MANNHEIM / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue ZEW-Umfrage zeigt: In der deutschen Wirtschaft ist ein KI-„Nein“ an der Tagesordnung nur bei wenigen Arbeitgebern. Während besonders Konzerne KI schneller ausrollen als der Mittelstand, stellt ein spürbarer Anteil der Unternehmen KI-Anwendungen entweder gar nicht bereit oder toleriert deren Nutzung nur. Entscheidend wird damit weniger die Frage, ob KI existiert, sondern wie Firmen Zugriffe, Datenflüsse und Freigaben intern steuern. Der Beitrag ordnet die Ergebnisse ein und zeigt, welche Sicherheits- und Compliance-Fragen daraus für die Umsetzung in Unternehmen folgen.
Ob Mitarbeitende „mal eben“ mit Künstlicher Intelligenz arbeiten oder eine KI-Software direkt Aufgaben erledigen lassen: Genau hier setzt eine Umfrage des ZEW (Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung) an. Demnach untersagen nur wenige Unternehmen generative KI-Anwendungen strikt, allerdings unterscheiden sich die Branchen deutlich. In der Informationswirtschaft liegt der Anteil der Firmen, die die Nutzung verbieten, bei vier Prozent, im verarbeitenden Gewerbe bei acht Prozent. Die zweite Erkenntnis ist ebenso relevant: Ein Teil der Arbeitgeber stellt KI-Anwendungen zielgerichtet bereit, andere tolerieren die Nutzung nur oder erlauben sie ohne konkrete Tool-Auswahl. Für IT- und Security-Teams verschiebt sich damit der Fokus von „KI überhaupt“ hin zu „KI kontrolliert und sicher“.
Technisch interessant wird die Studie vor allem durch die Frage, wie Unternehmen die Nutzung organisieren. Denn „bereitstellen“ bedeutet in der Praxis meist mehr als ein Link auf ein Tool: Es geht um Identitätsmanagement, Rollen- und Rechtekonzepte, Freigabeprozesse für Workspaces sowie um die Definition, welche Daten überhaupt an KI-Dienste übertragen werden dürfen. Dass 58 Prozent der Unternehmen in der Informationswirtschaft gezielt KI-Anwendungen zur Verfügung stellen, deutet auf eine aktiv gemanagte KI-Einführung hin. Gleichzeitig zeigen die 22 Prozent, die KI nur tolerieren, dass viele Umgebungen noch in einer Übergangsphase sind. Im verarbeitenden Gewerbe ist der Anteil gezielter Bereitstellung mit 30 Prozent geringer, was auf konservativere Freigabekonzepte und stärker regulierte Datenflüsse hindeutet.
Ein Blick auf die Umfragelogik erklärt auch, warum ein Verbot allein keine vollständige Aussage über die tatsächliche Nutzung macht. Wenn Unternehmen KI-Anwendungen nicht bereitstellen, aber die Nutzung explizit erlauben (16 Prozent in der Informationswirtschaft, 23 Prozent im verarbeitenden Gewerbe), entsteht ein Graubereich: Mitarbeitende nutzen dann häufig externe Angebote oder frei verfügbare Funktionen. Toleranz (22 Prozent bzw. 39 Prozent) kann zwar aus kultureller Sicht die Akzeptanz erhöhen, aus Compliance-Sicht aber erhebliche Risiken erzeugen, etwa bei personenbezogenen Daten, Geschäftsgeheimnissen oder IP-relevanten Inhalten. Für die Enterprise-Software-Praxis heißt das: Selbst wenn ein formales Verbot selten vorkommt, müssen Richtlinien, Monitoring und der Umgang mit Datenabflüssen so gestaltet sein, dass auch „nicht zentral bereitgestellte“ KI-Nutzung beherrschbar bleibt.
Während das ZEW-Ergebnis die Sicherheits- und Governance-Seite betont, zeigt eine parallel berichtete Ifo-Umfrage den Markttrend. Danach nutzen mittlerweile 54,4 Prozent der Unternehmen in Deutschland KI-Software; vor einem Jahr lag der Anteil bei knapp 41 Prozent. Besonders auffällig ist der Geschwindigkeitsunterschied: Konzerne setzen häufiger bereits produktiv ein, während Mittelständler langsamer starten. Der Bericht nennt für Großunternehmen einen Anteil von 67,2 Prozent, für mittlere Firmen rund 47 Prozent und für kleine Firmen 51,2 Prozent. Das entspricht einem typischen Muster aus der Software-Einführung: Größere Organisationen haben meist eigene Teams für Architektur, Risk Assessment und Vendor-Management. In Wettbewerbsvergleichen werden solche Unterschiede zudem häufig dadurch verstärkt, dass Anbieter von KI-Services stärker auf „Enterprise-ready“-Beschaffungsmodelle fokussieren.
Vergleicht man das mit dem Vorgehen in vielen internationalen Tech-Stacks, wird klar, warum das Thema auch über den regulatorischen Rahmen hinaus strategisch ist. Anbieter großer KI-Ökosysteme (etwa Plattform- und Cloudanbieter) bieten zunehmend Bausteine für sichere KI-Nutzung: Verschlüsselung, Logging, abgestufte Zugriffskonzepte und Integrationen in Unternehmens-Identitäten. Wie aus der Branche zu hören ist, priorisieren Unternehmen aktuell weniger die „magische“ Modellleistung als die umgebenden Komponenten: Datenkataloge, DLP-Regeln (Data Loss Prevention), Prompt-Richtlinien und die Kontrolle darüber, welche Kontexte an externe Modelle gehen. Analysten ordnen diese Entwicklung meist als Verschiebung vom Experimentierstadium zur standardisierten KI-Entwicklung ein, bei der MLOps-ähnliche Praktiken auch auf KI-gestützte Assistenzfunktionen angewendet werden.
Für die Zukunft wird damit vor allem entscheidend, wie Unternehmen die Lücke zwischen Tolerieren und kontrolliertem Betrieb schließen. Die ZEW-Daten lassen vermuten, dass viele Firmen noch keinen durchgängigen „KI-Policy-to-Platform“-Pfad etabliert haben, bei dem Richtlinien, technische Durchsetzung und Schulungen ineinandergreifen. Entsprechend sollten IT- und Security-Organisationen als nächstes konkretisieren, welche Datenarten in welchem KI-Szenario zulässig sind, wie Freigaben dokumentiert werden und wie Mitarbeitende bei Unsicherheit eine klare Entscheidungsroute erhalten. Zusätzlich wird der Datenschutz in der Umsetzung nochmals an Bedeutung gewinnen, sobald KI-Workflows stärker in Fachprozesse integriert werden und Daten länger persistieren. Unternehmen, die hier früh investieren, können KI später schneller skalieren, während diejenigen, die nur „KI erlauben“ ohne Durchsetzung, sich mit erhöhten Audit- und Betriebsaufwänden konfrontiert sehen.
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