BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Siemens-Chef Roland Busch kritisiert einen rund zweijährigen Verzug bei der EU-Regulierung für KI. Er stellt der langsameren Gesetzgebung eine etwa sechs- bis achtmal schnellere Entwicklung aktueller Modelle gegenüber. Gleichzeitig kündigt Siemens trotz der Pflichtenlage Investitionen in industrielle KI-Anwendungen an, die laut Busch vor allem in den USA gebündelt werden. Parallel dazu verschiebt der EU-Digital Omnibus Teile der Pflichten für Hochrisiko-KI-Systeme, während in Berlin das Institut für Sicherheit künstlicher Intelligenz (AISI) auf den Weg gebracht wird.
Roland Busch bringt das Spannungsfeld zwischen KI-Innovation und regulatorischem Takt recht offen auf den Punkt: Wenn zentrale Gesetzesvorhaben wie der EU AI Act und der Data Act in einer Größenordnung von etwa zwei Jahren durchlaufen, während sich KI-Modelle in dieser Zeit schätzungsweise sechs- bis achtmal schneller weiterentwickeln, entsteht nach seiner Darstellung eine reale Umsetzungslücke. Diese Lücke ist nicht nur politisch brisant, sondern hat unmittelbare technische Folgen für Unternehmen, die KI-Systeme kontinuierlich verbessern müssen. Denn im produktiven Betrieb hängt die Qualität vieler KI-Anwendungen nicht an einem einzigen Modell-Release, sondern an einem Zyklus aus Training, Evaluierung, Monitoring und bei Bedarf regelmäßigen Anpassungen an neue Daten.
Aus technischer Sicht wirkt diese zeitliche Asymmetrie besonders dort, wo die Regulierung an das „Inverkehrbringen“ oder den „Betrieb“ von Systemen anknüpft, während die Systeme in der Praxis iterativ weiterreifen. Busch beschreibt genau diese Dynamik als Bremse: Wer regeln wolle, bevor die Materie vollständig verstanden sei, gefährde die Innovationskraft. Für die KI-Entwicklung bedeutet das konkret, dass Teams häufig parallel mehrere „Versionen“ von Anforderungen berücksichtigen müssen – einmal für den aktuellen Entwicklungsstand und zusätzlich für die sich abzeichnenden Pflichten, sobald Verordnungsteile greifen. Das kostet nicht nur Zeit im Projektplan, sondern erhöht auch die Komplexität im Compliance-Design, weil Governance-Prozesse mit den technischen Deployments synchronisiert werden müssen.
Der Standortbezug kommt in der Aussage besonders deutlich, wenn Busch die Investitionsverteilung adressiert. Siemens plant insgesamt 1 Milliarde Euro für industrielle KI-Anwendungen; laut seiner Darstellung fließt ein Großteil dieser Summe in die USA. Der Grund ist dabei nicht allein die Regulierung, sondern auch die Effizienz bei Infrastrukturprojekten, etwa beim Ausbau von KI-Rechenzentren. Hier treffen sich zwei Engpässe: Rechenleistung ist in der KI-Entwicklung zwar eine zentrale Ressource, aber genauso entscheidend ist die Fähigkeit, Kapazitäten termingerecht zu beschaffen und bereitzustellen. Wenn Genehmigungsprozesse für Rechenzentren in Deutschland aus Sicht des Siemens-Chefs „zu schleppend“ verlaufen, verschiebt sich die praktische Machbarkeit von KI-Pipelines – von der Inbetriebnahme bis zur Skalierung.
Historisch betrachtet ist der Konflikt nicht neu, aber er hat sich mit der Geschwindigkeit moderner KI verstärkt. Während klassische Softwareprojekte oft mit klaren Release-Fenstern geplant werden, arbeiten KI-Teams in vielen Fällen an kontinuierlich verbesserten Varianten, weil sich Trainingsdaten, Zielmetriken und auch Modellarchitekturen schneller ändern als früher. Hinzu kommt, dass KI-Infrastrukturen mehr als „nur IT“ sind: Sie umfassen nicht nur Server und GPUs, sondern auch Energieplanung, Kühlung, Netzwerklatenz und Sicherheitskonzepte. Busch ordnet den aktuellen KI-Boom daher ausdrücklich nicht als spekulative Blase ein, sondern als größte technologische Wette der Geschichte, die auf soliderem Fundament basieren soll. Für Entscheider ist damit weniger die Debatte „Hype oder nicht“ zentral, sondern wie schnell Organisationen aus Rollout-Entscheidungen tatsächlich betriebsfähige Fähigkeiten machen.
Auch die geopolitische und handelspolitische Ebene spielt in Buschs Argumentationskette hinein. Er lehnt pauschale EU-Zölle gegen China ab und verweist darauf, dass China ein sehr leistungsfähiger Wettbewerber sei, dem man mit eigener Innovationskraft begegnen müsse. Das ist als Marktlogik zu lesen: Wenn die Wertschöpfungskette und der Zugang zu Komponenten, Know-how und Märkten durch Handelsmaßnahmen beeinflusst werden, verschiebt sich der Vorteil zugunsten derjenigen Akteure, die schneller von Forschung zu produktiven Systemen kommen. In diesem Kontext wird die Frage nach regulatorischer Geschwindigkeit auch zu einer strategischen Frage nach Investitionspfaden, etwa ob Mittel in Regionen fließen, in denen Infrastruktur und Genehmigungsprozesse aus Unternehmenssicht schneller realisiert werden können.
Parallel zur Industrieperspektive läuft auf EU-Ebene eine konkrete Anpassung, die Busch indirekt mit adressiert: Der sogenannte Digital Omnibus verschiebt Pflichten für Hochrisiko-KI-Systeme auf Dezember 2027. Damit erhalten Unternehmen mehr Zeit, um technische Nachweise, Risikomanagement-Prozesse und organisatorische Kontrollen so aufzusetzen, dass sie in den Produktlebenszyklus passen. Gleichzeitig ist in Deutschland laut den Angaben in Berlin die Gründung des Instituts für Sicherheit künstlicher Intelligenz (AISI) initiiert worden; eine offizielle Ankündigung wird für Anfang September erwartet. Die Standortentscheidung fiel unter Beteiligung des Digitalministeriums, des Innenministeriums und des Bundeskanzleramts, nachdem zuvor auch München sowie Standorte im Saarland im Wettbewerb waren. Ziel des Instituts soll es sein, Sicherheitsstandards für den Einsatz von KI zu definieren und damit Innovation mit notwendiger Kontrolle zu verbinden.
Für die Unternehmenspraxis heißt das: Die Debatte um den EU AI Act ist nicht nur ein regulatorisches Schlagwort, sondern wirkt in die Architektur- und Betriebsentscheidungen hinein. Teams müssen heute erfassen, welche KI-Funktionalitäten später als Hochrisiko eingestuft werden könnten, wie sie technische Dokumentation über Trainings- und Deployment-Phasen hinweg versionieren und wie sie Sicherheitsanforderungen in Tests und Monitoring integrieren. Gleichzeitig bleibt die strategische Frage, wie schnell Infrastruktur verfügbar ist, weil ohne Rechenkapazität selbst die beste Governance-Vorbereitung wenig nützt. Kurzfristig verschiebt die Zeitplanung des Digital Omnibus den Druck auf bestimmte Pflichten, mittelfristig entscheidet aber vor allem die Kombination aus Genehmigungsgeschwindigkeit, Skalierbarkeit der Rechenzentren und der Fähigkeit, KI-Systeme kontinuierlich auf neue technische Standards zu bringen.
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