwortliche benennen.

Der Betrieb braucht eigene Entscheidungen

Ein besonders aufschlussreicher Fall stammt aus der Baubranche. Marek berichtet von einem Unternehmen mit rund 150 Mitarbeitern, dessen Fachbereiche 14 Anwendungen an der zentralen IT vorbei entwickelt hätten. Teilweise seien diese mit dem ERP-System verbunden gewesen. Nach seiner Darstellung fehlten ausreichende Vorkehrungen für sicheren und verlässlichen Betrieb. Eine unabhängige Prüfung des Falls liegt uns nicht vor.

Das Beispiel zeigt, welche Fragen mit der Entwicklung entstehen. Wer darf auf die Daten zugreifen? Wer stellt die Anwendung nach einem Ausfall wieder her? Wer prüft eine Änderung, bevor Mitarbeiter damit arbeiten? Wer kennt die Abhängigkeiten zum ERP-System?

Marek beschreibt auch Workflows, die KI anders umgesetzt habe als erwartet. Menschen mussten die Ergebnisse prüfen und die Anforderungen genauer formulieren. Diese Prüfung ist Teil der Entwicklungsarbeit. Ein ansprechender Bildschirm sagt wenig darüber aus, ob ein Prozess bei unvollständigen Angaben, falschen Berechtigungen oder einer unterbrochenen Verbindung noch richtig funktioniert.

Für die Geschäftsführung folgt daraus: Sie sollte vor dem Einsatz festlegen, wer fachlich prüft, wer technisch freigibt und wer den laufenden Betrieb verantwortet. Diese Rollen können je nach Unternehmensgröße unterschiedlich verteilt sein. Die Aufgaben bleiben bestehen.

Die IT braucht einen gemeinsamen Auftrag

Marek beobachtet unterschiedliche Reaktionen innerhalb der IT. Entwicklungsbereiche nutzen aus seiner Sicht die neuen Werkzeuge oft früher. Menschen im Betrieb fragen stärker danach, welche Anwendungen sie übernehmen sollen und ob sie dafür genügend Dokumentation erhalten.

Diese Zurückhaltung ist verständlich. Wer den Betrieb verantwortet, muss auch dann handeln können, wenn der ursprüngliche Entwickler das Unternehmen verlässt. Fachbereiche wiederum brauchen einen Weg, ihre Ideen zu erproben und gute Anwendungen weiterzuentwickeln.

Im Gespräch diskutieren wir deshalb eine Organisation mit fachlichen Product Ownern und einer übergreifenden Architekturverantwortung. Ein Chief AI Officer oder eine Stabsstelle könnte das Thema auf Geschäftsführungsebene vertreten. Ob ein Unternehmen diese Titel braucht, hängt von seiner Größe ab. Es muss aber jemanden geben, der Entwicklung, bestehende Systeme und Betrieb zusammenführt und Entscheidungen treffen darf.

Zu diesen Entscheidungen gehört auch die Wirtschaftlichkeit. Für ein eigenes CRM fallen über die Entwicklung hinaus Kosten an: Betreuung, Sicherheitsprüfung, Änderungen und Betrieb. Das Gespräch liefert dafür keine belastbare Vergleichsrechnung. Unternehmen sollten diese Kosten gegen eine passende Standardlösung rechnen, bevor sie sich für den Eigenbau entscheiden.

Neue Angebote müssen sich beim Kunden bewähren

Gegen Ende entwerfe ich ein Gedankenexperiment: Ein Getränkegroßhändler könnte seine Kunden in der Gastronomie gezielter bei Sortiment und Nachbestellung unterstützen. Er kennt bisherige Bestellungen und könnte zusätzliche Informationen über Nachfrage oder Trends einbeziehen. Daraus ließe sich eine Leistung entwickeln, die über die Lieferung von Getränken hinausgeht.

Die im Gespräch genannten Umsatzsteigerungen sind hypothetische Größen. Wir präsentieren weder einen gemessenen Kundenerfolg noch eine Zusage. Die spannende Frage lautet, ob Gastronomen für einen solchen Service bezahlen würden und ob er ihnen im Alltag hilft.

Marek sieht den wirtschaftlichen Nutzen KI-gestützter Entwicklung vor allem in der schnelleren Anpassung an Veränderungen. Unternehmen könnten neue Ideen früher ausprobieren. Für die Geschäftsführung wäre ein sinnvoller nächster Schritt, eine konkrete Kundenleistung auszuwählen, einen begrenzten Versuch zu organisieren und vorher festzulegen, woran sie dessen Nutzen erkennt.

Damit führt das Gespräch zurück zum Anfang. Ein Unternehmer kann heute mehr von seiner Software selbst gestalten. Er entscheidet damit auch über neue Abhängigkeiten, laufende Aufgaben und Verantwortung. Diese Entscheidungen verdienen ebenso viel Aufmerksamkeit wie die erste funktionierende Anwendung.

Nicht jeder KI-Dienstleister ist ein Umsetzungspartner.

Genau deshalb bauen wir im Bundesverband für KI-Transformation e.V. das Venture AI Execution Partner Programm auf.

Wir suchen Unternehmen, Beratungen, Technologieanbieter und Umsetzungspartner, die KI nicht nur erklären, sondern tatsächlich in Organisationen bringen.

Mit belastbaren Lösungen. Mit nachweisbarer Kompetenz. Mit dem Anspruch, KI-Transformation messbar voranzubringen.

Das Venture AI Execution Partner Programm soll Unternehmen Orientierung geben und gleichzeitig den besten Umsetzungspartnern im Markt mehr Sichtbarkeit, Zugang und Geschäftsmöglichkeiten eröffnen.

Als Venture AI Execution Partner profitierst du unter anderem von:

• Positionierung als qualifizierter Umsetzungspartner im Netzwerk des Bundesverbandes

• Zugang zu Unternehmen mit konkretem Transformationsbedarf

• Einbindung in Projekte, Execution Teams und Initiativen

• Sichtbarkeit über unsere Plattformen, Veranstaltungen und Formate

• Vernetzung mit Entscheidern, Experten, Startups und Technologiepartnern

• einem Qualitätsrahmen, der Kompetenz von bloßem KI-Marketing unterscheidet

Wichtig:
Venture AI Execution Partner kann nicht einfach jeder werden.

Voraussetzung ist die Mitgliedschaft im Bundesverband für KI-Transformation e.V. sowie die entsprechende Qualifizierung über unseren Venture AI Excellence Award.

Wir wollen kein möglichst großes Partnerverzeichnis.

Wir wollen ein Netzwerk derjenigen aufbauen, die KI-Transformation in Deutschland wirklich umsetzen können.

Dein Unternehmen gehört dazu?

Dann findest du auf unser Website weitere Informationen, wie du in das Partnerprogramm aufgenommen werden kannst.

Der Bundesverband für KI-Transformation e.V. zeichnet die visibus GmbH mit dem Venture AI Excellence Award 2026 in der Kategorie Startup Excellence Award aus. Die Auszeichnung würdigt visibus Chat als dokumentierte KI-Plattform für den kontrollierten Einsatz kommerzieller KI-Modelle im Mittelstand.

visibus Chat kann von kleinen und mittleren Unternehmen für die tägliche Arbeit mit künstlicher Intelligenz eingesetzt werden. Dazu gehören etwa das Erstellen und Bearbeiten von Texten und Dokumenten, die Aufbereitung interner Informationen, die Unterstützung bei Recherche und Kommunikation sowie die Vorbereitung und Automatisierung wiederkehrender Geschäftsprozesse. Die Lösung lässt sich dabei an bestehende Unternehmenssysteme anbinden und in betreute Arbeitsabläufe integrieren.

„Fabian und Lubomira Schmid verbinden technische Umsetzung mit einem klaren Verständnis für die Anforderungen mittelständischer Unternehmen. Diese Verbindung zeigt sich in der Architektur, im Onboarding und in der offenen Dokumentation der verbleibenden Grenzen“, erklärt der Bundesverband.

Fabian Schmid verantwortet bei visibus Architektur, Sicherheit und Betrieb. Der Wirtschaftsinformatiker verfügt über langjährige Erfahrung im IT-Beratungs- und Projektgeschäft und hat die Plattform mit ihren zentralen Komponenten selbst aufgebaut.

Lubomira Schmid verantwortet die Kundenseite und die Geschäftsführung. Sie bringt langjährige Erfahrung in der Leitung von KMU, ein Executive MBA sowie Erfahrung in Verträgen, Onboarding und Kundenbetreuung ein. Als Mitgründerin ergänzt sie die technische Perspektive um die Sicht der Unternehmen, die KI-Anwendungen einführen und verantworten.

Der Bundesverband gratuliert Fabian Schmid und Lubomira Schmid herzlich zur Auszeichnung. Ihre Arbeit zeigt, wie ein junges Produkt technische Schutzmaßnahmen, kontrollierten KI-Zugang und praktische Einführung in Unternehmen verbinden kann.

Über visibus

visibus entwickelt KI-Lösungen für kleine und mittlere Unternehmen. visibus Chat bietet einen kontrollierten Zugang zu kommerziellen KI-Modellen und verbindet Chat, Datenkontrolle und Automatisierung in einer betreuten Instanz.

Über den Bundesverband

Der Bundesverband für KI-Transformation e. V. begleitet Unternehmen und Verantwortliche bei der Einführung, Bewertung und verantwortungsvollen Nutzung künstlicher Intelligenz. Mit dem Venture AI Excellence Award zeichnet der Verband herausragende KI-Lösungen, Unternehmen und Persönlichkeiten aus.

Nicht jeder KI-Dienstleister ist ein Umsetzungspartner.

Genau deshalb bauen wir im Bundesverband für KI-Transformation e.V. das Venture AI Execution Partner Programm auf.

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Mit belastbaren Lösungen. Mit nachweisbarer Kompetenz. Mit dem Anspruch, KI-Transformation messbar voranzubringen.

Das Venture AI Execution Partner Programm soll Unternehmen Orientierung geben und gleichzeitig den besten Umsetzungspartnern im Markt mehr Sichtbarkeit, Zugang und Geschäftsmöglichkeiten eröffnen.

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Stellen wir uns einen Morgen im Jahr 2032 vor. In einem Lagezentrum prüfen Fachleute eine Anomalie, die mehrere Betreiber kritischer Infrastruktur gemeldet haben. Ihre KI-Systeme treffen Entscheidungen, die einzeln plausibel erscheinen, in ihrer Wechselwirkung jedoch einen gefährlichen Zustand erzeugen. Noch versteht niemand, wie weit das Problem reicht. Eine Verantwortliche schlägt vor, die betroffenen Systeme vorübergehend abzuschalten. Die Techniker könnten das tun. Doch bevor jemand die Anweisung gibt, müssen die Betreiber erklären, was anschließend weiterläuft.

Ein Logistikunternehmen müsste seine Disposition umstellen, während ein Energieversorger einen Teil seiner Prognosen verlieren könnte. Banken müssten bestimmte Prozesse einschränken. Die Cyberabwehr würde ausgerechnet in diesem Moment auf Werkzeuge verzichten, mit denen sie ihre Infrastruktur schützt. Während die Fachleute diese Abhängigkeiten durchgehen, verändert sich die Besprechung. Sie diskutieren inzwischen, welche Folgen schwerer wiegen: die unbekannten Risiken des Weiterbetriebs oder die absehbaren Schäden einer Abschaltung. Der Ausschalter funktioniert. Aber die Verantwortlichen finden keinen Weg, ihn zu benutzen, ohne eine zweite Krise auszulösen.

Diese Szene ist erfunden. Das Jahr 2032 ist ein Szenario, keine Vorhersage. Die Frage, die darin steckt, betrifft allerdings Entscheidungen, die wir heute treffen. Ich nenne den beschriebenen Zustand The Dependency Horizon: den Punkt, an dem eine Gesellschaft KI technisch noch abschalten könnte, die wirtschaftlichen, gesellschaftlichen oder sicherheitspolitischen Folgen jedoch so schwer wären, dass eine Abschaltung faktisch keine realistische Option mehr darstellt. Wir haben den Stecker noch. Aber wir verlieren die Freiheit, ihn zu ziehen.

Wie wir Alternativen verlieren

Wer einen Chatbot schließt, kann anschließend weiterarbeiten. Vielleicht langsamer und mit mehr Aufwand, aber die Aufgabe bleibt beherrschbar. Ein Unternehmen, das seine Abläufe über Jahre um KI herum organisiert hat, steht vor einer anderen Entscheidung. Zunächst unterstützt die Software einzelne Beschäftigte. Weil dieselben Menschen mit ihrer Hilfe mehr Arbeit erledigen können, verändert die Geschäftsführung anschließend die Prozesse. Sie verkürzt Bearbeitungszeiten und passt Personalplanung und Preise an. Kunden gewöhnen sich an das neue Tempo. Irgendwann kalkuliert das Unternehmen mit einer Leistungsfähigkeit, die seine Mitarbeiter ohne diese Systeme nicht mehr erreichen.

Jeder dieser Schritte kann vernünftig sein. Eine Geschäftsführerin, die auf Automatisierung verzichtet, muss erklären, wie ihr Unternehmen die zusätzlichen Kosten trägt und warum Kunden längere Lieferzeiten akzeptieren sollen. Nutzen Wettbewerber KI erfolgreich, schrumpft der Spielraum für einen Verzicht. Dafür braucht es weder eine politische Vorgabe noch einen Anbieter, der Unternehmen zur Nutzung zwingt. Die Abhängigkeit entsteht durch Entscheidungen, die unter den jeweiligen wirtschaftlichen Bedingungen sinnvoll erscheinen. Erst in ihrer Summe verändern sie die Voraussetzungen, unter denen ein Unternehmen existiert.

Wir kennen solche Entwicklungen von früheren Technologien. Kaum ein international tätiger Betrieb könnte heute dauerhaft ohne digitale Kommunikation arbeiten. Abhängigkeit allein ist deshalb noch kein Argument gegen Fortschritt. Entscheidend ist, ob die Verantwortlichen Fehler begrenzen und Ausfälle auffangen können. Bei KI verdient diese Frage besondere Aufmerksamkeit, weil wir ihr zunehmend Aufgaben übertragen, für die Menschen bislang Erfahrung und Urteilskraft brauchten. Gleichzeitig können wir Abläufe schaffen, deren Umfang und Geschwindigkeit eine manuelle Übernahme ausschließen.

Die Leistungsfähigkeit eines Modells sagt deshalb wenig darüber aus, welche Folgen sein Ausfall hätte. Ein sehr leistungsfähiges Modell kann für einen Betrieb verzichtbar bleiben. Ein begrenztes System kann unverzichtbar werden, wenn die Verantwortlichen einen kritischen Prozess darauf aufbauen und keinen Ersatz vorhalten. Wer ein KI-Projekt beurteilt, muss also auch die Organisation betrachten, die nach seiner Einführung entsteht. Welche Fähigkeiten erhält sie? Welche baut sie ab? Und wie lange könnte sie ihre wesentlichen Aufgaben erfüllen, wenn das System ausfällt?

Gerade die letzte Frage lässt sich leicht mit einem beruhigenden Satz beantworten: Im Notfall übernehmen unsere Mitarbeiter. Doch dieser Satz verwechselt Zuständigkeit mit Fähigkeit. Ein Team mag zehn schwierige Fälle am Tag zuverlässig bearbeiten. Daraus folgt nicht, dass es die zehntausend Vorgänge übernehmen könnte, die ein automatisiertes System verarbeitet. Wenn die Geschäftsführung ihre Kapazitäten auf den Normalbetrieb zuschneidet, muss sie zugleich entscheiden, welchen eingeschränkten Betrieb sie im Ausnahmezustand noch ermöglichen will. Andernfalls bleibt die Rückfallebene eine Behauptung im Notfallplan.

Das Risiko zwischen den Systemen

Die Abhängigkeit eines einzelnen Unternehmens beschreibt nur einen Teil des Problems. Ein Betrieb kann seine eigene Technik beherrschen und trotzdem durch Entscheidungen anderer Unternehmen in Schwierigkeiten geraten. Denken wir an ein Logistiksystem, das Transporte nach erwarteten Energiepreisen plant. Ein Produktionsbetrieb verändert daraufhin seine Auslastung. Eine Bank bewertet die neuen Auftragsdaten und passt Kreditlinien an. Die Unternehmen reagieren auf diese Finanzierung, woraufhin die Logistik erneut disponiert. In diesem gedanklichen Beispiel könnte jeder Betreiber erklären, warum sein System handelt, wie es handelt. Die Wirkung aller Entscheidungen zusammen wäre wesentlich schwerer vorherzusehen.

Solche Wechselwirkungen verlangen Aufmerksamkeit, weil ein korrekt ausgeführtes Optimierungsziel außerhalb seines vorgesehenen Bereichs Schäden verursachen kann. Wer Transportkosten minimiert, berücksichtigt Versorgungssicherheit nur dann angemessen, wenn die Verantwortlichen sie in den Zielen und Grenzen des Systems verankert haben. Wer Risiken im eigenen Kreditportfolio senkt, kann durch gleichzeitige Kreditbeschränkungen mit anderen Instituten die Lage seiner Kunden verschärfen. Die lokale Entscheidung bleibt nachvollziehbar, während sich die Bedingungen für das gesamte System verschlechtern.

Das Financial Stability Board benannte in seinem KI-Bericht von November 2024 unter anderem die Konzentration auf Dienstleister und mögliche stärkere Korrelationen an den Märkten als Risiken für die Finanzstabilität. Diese Einschätzung belegt keinen bevorstehenden Zusammenbruch. Sie zeigt, weshalb Aufseher über die Qualität einzelner Modelle hinausblicken müssen. Verwenden verschiedene Institute dieselben Dienste, Modelle oder Datenquellen, können sie gemeinsamen Schwächen ausgesetzt sein und ähnlich auf Veränderungen reagieren. Ihre rechtliche und organisatorische Eigenständigkeit garantiert keine technische Unabhängigkeit.

Für diese Gefahr braucht eine KI keinen eigenen Willen. Menschen können Systeme entwickeln, die ihre vorgesehenen Aufgaben erfüllen und dennoch in der Wechselwirkung Schäden verursachen. Damit erweitert sich die Frage nach Kontrolle: Wir müssen auch verstehen, wie sich ein System verhält, wenn andere Systeme auf seine Entscheidungen reagieren. Je dichter diese Verbindungen werden, desto schwieriger kann es sein, einen gefährlichen Ablauf zu unterbrechen, ohne zugleich Funktionen zu beeinträchtigen, auf die andere Betreiber angewiesen sind.

Aus dieser Überlegung lässt sich kein Extinktionsrisiko ableiten. Zwischen einer Betriebsstörung, dem Ausfall kritischer Versorgung und dem Aussterben der Menschheit liegen enorme Unterschiede. Schon die begrenztere Möglichkeit ist ernst genug: Wir könnten eine Infrastruktur aufbauen, deren Verhalten wir nur teilweise überblicken und deren Betrieb wir trotzdem aufrechterhalten müssen. In einem solchen Zustand würde die Abhängigkeit unsere Reaktion auf Fehler bestimmen. Selbst ein erkanntes Risiko ließe sich dann womöglich nur unter Inkaufnahme erheblicher Folgeschäden beseitigen.

Sicherheit macht den Ausstieg schwieriger

Bei der Cyberabwehr verschärft der Zeitdruck diese Lage. Das britische National Cyber Security Centre erwartet in seiner Einschätzung bis 2027, dass KI Teile von Cyberangriffen effizienter macht und die Zeit zwischen der Bekanntgabe einer Schwachstelle und ihrer Ausnutzung weiter verkürzt. Zugleich hielt die Behörde vollständig automatisierte, anspruchsvolle Angriffe über die gesamte Angriffskette bis 2027 für unwahrscheinlich. Beides gehört zur Einschätzung: wachsende Fähigkeiten und weiterhin bestehende Grenzen. Für Verteidiger entsteht dennoch ein Anreiz, KI stärker einzusetzen, um ihre Infrastruktur in ausreichendem Umfang und mit ausreichender Geschwindigkeit schützen zu können.

Aus diesem Nutzen kann eine Abhängigkeit entstehen, sobald die Organisation ohne solche Unterstützung nicht mehr angemessen reagieren kann. Bei Vorgängen, die Reaktionen in Millisekunden verlangen, lässt sich keine menschliche Einzelfreigabe organisieren. Andere Entscheidungen erlauben mehr Zeit und benötigen ein sorgfältiges Urteil. Verantwortliche müssen diese Bereiche unterscheiden und Grenzen setzen, bevor ein Vorfall eintritt. Dabei hilft die verbreitete Forderung nach einem Menschen „in der Schleife“ nur, wenn dessen Rolle konkret bleibt. Jemand, der jede Entscheidung freigibt, hat andere Möglichkeiten als jemand, der automatisierte Abläufe überwacht. Und eine Überwachung ist nur wirksam, wenn der Mensch Fehlentwicklungen erkennen und rechtzeitig eingreifen kann.

Mehr Geschwindigkeit löst das Sicherheitsproblem deshalb nicht vollständig. Eine automatisierte Abwehr kann beispielsweise verdächtige Verbindungen blockieren oder Zugänge sperren und dadurch einen Angriff begrenzen. Sie kann dabei aber auch den eigenen Betrieb beschädigen. Das NCSC weist darauf hin, dass fehlerhafte oder zu aggressive automatisierte Reaktionen Dienste unterbrechen und Betriebsfehler auslösen können. In manchen Fällen könnten ihre Folgen schwerer wiegen als der ursprüngliche Angriff. Die Verantwortlichen müssen also schnelle Schutzsysteme einsetzen und zugleich verhindern, dass deren Eingriffe neue Schäden verursachen.

In der militärischen Nutzung könnte dieser Druck noch stärker werden. Wenn ein Staat erwartet, dass ein Gegner durch automatisierte Aufklärung oder Abwehr schneller handeln kann, entsteht ein Anreiz, vergleichbare Fähigkeiten aufzubauen. Verantwortliche könnten KI mehr Befugnisse übertragen, obwohl sie deren Zuverlässigkeit weiterhin bezweifeln. Ein späterer Verzicht müsste dann auch berücksichtigen, ob andere Staaten dieselben Fähigkeiten weiter einsetzen. Der Dependency Horizon hätte damit eine geopolitische Dimension: Ein technisch möglicher Ausstieg könnte sicherheitspolitisch zu teuer erscheinen.

Das ist keine zwangsläufige Entwicklung. Staaten können Grenzen vereinbaren und bestimmte Entscheidungen beim Menschen belassen. Unternehmen können ihre Systeme so gestalten, dass sie einzelne Funktionen isolieren und im Fehlerfall begrenzen können. Solche Entscheidungen brauchen allerdings eine Vorstellung davon, welche Handlungsfreiheit erhalten bleiben soll. Wer ausschließlich für den normalen Betrieb optimiert, kann ausgerechnet jene Reserven beseitigen, die in einer Krise eine verantwortbare Wahl ermöglichen würden.

Den Schmerz simulieren

Zu diesen Reserven gehören auch menschliche Fähigkeiten. KI kann Fachleute stärken und ihnen helfen, mehr zu lernen. Sie kann aber ebenso dazu beitragen, dass Menschen bestimmte Aufgaben kaum noch selbst ausführen. Wer regelmäßig eine Diagnose erarbeitet und KI zur Gegenprüfung verwendet, übt sein Urteil. Wer über Jahre lediglich Vorschläge bestätigt, sammelt andere Erfahrungen. In der Softwareentwicklung macht es einen Unterschied, ob Entwickler erzeugten Code verstehen und prüfen oder nur beurteilen, ob eine Anwendung im Moment funktioniert. Die Folgen hängen davon ab, wie Unternehmen Arbeit, Ausbildung und Verantwortung organisieren.

Wenn Menschen ihre Fähigkeiten für den Ausnahmezustand nicht mehr üben, verändert sich die Bedeutung einer Abschaltung. Die Software lässt sich weiterhin deaktivieren, doch die Organisation kann ihre Aufgaben anschließend nicht mehr ausreichend erfüllen. An dieser Stelle wird der Dependency Horizon greifbar. Er beschreibt den Verlust einer Ersatzfähigkeit, die wir in unseren Plänen womöglich weiterhin voraussetzen. Diese Grenze muss nicht überall gleichzeitig erreicht werden. Ein Unternehmen kann sie bei einem einzigen kritischen Prozess überschreiten, während andere Abläufe noch ohne KI funktionieren. Ebenso können verschiedene gesellschaftliche Bereiche zu unterschiedlichen Zeiten in eine solche Abhängigkeit geraten.

Deshalb lässt sich aus den beschriebenen Mechanismen kein belastbares Jahr errechnen. 2032 hilft als Szenario, die Folgen heutiger Entscheidungen über einen längeren Zeitraum zu betrachten. Wie nah ein Betrieb seiner Grenze kommt, hängt auch von den Alternativen ab, die seine Verantwortlichen erhalten. Ein autonomes System mit engen Befugnissen und einer geprüften Ersatzlösung kann weniger riskant sein als ein beaufsichtigtes System, dessen Empfehlungen niemand mehr beurteilen kann. Die bloße Anwesenheit eines Menschen sagt wenig darüber aus, ob dieser Mensch tatsächlich übernehmen könnte.

Unternehmen und Institutionen sollten diese Fähigkeit prüfen, bevor eine Krise sie dazu zwingt. Ein Ausfall von 24 Stunden legt andere Schwächen offen als eine Unterbrechung von einer Woche. Anfangs können Beschäftigte Arbeit verschieben und Aufträge priorisieren. Später fehlen Entscheidungen, Rückstände wachsen und Kunden oder Lieferanten müssen reagieren. Solche Szenarien lassen sich in Übungen und geschützten Testumgebungen untersuchen. Niemand muss dafür kritische Infrastruktur ungesichert abschalten. Aber die Verantwortlichen müssen realistisch feststellen, welche Daten verfügbar bleiben, welche Aufgaben Menschen übernehmen können und wie lange ein eingeschränkter Betrieb durchzuhalten wäre.

Dabei werden sie auch erkennen, wie weit ihre Abhängigkeit über den eigenen Betrieb hinausreicht. Eine Ersatzlösung hilft wenig, wenn sie denselben ausgefallenen Dienst benötigt. Und ein Unternehmen, das seine Aufgaben weiterhin erfüllen kann, bleibt womöglich trotzdem stehen, weil ein zentraler Lieferant dazu nicht mehr in der Lage ist. Wir müssen den Schmerz simulieren, solange er noch eine Simulation ist. Erst dann wird aus einem abstrakten Risiko eine konkrete Entscheidung darüber, welche Fähigkeiten, Verfahren und Kapazitäten wir erhalten wollen.

Diese Vorsorge kostet Geld. Beschäftigte üben Aufgaben, die sie im Alltag kaum noch selbst erledigen müssen. Unternehmen halten einfachere Verfahren bereit, obwohl leistungsfähigere verfügbar sind. In einer normalen Betriebsrechnung können solche Reserven unproduktiv aussehen. Sie kaufen jedoch Handlungsspielraum. Wer eine tragbare Alternative besitzt, kann ein gefährliches System begrenzen, austauschen oder abschalten. Wer sie aufgegeben hat, muss womöglich weiterlaufen lassen und hoffen, dass der nächste Fehler beherrschbar bleibt.

Im gedachten Lagezentrum des Jahres 2032 entscheidet deshalb die Arbeit der Jahre davor. Haben die Betreiber einen eingeschränkten Betrieb geübt? Können sie einzelne Systeme isolieren? Gibt es Menschen, die auch ohne KI urteilen und handeln können? Wenn diese Fähigkeiten existieren, kann die Verantwortliche eine Abschaltung anordnen und ihre Folgen tragen. Fehlen sie, besitzt sie zwar die Befugnis dazu, aber kaum noch eine vertretbare Wahl.

Eine Technologie muss sich unserer Kontrolle nicht entziehen, damit wir Handlungsmacht verlieren. Es genügt, dass wir sie unverzichtbar machen und unsere Alternativen aufgeben. Der gefährlichste Moment könnte deshalb der sein, in dem wir selbst nicht mehr Nein zu ihr sagen können. Das ist der Dependency Horizon.

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Wichtig:
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Dann findest du auf unser Website weitere Informationen, wie du in das Partnerprogramm aufgenommen werden kannst.

• 00:00 Gefühlte Produktivität und die Vertrauensfrage

• 02:18 Schnell lernen und Arbeit in klare Schritte zerlegen

• 04:39 Menschliche Freigaben und die METR-Studie

• 07:03 Den gesamten Prozess messen

• 09:21 Nachwuchs fördern und Urteilskraft erhalten

• 11:32 Vergleichbarkeit sichern und kontrollierte Tests starten

• 13:54 Kundenkontakt und menschliche Verantwortung

• 16:19 Klare Grenzen und verbindliche Freigaben

• 18:41 KI-Fehler offenlegen und Kontrolle sichern

• 21:03 Fazit: Von der Vertrauensfrage zur konkreten Umsetzung

Hier geht’s zum Essay von Norman Müller:

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• 00:00 Grüne Dashboards, falsche Ziele

• 01:12 KI-Nutzung und die versprochene Transformation

• 01:43 Produktivität oder neues Geschäftsmodell?

• 02:18 IT, Mitarbeiter und Geschäftsführung

• 03:25 Muss jedes Unternehmen sein Modell umbauen?

• 04:42 Vom Pumpenverkauf zum Leistungsversprechen

• 05:15 Externe Hilfe und die Verantwortung der Führung

• 06:22 Ein Chief AI Officer mit Vetorecht?

• 07:06 Alte Systeme, neue Architektur, echte Risiken

• 08:29 Was von der Debatte übrig bleibt

• 09:21 Die entscheidende Frage an Führungskräfte

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Am 30. September bekomme ich eine E-Mail von der LinkedIn News Redaktion. Im Betreff steht: „Norman, würden Sie KI-Agenten Ihre Arbeit anvertrauen?“ Ich lese den Satz und denke: Hä? Echt jetzt? Diese Frage hätte ich vor einem Jahr erwartet. Vielleicht vor zwei Jahren. Aber heute?

Mich irritiert dieses „würden“. Es klingt, als könnten wir uns noch eine We…

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• 00:00 KI im Mittelstand: Nutzen statt Hype

• 01:19 Christian Kirsch: Vom beruflichen Rückschlag zur eigenen Firma

• 06:21 Was persönliche Krisen und wirtschaftlicher Wandel gemeinsam haben

• 09:24 Agieren, reagieren oder abwarten: Die Opossum-Strategie

• 11:39 Warum der KI-Einstieg bei alltäglichen Aufgaben beginnen sollte

• 15:20 amaiko: Vom Wissensmanagement zum persönlichen KI-Assistenten

• 20:30 Daten, Prozesse und Organisation als Grundlage für KI

• 23:17 KI-Kompetenz zwischen Experimentierfreude und Überforderung

• 25:42 Warum auch erfolgreiche Unternehmen sich verändern müssen

• 27:58 Warum gekaufte KI-Lizenzen noch keine Transformation bewirken

• 30:09 KI ist eine Führungsaufgabe

• 31:07 Der Einstieg: Bestandsaufnahme, Strategie und Kosten

• 34:47 Für wen amaiko gedacht ist und wie die Einführung begleitet wird

• 38:50 Die nächsten Schritte für amaiko und die Suche nach Investoren

• 43:41 AI-Cluster Niederbayern: Austausch und Umsetzung vor Ort

• 46:09 Drei No-Gos: Nichtstun, überzogene Erwartungen und frühes Aufgeben

• 48:15 Schlussfrage: Bessere KI und ein besseres Miteinander

Shownotes

• Christian Kirsch auf LinkedIn:
  https://www.linkedin.com/in/christian-kirsch/

• Website von PASSION4IT:
  https://passion4it.de/

• amaiko:
  https://amaiko.ai/de

• Christians Bücher zu Digitalisierung, Führung und KI:
  https://passion4it.de/buecher-digital-mindset-building-leaders/

• KI-Readiness-Check von PASSION4IT:
  https://valx1cf71b9.typeform.com/p4itaicheck

• Mit Christian über KI, Digitalisierung oder ein Investment in amaiko sprechen:
  https://news.passion4it.de/meetings/christian-kirsch2

• Veranstaltungen von PASSION4IT:
  https://passion4it.de/veranstaltungen/

• Interesse am AI-Cluster Niederbayern:
  https://news.passion4it.de/meetings/christian-kirsch2

Der Mittelstand braucht KI, die den Montagmorgen besser macht.

Die Zukunft eines Unternehmens entscheidet sich manchmal an einer ziemlich unspektakulären Frage: Freuen sich die Menschen am Sonntagabend auf den Montagmorgen? Oder denken sie an ungelesene E-Mails, endlose Besprechungen und die Arbeit, die nach den Besprechungen erst beginnt?

Christian Christian stellt diese Frage im Venture AI Podcast. Sie klingt zunächst nach Unternehmenskultur. Tatsächlich führt sie mitten in die Debatte über künstliche Intelligenz. Denn wer KI im Mittelstand einführen will, muss erklären können, was sich dadurch im Alltag verbessert. Für die Geschäftsführung. Für die Beschäftigten. Für die Kunden.

Christian kennt diese Perspektiven als Gründer von PASSION4IT und Mitgründer von amaiko. Mit seinem Beratungshaus begleitet er Unternehmen bei der Digitalisierung. Mit amaiko entwickelt er selbst einen KI-Assistenten für den Arbeitsalltag. Er spricht deshalb aus praktischer Erfahrung und mit dem wirtschaftlichen Interesse eines Anbieters. Umso interessanter ist der Maßstab, den er an KI anlegt: Sie muss spürbar entlasten.

Der Mittelstand braucht keine weitere Demonstration dessen, was eine Maschine theoretisch alles könnte. Er braucht einen nachvollziehbaren Weg von einer konkreten Belastung zu einer besseren Arbeitsweise.

Die Opossum-Strategie führt nicht aus der Krise

Christian beschreibt drei Reaktionen auf den technologischen Wandel. Manche Unternehmen handeln aus eigener Überzeugung. Andere reagieren, weil der Wettbewerber bereits etwas ausprobiert. Eine dritte Gruppe wartet darauf, dass die Gefahr vorbeizieht. In seinem Buch nennt er das die Opossum-Strategie: sich tot stellen und hoffen.

Das Bild trifft einen empfindlichen Punkt. Wer über Jahrzehnte erfolgreich war, hat gute Gründe, seinen Rezepten zu vertrauen. Doch dieser Erfolg beantwortet nicht die Frage, ob dieselben Rezepte auch unter veränderten Bedingungen funktionieren. Neue Wettbewerber interessieren sich wenig dafür, wie lange ein Unternehmen seinen Markt bereits beherrscht.

Christian spricht deshalb von kultivierter Unzufriedenheit. Auch das eigene Unternehmen müsse sich regelmäßig fragen, was sein Geschäftsmodell angreifbar macht. Diese Haltung ist keine Aufforderung zum permanenten Aktionismus. Sie verlangt, den bisherigen Erfolg zu prüfen, bevor der Markt es tut.

Beim KI-Einsatz wird das sehr konkret. Unternehmen, die ihren Beschäftigten keine geeigneten Werkzeuge anbieten, verhindern damit nicht automatisch deren Nutzung. Christian berichtet von Menschen, die sich selbst behelfen und geschäftliche Unterlagen über private Anwendungen weiterreichen. Hinter solcher Schatten-KI kann der Wunsch stehen, die eigene Arbeit besser zu erledigen. Die Führungsaufgabe besteht darin, dafür einen geeigneten Rahmen zu schaffen: mit freigegebenen Lösungen, verständlichen Regeln und Ansprechpartnern.

Der erste Nutzen liegt oft im ganz normalen Büroalltag

Der nächste Fehler entsteht am anderen Ende der Skala: Ein Unternehmen entscheidet sich für KI und nimmt sich sofort seinen schwierigsten Prozess vor. Produktionsplanung, komplexe Systemlandschaften, über Jahre gewachsene Sonderfälle. Der Anspruch ist groß, die Voraussetzungen sind es häufig noch nicht.

Christian empfiehlt einen Einstieg bei wiederkehrenden Aufgaben der Wissensarbeit. Informationen finden. E-Mails sortieren. Termine vorbereiten. Besprechungen nacharbeiten. Das klingt kleiner als die vollständige Automatisierung eines Geschäftsbereichs. Für die Menschen, die diese Aufgaben täglich erledigen, kann es trotzdem einen erheblichen Unterschied machen.

So beschreibt er auch amaiko: als Assistenten, der Kontext aus dem Arbeitsalltag aufnimmt, auf Termine vorbereitet und bei wiederkehrenden Abläufen unterstützt. Die Idee entstand aus einer Erfahrung mit Wissenstransfer. In einem Kundenprojekt half sein Vater mit jahrzehntelanger Industrieerfahrung aus. Das funktionierte. Gleichzeitig stellte sich die Frage, wie dieses Wissen erhalten bleibt, wenn der erfahrene Mensch irgendwann nicht mehr mitarbeitet.

Darin steckt ein größerer Punkt. Unternehmenswissen besteht aus mehr als Dokumenten. Es umfasst auch die Gründe für Entscheidungen, Erfahrungen mit Kunden und das Verständnis dafür, weshalb ein bestimmter Weg funktioniert. Dieses Wissen zugänglich zu machen, ist ein anspruchsvolles Ziel. Es lässt sich nicht durch das bloße Sammeln von Dateien erreichen.

Christian berichtet, dass ihn sein eigener Assistent täglich um ein bis zwei Stunden entlaste. Das ist seine persönliche Erfahrung in einem dafür geeigneten Arbeitsalltag, keine allgemeine Produktivitätsgarantie. Für andere Unternehmen muss sich der Nutzen an ihren eigenen Aufgaben zeigen. Werden Nacharbeiten kürzer? Finden Beschäftigte Informationen schneller? Entsteht tatsächlich mehr Zeit für Kunden, Entscheidungen und Zusammenarbeit?

Eine Lizenz ersetzt keine Führungsentscheidung

Ein besonders vertrautes Muster schildert Christian beim Einkauf von KI-Lizenzen. Ein Unternehmen stattet seine Mitarbeitenden aus und betrachtet die Einführung damit als erledigt. Anschließend verändert sich an den Arbeitsweisen wenig.

Das Problem liegt bereits in der Erwartung. Der Kauf schafft Zugang zu einer Technologie. Damit ist noch nicht geklärt, wofür sie eingesetzt werden soll, welche Informationen sie verwenden darf und wer ihre Ergebnisse beurteilt. Ebenso wenig ist geklärt, wie Menschen lernen, mit ihr sinnvoll zu arbeiten.

Deshalb gehört die Geschäftsführung für Christian an den Tisch. Zusammen mit IT, Personalverantwortlichen und Menschen aus den Fachbereichen, die die tatsächlichen Abläufe kennen. Das müssen nicht immer die jeweiligen Abteilungsleitungen sein. Entscheidend ist, wer weiß, wo Arbeit liegen bleibt, Informationen fehlen oder Aufgaben doppelt erledigt werden.

Aus dieser Bestandsaufnahme kann eine sinnvolle Reihenfolge entstehen. Zunächst die Grundlagen für den konkreten Anwendungsfall schaffen. Dann passende Unterstützung im Alltag einführen. Danach die spezielleren Anforderungen einzelner Bereiche bearbeiten. Eine Vertriebsaufgabe braucht andere Informationen und Kontrollen als ein Personalprozess.

Auch die Datenbasis bleibt entscheidend. Christian beschreibt Unternehmen, bei denen wichtige Dokumente noch auf einem Speicher unter dem Schreibtisch liegen. Hier kann zunächst die Ordnung der digitalen Zusammenarbeit notwendig sein. In anderen Fällen macht der erste KI-Einsatz vorhandene Lücken überhaupt sichtbar. Beides gehört zur Einführung. Ein Assistent übernimmt keine Verantwortung dafür, ob die Organisation ihre eigenen Informationen beherrscht.

Dranbleiben gehört zur Einführung

Der dritte Fehler folgt häufig auf den ersten Versuch: Die Ergebnisse enttäuschen, also wird das ganze Thema wieder beiseitegelegt. Christian warnt vor diesem frühen Aufgeben. Neue Arbeitsweisen brauchen Übung, Rückmeldungen und Korrekturen. Auch die Verbindung mit bestehenden Systemen gelingt nicht immer auf Anhieb.

Das ist kein Freibrief für endlose Pilotprojekte. Unternehmen sollten festlegen, woran sie einen Fortschritt erkennen und welche Probleme noch offen sind. Ein zweiter Versuch ist sinnvoll, wenn aus dem ersten etwas gelernt wurde. Einfach weiter Lizenzen zu bezahlen, ohne Nutzung und Ergebnis zu hinterfragen, wäre das Gegenteil.

Wie wertvoll der Austausch darüber sein kann, zeigt der Ausblick auf das AI-Cluster Niederbayern. Christian beschreibt die geplante Initiative mit dem Bundesverband als Ort für persönliche Treffen, konkrete Anwendungsfälle und Erfahrungen aus der Umsetzung. Unternehmen sollen voneinander lernen können, welche Schritte funktionieren und wo Schwierigkeiten auftreten.

Am Ende führt das Gespräch zurück zum Montagmorgen. Bessere KI sollte Raum schaffen für das, was Menschen in einer Organisation beitragen: Empathie, Kreativität, Zusammenarbeit und gute Entscheidungen. Christian verbindet den technischen Fortschritt deshalb mit dem Anspruch, auch im menschlichen Miteinander besser zu werden.

Für Geschäftsführungen ist das eine brauchbare Prüffrage: Welche Arbeit wird durch KI tatsächlich besser, und was machen wir mit dem gewonnenen Spielraum? Wer darauf eine konkrete Antwort findet, hat mehr erreicht als mit der nächsten beeindruckenden Vorführung.

Nicht jeder KI-Dienstleister ist ein Umsetzungspartner.

Genau deshalb bauen wir im Bundesverband für KI-Transformation e.V. das Venture AI Execution Partner Programm auf.

Wir suchen Unternehmen, Beratungen, Technologieanbieter und Umsetzungspartner, die KI nicht nur erklären, sondern tatsächlich in Organisationen bringen.

Mit belastbaren Lösungen. Mit nachweisbarer Kompetenz. Mit dem Anspruch, KI-Transformation messbar voranzubringen.

Das Venture AI Execution Partner Programm soll Unternehmen Orientierung geben und gleichzeitig den besten Umsetzungspartnern im Markt mehr Sichtbarkeit, Zugang und Geschäftsmöglichkeiten eröffnen.

Als Venture AI Execution Partner profitierst du unter anderem von:

• Positionierung als qualifizierter Umsetzungspartner im Netzwerk des Bundesverbandes

• Zugang zu Unternehmen mit konkretem Transformationsbedarf

• Einbindung in Projekte, Execution Teams und Initiativen

• Sichtbarkeit über unsere Plattformen, Veranstaltungen und Formate

• Vernetzung mit Entscheidern, Experten, Startups und Technologiepartnern

• einem Qualitätsrahmen, der Kompetenz von bloßem KI-Marketing unterscheidet

Wichtig:
Venture AI Execution Partner kann nicht einfach jeder werden.

Voraussetzung ist die Mitgliedschaft im Bundesverband für KI-Transformation e.V. sowie die entsprechende Qualifizierung über unseren Venture AI Excellence Award.

Wir wollen kein möglichst großes Partnerverzeichnis.

Wir wollen ein Netzwerk derjenigen aufbauen, die KI-Transformation in Deutschland wirklich umsetzen können.

Dein Unternehmen gehört dazu?

Dann findest du auf unser Website weitere Informationen, wie du in das Partnerprogramm aufgenommen werden kannst.

So oder so ähnlich beginnt fast jedes zweite Gespräch, das ich in diesem Jahr geführt habe. Ein Geschäftsführer, ein Vorstand, manchmal ein CFO, lehnt sich zurück, die Kaffeetasse schon leer, und sagt, man setze doch längst KI ein. Die Marketingtexte liefen jetzt über Copilot, das Kundenservice Team habe ein paar Prompts gelernt, die Produktivität sei s…

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Deutschland wartet. Nicht untätig, nicht passiv, nicht ohne gute Gründe. Es wartet auf einen politischen Moment, in dem sich die vielen offenen Fragen endlich zu einer Richtung verdichten. Auf eine Regierung, die den Standort wieder ordnet. Auf niedrigere Energiepreise, weniger Bürokratie, schnellere Genehmigungen und eine Industriestrategie, die aus Un…

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• 00:00 Das Fließband verändert sich

• 01:35 Wird der Mensch zum Premiumprodukt?

• 03:05 Was die MIT-NBER-Studie wirklich zeigt

• 04:35 KI als Kompressor von Erfahrung

• 06:00 Automatisierung, Stellenabbau und der Clana-Business-Case

• 07:30 Von der Kreation zur Kuration

• 09:00 Das Expertiseparadoxon und die Ausbildung von Nachwuchs

• 10:35 Führung bedeutet, die Wirklichkeit auszuhalten

• 12:05 Wenn Menschen nur noch die Notbremse sind

• 13:35 Vertrauen, Originalität und die Persönlichkeit als Infrastruktur

• 15:05 Premiumarbeit oder psychologische Schwerstarbeit?

• 16:35 Die gesellschaftliche Spaltung der Arbeitswelt

• 18:05 Wer trägt die Konsequenzen?

Hier geht’s zum Essay von Norman Müller:

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Die Angst vor künstlicher Intelligenz beginnt meistens mit einer falschen Frage: Wird KI uns die Arbeit wegnehmen?

Die Antwort lautet: teilweise ja. KI wird Aufgaben übernehmen, ganze Tätigkeitsbereiche verändern und manche Jobs überflüssig machen. Das ist keine dystopische Übertreibung, sondern eine nüchterne Erwartung. Das World Economic Forum rechnet …

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München, 22. September 2026. Künstliche Intelligenz verändert nicht nur interne Abläufe, sondern auch die Art und Weise, wie Unternehmen Märkte analysieren, Kundenbedürfnisse verstehen und neue Produkte und Services entwickeln. Der Bundesverband für KI-Transformation e.V. startet deshalb über seine Venture AI Academy den neuen Lehrgang Chief Customer & …

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• Wer kontrolliert mächtige KI?

• Vom Textassistenten zum autonomen Agenten

• Warum Wettbewerb die Selbstkontrolle erschwert

• Das Dilemma freiwilliger Sicherheitsversprechen

• Wo der Vergleich mit Atomkontrolle scheitert

• Open Source und die Grenzen der Aufsicht

• Wie belastbar sind existenzielle Risikoschätzungen?

• Blackbox KI: Wer muss Sicherheit nachweisen?

• Europas Rolle: Prüfkompetenz und Red Teaming

• KI skalieren und Sicherheit nachweisen

• Verhältnismäßigkeit: Fähigkeiten statt pauschaler Pflichten

• Warum Verantwortung etwas kosten dürfen muss

Hier geht’s zum Essay von Norman Müller:

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Genau deshalb bauen wir im Bundesverband für KI-Transformation e.V. das Venture AI Execution Partner Programm auf.

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Mit belastbaren Lösungen. Mit nachweisbarer Kompetenz. Mit dem Anspruch, KI-Transformation messbar voranzubringen.

Das Venture AI Execution Partner Programm soll Unternehmen Orientierung geben und gleichzeitig den besten Umsetzungspartnern im Markt mehr Sichtbarkeit, Zugang und Geschäftsmöglichkeiten eröffnen.

Als Venture AI Execution Partner profitierst du unter anderem von:

• Positionierung als qualifizierter Umsetzungspartner im Netzwerk des Bundesverbandes

• Zugang zu Unternehmen mit konkretem Transformationsbedarf

• Einbindung in Projekte, Execution Teams und Initiativen

• Sichtbarkeit über unsere Plattformen, Veranstaltungen und Formate

• Vernetzung mit Entscheidern, Experten, Startups und Technologiepartnern

• einem Qualitätsrahmen, der Kompetenz von bloßem KI-Marketing unterscheidet

Wichtig:
Venture AI Execution Partner kann nicht einfach jeder werden.

Voraussetzung ist die Mitgliedschaft im Bundesverband für KI-Transformation e.V. sowie die entsprechende Qualifizierung über unseren Venture AI Excellence Award.

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Wer Uran anreichert, kann sich nicht einfach mit dem Hinweis auf seine guten Absichten aus der Verantwortung verabschieden. Für nukleares Material gibt es internationale Kontrollverfahren. Die Internationale Atomenergie-Organisation überprüft im Rahmen entsprechender Abkommen, ob Staaten ihre Verpflichtungen zur friedlichen Nutzung einhalten. Diese Ordn…

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An konkreten Beispielen erklärt Norbert, weshalb ein messbarer Use Case wichtiger ist als Tool-Shopping und was es braucht, damit KI in sensiblen Bereichen produktiv eingesetzt werden kann. Die Folge richtet sich an Entscheiderinnen und Entscheider, die aus ersten KI-Experimenten belastbare Anwendungen entwickeln wollen.

• 00:00 Warum Unternehmenswissen erst strukturiert werden muss

• 00:45 Norbert Ehreke: IT, Security und Datenkompetenz

• 04:17 Der erste KI-Use-Case: E-Mails und PDFs in Vertriebsdaten überführen

• 07:30 Warum Tool-Shopping der falsche Startpunkt ist

• 13:16 IREC: Unstrukturierte Daten mit Unternehmenslogik anreichern

• 15:12 Praxisfälle: DSGVO, Verträge und präzise Recherche

• 17:44 Berechtigungen, Auditierbarkeit und das Halluzinationsrisiko

• 22:16 Das häufigste Datenproblem: zu viel, zu alt, zu unaufgeräumt

• 26:35 Wie Geschäftsleitungen KI-Projekte richtig aufsetzen

• 31:15 Vom messbaren Use Case zur passenden KI-Architektur

• 34:06 Private AI: Betrieb im eigenen sicheren Perimeter

• 40:31 Wann Unternehmen vom Experiment zur KI-Strategie wechseln sollten

• 43:38 Veraltete Daten, Expertise und die Grenzen von KI-Ausgaben

• 50:01 KI als Chance für maßgeschneiderte Software und neue Verantwortung

• 53:33 Die ersten Schritte zu belastbaren KI-Anwendungen

• 57:48 Warum KI immer einem konkreten Unternehmensziel folgen muss

• 01:00:16 Schlussfrage: Common Sense und die Bereitschaft zur Einigung

Shownotes

• Norbert Ehreke auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/norbert-ehreke

• Website von impetus: https://www.impetus.biz

Warum der Fokus auf KI-Reifegrad Unternehmen ausbremst.

Es gibt gerade zwei Sorten von KI-Euphorie. Die eine klickt sich durch neue Tools, verteilt Lizenzen und hofft auf Produktivität. Die andere ist mühsamer. Sie fragt, welches Wissen im Unternehmen überhaupt vorhanden ist, wer dafür Verantwortung trägt und wer es sehen darf. Nur die zweite wird auf Dauer Wert schaffen.

Das klingt zunächst unerquicklich. Niemand will in einer Zeit, in der jede Woche ein neues Modell seine Fähigkeiten demonstriert, über Dokumentenablagen, Berechtigungen und Datenqualität sprechen. Es fühlt sich nach Keller an, während oben auf der Bühne die Zukunft versprochen wird. Aber genau dort entscheidet sich, ob KI im Unternehmen ein nettes Experiment bleibt oder zu belastbarer Infrastruktur wird.

In einer neuen Folge des Venture AI Podcast beschreibt Norbert Ehreke, Geschäftsführer der impetus Unternehmensberatung und Senior Advisor im Umfeld von Anthira, diese Unterscheidung mit einer bemerkenswert einfachen Beobachtung: Der Nutzen seiner ersten KI-Anwendung lag nicht allein darin, Informationen aus E-Mails und PDFs auszulesen. Der eigentliche Fortschritt entstand, weil die Daten anschließend zentral, einheitlich und kontrolliert vorlagen. Erst diese Ordnung machte den Vertriebsprozess automatisierbar.

Das ist die entscheidende Umkehrung. KI ist nicht der Anfang des Projekts. Sie ist der Beschleuniger eines Prozesses, den ein Unternehmen vorher verstanden haben muss.

Der falsche Reflex: Erst kaufen, dann denken

Die typische Frage lautet heute: Brauchen wir Copilot, Claude, Gemini oder eine spezialisierte Lösung? Sie ist nicht falsch. Sie kommt nur zu früh.

Wer Unternehmenswissen faktenbasiert abfragen will, muss zuvor klären, was dieses Wissen eigentlich ist. Wo liegen die Daten? Welche Begriffe, Produktnummern, Vertragsbeziehungen oder Zuständigkeiten stecken in ihnen? Welche Informationen sind aktuell, welche veraltet? Und wer darf auf was zugreifen?

Eine KI, die auf einen ungeordneten Dokumentenbestand trifft, wird nicht automatisch zur Unternehmensintelligenz. Sie wird zunächst zum sehr eloquenten Spiegel der bestehenden Unordnung. Die Antwort kann überzeugend formuliert sein und trotzdem auf einer veralteten Arbeitsanweisung, einer überholten Produktlogik oder einem Dokument beruhen, das längst hätte archiviert werden müssen.

Norbert nennt deshalb einen Punkt, der in vielen KI-Debatten zu kurz kommt: Data Ownership. Es braucht Menschen und Rollen, die nicht nur Daten erzeugen, sondern für ihre Qualität, Aktualität und Verwendung verantwortlich sind. Das ist kein rein technisches Thema. Es ist eine Managementaufgabe.

Der Bibliothekar als Architekturmodell

Im Gespräch entsteht ein hilfreiches Bild. Ein gutes System für Unternehmenswissen funktioniert wie ein Bibliothekar. Es weiß, welche Informationen wo liegen, versteht ihre fachliche Einordnung und liefert für eine Anfrage nur das Relevante. Gleichzeitig ist dieser Bibliothekar Türsteher: Er prüft, wer fragt, und lässt niemanden in Regale, für die keine Berechtigung besteht.

Dieser zweite Teil wird unterschätzt. Besonders Rechtsanwaltskanzleien, Steuerberater, Executive-Search-Unternehmen oder Organisationen mit vertraulichen Vertrags- und Personaldaten können sich den ungeprüften Umgang mit externen KI-Diensten nicht leisten. Wer sensible Unterlagen wahllos hochlädt, erzeugt ein Risiko, das sich später nicht mit einer guten Präsentation wegmoderieren lässt.

Das heißt nicht, dass jedes Unternehmen künftig alles selbst betreiben muss. Aber es muss wissen, an welcher Stelle seine Daten den eigenen sicheren Bereich verlassen, welche Daten überhaupt weitergegeben werden und welche Kontrolle danach noch existiert. Private AI ist kein Marketingbegriff, sondern eine Architekturfrage.

Auch Präzision entsteht nicht durch Magie. Eine Lösung kann unstrukturierte Dokumente mit fachlichen Metadaten anreichern: etwa mit der Logik von Artikelnummern, Kundenbeziehungen, Vertragsarten oder Berechtigungen. Dann wird aus einer Volltextsuche ein System, das Informationen nicht nur findet, sondern im richtigen Zusammenhang bereitstellt. Das reduziert das Risiko falscher oder irrelevanter Antworten deutlich. Es ersetzt allerdings nicht die fachliche Prüfung.

KI braucht weiterhin Urteilskraft

Die bequemste Fantasie lautet: Wir geben der KI genug Daten, und sie übernimmt den Rest. Die Realität ist strenger. Wer eine Antwort nicht bewerten kann, sollte sie nicht ungeprüft zur Grundlage einer Entscheidung machen.

Das gilt beim Programmieren ebenso wie beim Vertragsentwurf, in der Medizin, in der Produktion und im Management. KI kann Arbeit beschleunigen, Alternativen generieren und Muster sichtbar machen. Sie kann aber nicht von sich aus entscheiden, ob eine historische Information noch gilt, ob ein Vertrag zur aktuellen Rechtsprechung passt oder ob ein Softwareentwurf im eigenen Betrieb langfristig wartbar bleibt.

Je stärker Unternehmen KI einsetzen, desto wichtiger wird deshalb Domänenwissen. Nicht als nostalgische Restgröße der alten Arbeitswelt, sondern als Voraussetzung dafür, die neue richtig zu nutzen. Ein Unternehmen, das seine erfahrensten Leute in Rente gehen lässt, ohne ihr Wissen strukturiert zu sichern, verliert mehr als Personal. Es verliert Teile seines Gedächtnisses.

Nicht mit dem Modell beginnen, sondern mit dem Ziel

Was folgt daraus für Geschäftsleitungen, die in zwölf Monaten belastbare KI-Anwendungen betreiben wollen? Nicht ein großes Transformationsprogramm um seiner selbst willen. Sondern ein konkreter, messbarer Use Case.

Zum Beispiel: Wie verkürzen wir die Recherche nach früheren Projektreferenzen? Wie finden wir zu einem Kunden alle relevanten Verträge? Wie beantworten wir eine datenschutzrechtliche Auskunft präzise und vollständig? Wie sorgen wir dafür, dass eingehende Informationen zuverlässig in einen Prozess gelangen?

Erst wenn die Frage klar ist, lässt sich bestimmen, welche Daten erforderlich sind, welche Qualität sie haben müssen, wer sie verantwortet und welche technische Architektur passt. Dann wird KI vom Buzzword zum Werkzeug für ein Unternehmensziel.

Das ist weniger spektakulär als die nächste Modellankündigung. Es ist aber die Arbeit, aus der ein echter Wettbewerbsvorteil entsteht. Denn das künftige KI-System eines Unternehmens wird nicht nur daran gemessen werden, wie gut es spricht. Sondern daran, ob es das Richtige weiß, ob es dieses Wissen sicher verwendet und ob die Organisation ihm zu Recht vertraut.

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Es gibt einen Satz, der in deutschen Unternehmen immer noch erstaunlich oft fällt: „Dafür ist unsere Organisation noch nicht bereit.“

Lange war das eine vernünftige Antwort. Künstliche Intelligenz war unzuverlässig. Sie halluzinierte, scheiterte an einfachen Aufgaben und produzierte Ergebnisse, die mehr Kontrolle als Entlastung verlangten. Wer damals vor…

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• 00:00 Die neue Realität der Cyberangriffe

• 01:13 Warum KI Angriffe industrialisiert

• 02:21 Prävention reicht nicht mehr aus

• 03:26 KI als Scheinwerfer im Sicherheitsrauschen

• 04:46 Die gefährlichste Latenz ist organisatorisch

• 06:03 Angriffsketten erkennen, bevor sie eskalieren

• 07:04 Automatisierung und das Risiko von Fehlalarmen

• 09:25 Wer darf im Ernstfall die Notbremse ziehen?

• 11:40 Resilienz statt architektonischer Hysterie

• 12:39 Notfallmanagement wird zur Chefsache

• 13:57 NIS-2 und die Pflicht zur Transparenz

• 15:18 Wiederanlaufzeit statt Illusion der Festung

• 16:16 Resilienz schützt nicht automatisch die Betroffenen

• 18:34 KI-Verteidigung, Abschreckung und staatliche Akteure

• 20:55 Fazit: Geschwindigkeit, Verantwortung und Verwundbarkeit

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Am 4. September 2026 veröffentlichte die Hackergruppe Rhysida Daten aus dem Berliner Landesnetz. Zuvor hatte sie das Land Berlin erpresst. 30 Bitcoin, ungefähr zwei Millionen Euro, lautete die Forderung. Berlin zahlte nicht.

Die betroffenen Verwaltungen waren zu diesem Zeitpunkt längst vom Netz getrennt. Forensische Untersuchungen liefen. Krisenstäbe war…

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Neuer Orientierungsrahmen beschreibt Rollenprofil, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten für den rechtskonformen und verantwortungsvollen KI-Einsatz in Unternehmen

Der Bundesverband für KI-Transformation e.V. hat Leitlinien für KI-Beauftragte veröffentlicht. Das fachliche Rollen- und Kompetenzprofil soll Unternehmen dabei unterstützen, die Funktion des KI-Beauftragten klarer zu verankern und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz rechtskonform, sicher und verantwortungsvoll zu organisieren.

Die Leitlinie beschreibt den KI-Beauftragten als beratende, koordinierende und überwachende Funktion. Die Gesamtverantwortung für den Einsatz von KI verbleibt ausdrücklich bei der Geschäftsleitung. Die Kernkompetenz der Rolle lautet: erkennen, einordnen, koordinieren, dokumentieren und eskalieren.

Im Mittelpunkt stehen ein belastbares Grundverständnis von KI-Systemen, KI-Modellen und KI-Agenten, die regulatorische Einordnung nach der KI-Verordnung, der Aufbau wirksamer KI-Governance sowie die praktische Übersetzung rechtlicher Anforderungen in betriebliche Prozesse. Dazu gehören unter anderem KI-Register, interne KI-Richtlinien, Verfahren zur Risikobewertung, Freigabeprozesse, Monitoring, Incident Management sowie Melde- und Eskalationswege.

Die Leitlinie macht zugleich deutlich, dass KI-Beauftragte nicht alle Spezialrollen in einer Person abdecken müssen. Sie müssen weder Jurist, Datenschutzbeauftragter, Data Scientist noch IT-Sicherheitsexperte zugleich sein. Entscheidend ist vielmehr ausreichendes Schnittstellenwissen, um relevante Risiken zu erkennen, zuständige Fachbereiche einzubinden und Entscheidungen nachvollziehbar zu dokumentieren.

„Viele Unternehmen stehen vor der Frage, wer den Einsatz von KI organisatorisch verantwortungsvoll begleitet. Mit den Leitlinien schaffen wir einen praxisnahen Orientierungsrahmen für eine Rolle, die zwischen Management, Fachbereichen, Technik, Datenschutz, Informationssicherheit und Recht vermitteln muss“, sagt Stephanie Iraschko-Luscher, Vorstand und Verbandsjuristin des Bundesverband für KI-Transformation e.V.

Weitere Schwerpunkte der Leitlinie sind Datenschutz, Informationssicherheit, Dateneinordnung, automatisierte Entscheidungen, Urheberrecht, Geschäftsgeheimnisse sowie die fortlaufende Aktualisierung der Fachkunde. Unternehmen sollen dadurch besser beurteilen können, welche Kompetenzen intern aufgebaut werden müssen und wann vertiefte externe Expertise erforderlich ist.

Die Leitlinie ist auf der Website des Bundesverband für KI-Transformation e.V. veröffentlicht: https://venture-ai-germany.org/leitlinie-ki-beauftragte

Über den Bundesverband

Der Bundesverband für KI-Transformation e.V. fördert die wirtschaftliche, gesellschaftliche und technologische Transformation durch den verantwortungsvollen Einsatz Künstlicher Intelligenz. Der Verband unterstützt Unternehmen, Organisationen und Fachkräfte beim Aufbau von Wissen, Governance-Strukturen, Vernetzung und praxisnaher Umsetzung rund um KI.

Pressekontakt

Bundesverband für KI-Transformation e.V.

Leopoldstraße 31
80802 München

team@bundesverband.ai
www.venture-ai-germany.org