KI wird mehr und mehr Teil des Alltags und Wirtschaftslebens, sowohl vor als auch hinter den Kulissen. Prof. Dr. Vanessa Just ist stellvertretende Geschäftsführerin des KI-Bundesverbands, in dem sich mittlerweile über 600 Unternehmen und Einzelpersonen zusammengefunden haben. Just, die auch Gründerin und CEO des Beratungsunternehmens juS.TECH und Professorin Wirtschaftsinformatik an der FOM Hochschule für Ökonomie und Management in Hamburg ist, spricht über die KI-Lage in Deutschland.
Frau Prof. Just, die zweite KI-Welle rollt – und immer mehr Unternehmen setzen KI ein oder trainieren bereits eigene KI-Systeme. Wo sehen Sie hierzulande die Herausforderungen?
Derzeit lassen sich grob drei Gruppen von Unternehmen beobachten. Ein Teil gehört zu den Vorreitern. Diese Unternehmen nutzen KI bereits produktiv, integrieren sie in Kernprozesse oder trainieren eigene Modelle. Dort ist KI kein Experiment mehr, sondern ein fester Bestandteil von Entscheidungen, Wertschöpfung und Organisation. Diese Unternehmen lernen schnell – und ihr Vorsprung wächst. Daneben gibt es eine große Gruppe von Mitläufern. Viele Organisationen setzen KI punktuell ein: einzelne Tools, einzelne Abteilungen, oft ohne klare Gesamtstrategie. KI ist präsent, aber noch nicht wirksam. Sie erzeugt Effizienzgewinne, führt jedoch bislang kaum zu strukturellen Veränderungen. Diese Gruppe läuft Gefahr, den Anschluss zu verlieren, ohne es sofort zu merken. Und schließlich gibt es Unternehmen, bei denen KI faktisch noch nicht angekommen ist. Nicht aus Ignoranz, sondern aus Überforderung: Ressourcen oder Priorisierung fehlen, es herrschen Unsicherheit und regulatorische Sorgen. Hier wird KI häufig noch als Zukunftsthema betrachtet, obwohl sie längst Gegenwart ist. Entscheidend dabei ist, wie lernfähig Organisationen sind. KI verbreitet sich nicht gleichmäßig wie eine neue Software-Version. Sie verstärkt Unterschiede. Wer früh lernt, lernt schneller. Wer wartet, fällt relativ zurück. Deshalb erleben wir weniger eine einheitliche KI-Welle als vielmehr eine zunehmende Spreizung: zwischen Unternehmen, Branchen und sogar Teams innerhalb derselben Organisation. Genau diese Ungleichzeitigkeit wird in den kommenden Jahren zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor.
Gibt es »Knackpunkte«, an denen Unternehmen in der Anwendung noch scheitern oder bei denen sie nicht weiterkommen?
Ja, es gibt mehrere Knackpunkte und sie wiederholen sich erstaunlich konstant, unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße. Auffällig ist, dass sie selten technischer Natur sind. Ein zentraler Knackpunkt ist die strategische Einbettung von KI. Häufig wird KI noch als isoliertes IT-Projekt behandelt. Viele Unternehmen identifizieren Use-Cases, bleiben aber im Pilotstadium stecken, weil der Übergang zur Entscheidung fehlt, ob KI Teil des Kerngeschäfts wird. Hinzu kommen offene Fragen zu Verantwortung und Haftung. Solange nicht geklärt ist, wer entscheidet und Verantwortung trägt, bleibt KI oft auf unverbindliche Assistenz beschränkt. Ein weiterer Engpass ist die Datenrealität: fragmentierte, historisch gewachsene Datenlandschaften und fehlende Priorisierung von Datenqualität. Verstärkt wird das durch ein Kompetenzgefälle in den Organisationen und eine Kultur, die KI entweder über- oder unterschätzt. Kurz gesagt scheitern Unternehmen selten daran, KI zu starten, sondern daran, sie zur eigenen Sache zu machen. Der eigentliche Engpass liegt nicht in der Technologie, sondern in Entscheidungsfähigkeit, Verantwortungsübernahme und Lernbereitschaft.
Sie wollen als Verband auch die nachhaltigen und ethischen Aspekte des KI-Einsatzes nicht ausblenden.
Nachhaltigkeit und Ethik sind keine Gegensätze zur Innovation, sondern ihre Voraussetzung. KI kann die Integration erneuerbarer Energien verbessern, Netze stabilisieren und Emissionen senken. Entscheidend ist, Green-AI-Prinzipien von Beginn an mitzudenken: energieeffiziente Modelle, transparente Nutzung von Rechenressourcen und nachhaltige digitale Infrastrukturen. Gleichzeitig setzen wir uns dafür ein, dass insbesondere Start-ups und KMU Zugang zu Daten, Infrastruktur und Förderinstrumenten erhalten, um nachhaltige KI-Lösungen in die Praxis zu bringen. Ebenso braucht es ein allgemeines Bewusstsein in Bezug auf den Wasser- und Stromverbrauch von KI, trotzdem wird dieser Ressourcenverbrauch in vielen Unternehmen bislang kaum systematisch mitgedacht.
Viele Politikerinnen, Politiker und auch Unternehmen mahnen eine europäische Souveränität im KI-Bereich an. Wie lässt sich die gemeinsam mit allen Akteuren erreichen?
Europäische KI-Souveränität erreichen wir nur, wenn wir Regulierung und Innovation konsequent zusammendenken. Als Verband sehen wir unsere Rolle darin, diese Perspektiven aus der Wirtschaft systematisch in die politische Gestaltung einzubringen und so einen konstruktiven Beitrag zu leisten. Mit dem AI Act hat Europa vorerst einen wichtigen Ordnungsrahmen geschaffen, entscheidend ist nun, wie dieser in der Praxis umgesetzt wird: Er muss Innovation ermöglichen und gleichzeitig Unternehmen die nötige Rechts- und Planungssicherheit geben. Genau hier setzt der aktuelle Digital-Omnibus-Entwurf der Europäischen Kommission an. Er adressiert strukturelle Schwächen im bestehenden EU-Rechtsrahmen, in dem zentrale Begriffe und Pflichten heute je nach Gesetz unterschiedlich geregelt sind.
Gehören KI-Förderung und KI-Regulierung für Sie zusammen?
Ja, Förderung und Regulierung gehören untrennbar zusammen, aber nur, wenn sie strategisch aufeinander abgestimmt sind. KI-Förderung ohne Regulierung führt zu Geschwindigkeit ohne Richtung. KI-Regulierung ohne Förderung führt zu Sicherheit ohne Wirkung. Beides greift zu kurz. Regulierung setzt den Rahmen dessen, was gesellschaftlich akzeptabel ist, Förderung ermöglicht Bewegung innerhalb dieses Rahmens. Ohne gezielte Unterstützung bleibt Regulierung insbesondere für Mittelstand und Verwaltung abstrakt. Gleichzeitig kann gute Regulierung selbst ein Innovationsfaktor sein, wenn sie Orientierung schafft, Unsicherheit reduziert und Investitionen erleichtert. Der kritische Punkt ist die Umsetzung: Unternehmen brauchen Unterstützung, um Regulierung in konkrete Prozesse zu übersetzen – etwa durch Sandboxes, AI-Voucher oder klare Anlaufstellen für KI-Compliance, wie wir sie schon länger fordern.
In Ihrem Verband finden sich viele unterschiedliche Menschen und Unternehmen. Was sind Fragestellungen, die Sie derzeit besonders beschäftigen?
Der KI-Bundesverband bringt sehr unterschiedliche Akteure zusammen, von Start-ups und mittelständischen Unternehmen über Industrie und Forschung bis hin zu KI-Expertinnen und -Experten. Entsprechend breit sind auch die Themen, mit denen wir uns beschäftigen. Im Kern geht es jedoch um eine übergeordnete Aufgabe: die Zukunfts- und Wettbewerbsfähigkeit des Wirtschaftsstandorts Deutschland. Dabei spielt die Frage eine zentrale Rolle, welchen Beitrag KI insgesamt leisten kann und welche Rolle insbesondere deutsche KI-Unternehmen dabei einnehmen.
Bereits vor Jahren, als die Digitalisierung so langsam losging, mahnten Expertinnen und Experten mehr Kooperationsbereitschaft seitens der Unternehmen an.
Kooperationsbereitschaft war lange Zeit tatsächlich eine Schwachstelle, gerade im deutschen Mittelstand, der stark auf Eigenlösungen und gewachsene Strukturen setzt. KI wurde vielfach als schwer kontrollierbar und rechtlich riskant wahrgenommen. Diese Haltung verändert sich nach unseren Beobachtungen derzeit spürbar. Auch im Mittelstand wächst die Einsicht, dass der Erfolg von KI maßgeblich von der Stärke des Ökosystems abhängt. Die Kooperationsbereitschaft ist heute höher als früher, bleibt aber selektiv und fragil. Unternehmen haben gelernt, dass sie KI nicht allein stemmen können. Daten, Talente, Infrastruktur und regulatorische Fragen sind zu komplex. Kooperation ist damit kein Nice-to-have mehr, sondern häufig Voraussetzung, um überhaupt handlungsfähig zu werden.
Wie sehr müssen oder sollten die einzelnen Entwicklungsstufen von KI transparenter gemacht werden – auch um Ängste abzubauen oder frühzeitig kritische Entwicklungen zu erkennen?
Transparenz im KI-Bereich ist ein Schlüssel für Vertrauen, darf aber nicht undifferenziert eingesetzt werden. Nutzerinnen und Nutzer müssen verstehen, wofür KI eingesetzt wird, welche Auswirkungen diese für den eigenen Arbeitsplatz oder das eigene Geschäftsmodell hat und welche Risiken bestehen, gleichzeitig müssen Geschäftsgeheimnisse und Innovationsfähigkeit geschützt bleiben. Der richtige Ansatz ist eine risikobasierte Transparenz: Je größer der potenzielle Einfluss eines KI-Systems auf Menschen und Gesellschaft, desto höher sind die Anforderungen. Transparenz heißt dabei nicht, dass alles offengelegt wird, sondern dass die jeweils relevanten Akteure die Informationen erhalten, die sie für Verantwortung und Kontrolle benötigen. So lassen sich Vertrauen schaffen, Innovation ermöglichen und unbegründete Ängste abbauen.
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