TAMPA, FLORIDA / LONDON (IT BOLTWISE) – US-Militärs sehen die größte Hürde für KI im Einsatz weniger in neuen Modellen als im Zugang zu den Daten, und zwar innerhalb der richtigen Sicherheitsumgebungen. Bei DoDIIS Worldwide wurde betont, dass Daten aus mehreren Quellen schnell integriert und an Kommandeure und Einsatzkräfte geliefert werden müssen. Für die KI-gestützte Zielanalyse und den gesamten Targeting-Zyklus soll Automatisierung und Integrationsgeschwindigkeit steigen. Zusätzlich verlangen die Verantwortlichen neue Ansätze für Cybersecurity sowie eine nachvollziehbare Steuerung von KI-Modellzugriffen.
Wenn KI in der Gefechtsführung einen echten Vorteil liefern soll, reicht es offenbar nicht, leistungsfähigere Modelle zu entwickeln. Bei DoDIIS Worldwide in Tampa, Florida, rückten Militärverantwortliche genau diesen Engpass in den Mittelpunkt: der Datenzugang. Robert Shaffer, deputy director of intelligence at U.S. Space Command, fasst die Lage in einem Satz zusammen: „The toughest challenge for us is adoption, “ und beschreibt danach sehr konkret, worauf es ankommt: „It’s figuring out how to properly use it, how to do it in the right enclave and give it the access to the material that it needs in order to help support our decision-making and drive that decision advantage.“ Dahinter steckt technisch betrachtet ein klassisches Bereitstellungsproblem aus der Unternehmenswelt, nur verschärft durch strikte Sicherheitszonen und die Notwendigkeit, dass KI-Workflows die richtigen Daten zur richtigen Zeit erhalten.
Im weiteren Verlauf wurde deutlich, warum die Datenfrage nicht als Randthema behandelt werden sollte. Shaffer und weitere Teilnehmer verwiesen auf aktuelle Operationen wie „Epic Fury“, die gezeigt hätten, wie wichtig es ist, Daten aus verschiedenen Quellen rasch zu integrieren und sie direkt an Kommandeure sowie Operateure auszuliefern. Jananne Swoopes, deputy director for intelligence for the Joint Staff, stellte dazu die Forderung, Wettbewerbs- und Konfliktszenarien nicht in getrennte Datenwelten zu zerlegen: „We need it integrated. We need it automated. We need it faster, “ lautet ihr Kernpunkt. Für die Praxis heißt das: Statt paralleler, voneinander abgeschotteter Datenpipelines braucht es eine Architektur, die Datenströme kanalübergreifend normalisiert, Metadaten konsistent verwaltet und gleichzeitig klare Zugriffsgrenzen einhält.
Aus Sicht der KI-Engineering-Planung berührt das unmittelbar die Frage, wie sich KI bereits heute produktiv in Teilprozesse einfügt und wie daraus langfristig ein durchgängiger Targeting-Workflow entsteht. Swoopes sagte, KI trage bereits in Teilbereichen bei, etwa indem sie Daten für Analysten schneller bereitstellt und bei der Analyse von Zielsystemen unterstützt. Das längerfristige Ziel ist dagegen die Nutzung von KI über den kompletten Targeting Cycle hinweg – von der Intelligence Collection bis zur Bewertung, ob ein kinetischer oder nicht-kinetischer Effekt das beabsichtigte Ergebnis erreicht hat. Zusätzlich wird KI als Werkzeug beschrieben, um die wachsende Datenmenge neuer Sensoren besser zu filtern. Shaffer formuliert dabei die Arbeitsaufteilung, die solche Systeme ermöglichen sollen: „AI could help identify the signal and the noise, “ und unterstützen „collection and processing, exploitation and dissemination“. Technisch ist das im Kern eine Kombination aus Datenfusion, Feature-Extraktion und Klassifikations-/Rank-Mechanismen, die operative Teams von der Rohdatenflut entlasten.
Damit KI im Maßstab funktioniert, reicht allerdings auch die Datenintegration allein nicht aus. Die Diskussion drehte sich deshalb um Cybersecurity-Ansätze, die nicht erst im Ernstfall nachgezogen werden, sondern bereits in die Systemarchitektur eingewoben sind. Elizabeth Durham-Ruiz, director of C4 and CIO at U.S. Strategic Command, machte dabei eine sehr konkrete betriebliche Lücke sichtbar: Sie arbeitet daran, eine Art Registry für KI-Modelle aufzubauen und festzulegen, wer Zugriff erhält. „There are so many well-intentioned individuals who’ve been helping us, so we’ve got to have a registry, “ sagte sie. Entscheidend sei zudem eine Methodik zur Nachverfolgung von Zugriffsrechten, etwa über „some kind of credential access management capability.“ Aus Engineering-Sicht ist das ein Schritt weg von ad-hoc Zugriffsmodellen hin zu Governance: Modellespezifische Berechtigungen, Auditierbarkeit und kontrollierte Ausführungsumgebungen, in denen KI-Workloads nur die freigegebenen Daten und Ressourcen sehen.
Parallel dazu wurde die organisatorische Dimension adressiert, weil KI nicht nur aus Modellen besteht, sondern aus Prozessen, Rollen und Verantwortlichkeiten. Die Verantwortlichen deuteten einen kulturellen Wandel als notwendige Voraussetzung an, damit KI-Anwendungen nicht als isolierte Experimente enden. Auch Resilienz wurde als Architekturprinzip beschrieben, nicht als Maßnahme im Krisenmodus. Durham-Ruiz brachte das mit einer Aussage auf den Punkt, die besonders für IT- und Netzwerkplanung relevant ist: „You can’t grow your PACE plan in the middle of a crisis, “ wobei sie sich auf Primary, Alternate, Contingency und Emergency Communications Pläne bezieht. Das impliziert, dass KI-gestützte Workflows frühzeitig mit redundanten Kommunikations- und Betriebspfaden verknüpft werden müssen – sonst entstehen in eskalierten Lagen genau die Verzögerungen, die der KI-Vorteil eigentlich reduzieren soll.
Für Unternehmen, die KI-Infrastruktur in sicherheitskritischen Umgebungen betreiben oder reglementierte Datenräume haben, lässt sich daraus ein praktisches Muster ableiten: Der dominante Engpass liegt oft zwischen Datenverfügbarkeit und Zugriffskontrolle, nicht im Modelltraining. Wer KI in Produktion bringt, muss daher zuerst die Datenpufferung, Rechteverwaltung und Model-Governance sauber auslegen und testen, inklusive Auditierbarkeit und kontrollierter Enclave-Nutzung. Gleichzeitig zeigt der Diskussionsfokus, dass „Automatisierung“ in der Praxis mehr bedeutet als nur eine KI-App: Es geht um integrierte Workflows, schnelle Datenlieferketten und die Fähigkeit, in komplexen Zielanalyse-Schritten verlässliche Ergebnisse in eine Entscheidungshierarchie einzuspeisen. In diesem Sinne wird KI im operativen Kontext zu einer Disziplin, die aus Datenarchitektur, Security Engineering und Prozessdesign zusammengesetzt ist – nicht zu einem reinen Modellproblem.
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