MANNHEIM / LONDON (IT BOLTWISE) – Laut einer ZEW-Umfrage untersagen nur wenige Unternehmen ihren Mitarbeitenden die Nutzung generativer KI-Anwendungen. In der Informationswirtschaft liegt der Anteil bei vier Prozent, im verarbeitenden Gewerbe bei acht Prozent. Gleichzeitig zeigen Daten, wie stark Unternehmensgröße und Branchenpraxis die Einführung beschleunigen. Die Ergebnisse werfen Fragen nach Governance, Sicherheit und dem sicheren Umgang mit Unternehmenswissen auf.
Die Frage, ob generative KI in Unternehmen „einfach genutzt“ werden darf, wird derzeit weniger durch technische Grenzen als durch Richtlinien entschieden. Eine Umfrage des ZEW aus Mannheim zeigt: In der deutschen Informationswirtschaft und im verarbeitenden Gewerbe verbieten nur wenige Firmen ihren Beschäftigten die Nutzung entsprechender KI-Anwendungen. Gleichwohl ist das Bild nicht einheitlich. Während viele Betriebe KI entweder aktiv bereitstellen oder tolerieren, existiert in einem kleinen, aber relevanten Teil klare No-Go-Regeln. Besonders interessant ist dabei, dass parallel andere Institute in breiterem Umfang steigende KI-Nutzungszahlen beobachten, was auf ein Spannungsfeld zwischen Adoption und Kontrollbedürfnis hindeutet.
Nach den ZEW-Angaben wurden im Rahmen eines Branchenreports im Zeitraum März und April dieses Jahres rund 1.500 Unternehmen in Deutschland repräsentativ befragt, konzentriert auf die genannten zwei Bereiche. In der Informationswirtschaft untersagen vier Prozent die Nutzung generativer KI-Anwendungen durch die Belegschaft. Gleichzeitig stellen 58 Prozent gezielt KI-Anwendungen zur Verfügung, 16 Prozent erlauben die Nutzung explizit ohne eigene Anwendungen bereitzustellen, und 22 Prozent tolerieren die Nutzung lediglich. Im verarbeitenden Gewerbe ist die Haltung etwas strenger: Dort verbieten acht Prozent den Einsatz, 30 Prozent stellen KI-Anwendungen bereit, 23 Prozent erlauben ohne Bereitstellung und 39 Prozent tolerieren.
Diese Verteilung lässt sich technologisch gut einordnen: Generative KI ist in der Praxis selten „nur ein Tool“, sondern greift typischerweise in Arbeitsprozesse ein, die sensibel für Datenabfluss und Qualitätsrisiken sind. Selbst wenn die Kernmodelle Cloud-basiert sind oder über APIs angebunden werden, wird der Unterschied zwischen „bereitstellen“, „erlauben“ und „tolerieren“ oft durch die Governance-Mechanik definiert. Bereitgestellte Lösungen werden meist über zentrale Mandanten, Logging, Zugriffskontrollen und Rollenmodelle abgesichert. Bei reiner Toleranz fehlen diese Schutzbarrieren häufig, wodurch Unternehmen stärker auf Awareness und freiwillige Verhaltensregeln setzen. Genau deshalb ist der Anteil an Verboten trotz insgesamt hoher Adoption in bestimmten Branchenlogiken nachvollziehbar: Im verarbeitenden Gewerbe sind Produktwissen, Rezepturen oder Prozessparameter häufig besonders schützenswert.
Marktseitig passt das Bild zu Daten, die das Ifo-Institut jüngst erhoben hat: Demnach nutzen mittlerweile 54,4 Prozent der Unternehmen KI-Software, im Vorjahr lag der Anteil noch knapp bei 41 Prozent. Gleichzeitig macht der Größenfaktor den Unterschied sichtbar: Während mehr als zwei Drittel der Großunternehmen (67,2 Prozent) KI einsetzen, erreichen mittlere Firmen gut 47 Prozent und kleine Unternehmen 51,2 Prozent. Diese Diskrepanz lässt sich als typischer Effekt von Skalierung verstehen: Großkonzerne können KI-Governance, Compliance-Workflows und technische Sicherheitsmaßnahmen eher standardisieren, während der Mittelstand häufiger mit fragmentierten IT-Landschaften, knappen Ressourcen und heterogenen Datenbereichen arbeitet. Experten berichten daher immer wieder, dass die „letzte Meile“ der sicheren KI-Nutzung oft weniger vom Modell abhängt als vom Betriebsmodell.
Für Unternehmen ist dabei entscheidend, wie sie die KI-Entscheidungen operationalisieren. Im Vergleich zu „Cloud-only“‑Rollouts verfolgen viele größere Anbieter einen Ansatz, der die KI-Integration in bestehende Plattformen zieht: Identitäten werden über SSO geregelt, Berechtigungen werden mit dem Berechtigungsmodell der Fachsysteme verknüpft, und Daten werden vor dem Prompting gefiltert oder pseudonymisiert. Solche Schutzschichten unterscheiden sich deutlich von Szenarien, in denen Mitarbeitende ohne Freigaben eigenständig generative KI in Browsern nutzen. Genau dort entstehen Risiken durch unkontrollierte Eingaben, unklare Aufbewahrungsfristen und potenziell problematische Weiterverarbeitungen von Informationen. Zudem spielt die Qualitätssicherung eine Rolle: Selbst mit Zugriff auf interne Knowledge-Basen kann KI falsche oder widersprüchliche Inhalte erzeugen, was in regulierten oder sicherheitsrelevanten Umgebungen zusätzliche Prüfketten erfordert.
Aus Wettbewerbs- und Anbieterperspektive zeigt sich ein weiteres Muster: Während viele Konzerne KI-gestützte Produktivitäts- und Supportprozesse großflächig testen, bleibt der Mittelstand häufig bei ersten Pilotbereichen. In der Praxis ähneln sich Strategien verschiedener Technologielandschaften dennoch: Microsoft-Ökosysteme etwa forcieren KI-Funktionen über Produktivitätssoftware und Unternehmensverwaltung, während andere Anbieter eher über DevOps-, Modell- oder Integrationsplattformen in bestehende Workflows gehen. Für Entscheider bedeutet das: Wettbewerb findet nicht nur auf der Modellseite statt, sondern auf der Ebene von Integrationsfähigkeit, Sicherheitsfunktionen und dem „Go-live“-Tempo. Der Unterschied zwischen „zulassen“ und „verboten“ ist dabei oft weniger dogmatisch als pragmatisch—und wird mit zunehmender Reife der internen Controls tendenziell restriktive Richtlinien ablösen, sofern sie nachvollziehbar und auditierbar gemacht werden.
Regulatorisch und datenschutzbezogen bleibt die Lage dynamisch, weil Unternehmen die Anforderungen des Datenschutzrechts und künftig stärker auch KI-spezifische Pflichten im Blick behalten müssen. Schon heute ist klar: Wer KI-Tools in Arbeitsprozesse einbindet, muss klären, welche personenbezogenen Daten verarbeitet werden, wie der Zweck eingeschränkt bleibt und welche Auftragsverarbeitungs- bzw. Informationspflichten gelten. Zusätzlich sollten Firmen dokumentieren, wie sie Prompt-Inhalte behandeln, wie sie Zugriffsrechte verwalten und welche technischen und organisatorischen Maßnahmen (TOMs) Risiken mindern. Gerade beim „Tolerieren“ ohne echte technische Einbindung entsteht oft ein Governance-Defizit, das sich später teuer korrigieren lässt—z. B. durch Nachsteuerung, Incident-Analysen oder Schulungsprogramme, die den technischen Schutz nicht ersetzen können.
In die Zukunft gelesen, deuten die ZEW-Daten auf eine Phase hin, in der Richtlinien reifen müssen: Unternehmen werden voraussichtlich stärker von pauschalen Verboten zu granularen Freigaben wechseln, etwa nach Datenklassen, Rollenprofilen oder Anwendungsfällen. Ein realistischer nächster Schritt ist die Standardisierung eines sicheren „KI-Playbooks“, das beschreibt, wann ein Tool freigegeben ist, wie Eingaben zu prüfen sind und welche Monitoring- und Qualitätschecks greifen. Damit entsteht für Entwickler und IT-Teams auch ein planbarer Hebel: Sie können KI-Funktionen als kontrollierte Services bereitstellen statt als unstrukturierte Einzel-Tools. Wenn die Nutzungsquote laut Ifo weiter steigt, dürfte der Wettbewerb um Integrations- und Sicherheitsreife weiter zunehmen—und genau diese Reife entscheidet darüber, ob aus tolerierter Nutzung langfristig produktive, rechtssichere KI-Entwicklung im Alltag wird.
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