Künstliche Intelligenz ist in vielen deutschen Unternehmen ein Thema nicht nur auf der strategischen Ebene, sondern rein praktisch. Auch, wenn Sam Altman seine Warnung vor KI-bedingtem Stellenabbau wieder etwas zurückgenommen hat, auf der „Accelerate AI“-Konferenz der Commonwealth Bank of Australia erklärte er laut Reuters, er habe den Abbau von Einstiegsjobs im Bürobereich bislang überschätzt. „Ich bin froh, dass ich mich in dieser Sache geirrt habe. Ich hatte gedacht, dass es inzwischen mehr Auswirkungen auf den Abbau von Einstiegspositionen im Bürobereich gegeben hätte, als es tatsächlich der Fall ist“. Die Hoffnungen der Unternehmen in höhere Effizienz und Effektivität sind aber weiterhin ungebrochen und sicher schwingt da auch weiterhin der Wunsch mit, Personal zu sparen oder welches zu sparen, was man sich ohnehin nicht hätte leisten können.
Eine Untersuchung von Red Hat beschäftigt sich damit, wie stabil die dafür notwendigen organisatorischen und steuernden Rahmenbedingungen tatsächlich sind. Der Open-Source-Unternehmen ließ die Studie vom Marktforschungsinstitut Censuswide erarbeiten. Insgesamt wurden 500 IT-Entscheider aus fünf europäischen Ländern befragt, davon jeweils 100 aus Deutschland. Im Fokus der Umfrage standen digitale Souveränität, der aktuelle KI-Einsatz sowie die vorhandenen Governance-Strukturen rund um KI.
Kernergebnisse der Studie – Wichtigste Zahlen auf einen Blick
Studiendetails und Methodik
Untersuchungsgegenstand
Die Studie wurde von Red Hat, dem weltweit führenden Anbieter von Open-Source-Lösungen, in Auftrag gegeben und vom Marktforschungsinstitut Censuswide durchgeführt. Sie untersucht die digitale Souveränität, den KI-Einsatz und die dazugehörigen Governance-Strukturen in deutschen Unternehmen im europäischen Vergleich.
Methodik
Zentrale Erkenntnisse im Detail
1. Fehlende Governance bei Agentic AI
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur einzelne Aufgaben unterstützen, sondern eigenständig handeln, Entscheidungen vorbereiten oder Prozesse ausführen. Diese Systeme greifen oftmals auf verschiedene Datenquellen zu und entfalten Wirkung über einzelne Anwendungsfälle hinaus.
Deutlicher Nachholbedarf in Deutschland:
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Nur 30% der deutschen Unternehmen verfügen über ausgereifte Governance-Strukturen für Agentic-AI-Lösungen
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29% berichten von vorhandenen, aber lückenhaften Regelwerken
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27% geben an, dass ihre Governance lediglich die Grundlagen abdeckt
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Damit verfügen fast 76% der deutschen Unternehmen über keine voll entwickelten Steuerungs- und Kontrollmechanismen
Internationaler Vergleich: Länderübergreifend verfügen 64% der Unternehmen über zumindest teilweise oder umfassende Strukturen – Deutschland liegt deutlich darunter.
2. KI-Souveränität und Abhängigkeit von globalen Anbietern
KI-Souveränität wird in der Studie definiert als die Fähigkeit von Unternehmen, den Einsatz von KI kontrolliert zu gestalten, Abhängigkeiten zu beherrschen und im Bedarfsfall Anbieter oder Technologien wechseln zu können.
Kritische Abhängigkeiten:
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Nur 57% der deutschen Unternehmen haben eine definierte Exit-Strategie, falls ihr primärer KI-Anbieter den Zugang zu Diensten einschränkt
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37% erwarten moderate bis erhebliche Auswirkungen auf die Geschäftskontinuität bei einem solchen Wechsel
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4 von 10 deutschen Unternehmen haben keinen definierten Notfallplan
Dies zeigt eine strukturelle Diskrepanz zwischen strategischen Zielsetzungen und der praktischen Handlungsfähigkeit.
3. Transparenz bei Datenverarbeitung
Ein wesentlicher Bestandteil von KI-Souveränität ist Transparenz über Datenverarbeitung und -zugriff:
Deutschland rangiert damit vor den Niederlanden und Italien (jeweils 90%).
Open Source als Lösungsansatz
Vor dem Hintergrund der identifizierten Lücken messen die Befragten Open-Source-Ansätzen eine zentrale Rolle bei:
Erwartete Beiträge von Open Source (für die kommenden 3 Jahre)
Politische Forderungen
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72% der Befragten sprechen sich dafür aus, dass der Gesetzgeber Open-Source-Prinzipien wie Transparenz, Prüfbarkeit und klare Lizenzmodelle verbindlich verankert, um KI-Souveränität strukturell zu fördern
Zitate der Red-Hat-Verantwortlichen
Gregor von Jagow, Senior Director & Country Manager Deutschland bei Red Hat:
„Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Kluft. KI ist in den Unternehmen angekommen, aber Kontrolle und Steuerbarkeit halten nicht im gleichen Tempo Schritt. Hier wird Open Source entscheidend, weil offene Ansätze die Unternehmen dazu befähigen, Abhängigkeiten zu reduzieren und gleichzeitig die Flexibilität zu behalten, unterschiedliche KI-Modelle und Infrastrukturen zu kombinieren.“
Hans Roth, Senior Vice President & General Manager EMEA, Red Hat:
„In der gesamten EMEA-Region haben sich die Diskussionen auf Vorstandsebene weiterentwickelt. Statt um erste Experimente geht es heute darum, wie sich KI so einsetzen lässt, dass sie Anforderungen an Souveränität, Sicherheit und Regulierung erfüllt.“
Fazit der Studie
Die Red-Hat-Studie zeichnet ein konsistentes Bild:
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KI ist operativ fest verankert, aber die organisatorischen und steuernden Rahmenbedingungen hinken hinterher
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Governance-Reife wächst nicht im gleichen Tempo wie die schnelle Verbreitung autonom agierender KI-Systeme (Agentic AI)
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Strukturelle Abhängigkeiten von globalen Anbietern bestehen trotz strategischer Awareness – im Störungs- oder Wechselfall können erhebliche Auswirkungen entstehen
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Open Source wird nicht als technisches Beiwerk verstanden, sondern als zentrales Instrument, um Kontrolle, Anpassungsfähigkeit und Transparenz zu stärken
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Der erfolgreiche und nachhaltige Einsatz von KI scheitert weniger an der technischen Verfügbarkeit als an der systematischen Ausgestaltung von Governance und Souveränität