Keyfacts:
- Governance-Lücke bei KI: 74 % der Unternehmen haben Nachholbedarf – nur 26 % verfügen über eine unternehmensweite Trusted-AI-Strategie.
- Wirksame KI-Governance braucht klare Rollen, Prozesse und zentrale Plattformen.
- In fünf Schritten zeigen wir, wie Unternehmen Governance als Fundament einer verantwortungsvollen KI-Strategie etablieren.
Generative KI ist in deutschen Unternehmen angekommen – strategisch, technologisch, operativ. Doch während Use Cases, Budgets und Ambitionen wachsen, bleibt eine zentrale Frage oft unbeantwortet: Wer übernimmt die Verantwortung? Die Antwort lautet: Governance und diese sollte nicht nur konzipiert, sondern auch betrieben werden – idealerweise über eine zentrale Plattform, die Governance nicht nur dokumentiert, sondern in Workflows und Dashboards operationalisiert.
KI-Governance: 74 Prozent der Unternehmen haben Nachholbedarf
Laut unserer aktuellen Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2025“ haben 69 Prozent der Unternehmen bereits eine Strategie für generative KI formuliert. Doch nur 26 Prozent verfügen über eine unternehmensweite Trusted-AI-Strategie.
Die Lücke zwischen Anspruch und Umsetzung ist offensichtlich – und gefährlich. Denn ohne klare Governance-Strukturen droht der Kontrollverlust: Shadow AI, ethische Grauzonen, regulatorische Risiken.
Die Erkenntnis ist nicht neu, aber sie wird dringlicher: KI-Governance ist kein Compliance-Add-on, sondern essenziell für eine skalierbare, verantwortungsvolle und zukunftsfähige KI-Strategie.
Fünf konkrete Hebel für eine wirksame KI-Governance
- Verantwortung operationalisieren – mit klaren Rollen und Prozessen
Was zu tun ist:
Etablieren Sie ein AI Target Operating Model mit definierten Rollen, wie beispielsweise einem Responsible AI Officer, und abgestimmten Prozessen für Entwicklung, Genehmigung und Monitoring von KI-Anwendungen.
Sorgen Sie für eine strukturelle Verankerung in der Linienorganisation – nicht nur in Innovationsprojekten. Cloudbasierte Plattformen ermöglichen es, ein AI Target Operating Model direkt in der Systemarchitektur abzubilden – inklusive klar definierter Rollen wie AI Steward, Product Owner und Compliance Manager.
- Zentrale Plattformen aufbauen – statt Insellösungen verwalten
Unsere Studie zeigt: Unternehmen, die bereits zentrale Plattformen für KI-Services etabliert haben, sind deutlich weiter in der Umsetzung. Cloudbasierte Lösungen bieten nicht nur ein zentrales Modellinventar, sondern auch automatisierte Freigabeprozesse, Compliance-Dashboards und eine durchgängige Dokumentation.
Was zu tun ist:
Setzen Sie auf zentrale Plattformen, die einen Überblick über alle Modelle bieten, klare Freigabeprozesse enthalten und automatische Kontrollen ermöglichen. So wird Governance direkt in den Entwicklungsprozess eingebaut: Ein KI-System darf erst in den Einsatz, wenn die Risiken geprüft und dokumentiert sind.
- Vertrauenswürdige KI priorisieren – Ethik und Regulatorik systematisch integrieren
68 Prozent der Unternehmen sehen Ethik als größte Hürde bei der KI-Implementierung. Gleichzeitig fehlt es zwei Dritteln an klaren Governance-Strukturen.
Was zu tun ist:
Integrieren Sie ethische Leitlinien, Risikoklassifizierungen und gesetzliche Anforderungen, wie beispielsweise den EU AI Act, in Ihre Betriebsmodelle. Entwickeln Sie ein Trusted-AI-Framework, das technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte verbindet.
- Technologie gezielt als Governance-Hebel nutzen
Moderne Plattformen unterstützen dabei, Governance in der Praxis umzusetzen – etwa durch automatisierte Risikoindikatoren, transparente Workflows und zentrale Modellinventare. Sie können zudem regulatorische Anforderungen wie den EU AI Act oder das NIST AI RMF durch integrierte Risiko- und Compliance-Funktionen adressieren.
Was zu tun ist:
Nutzen Sie Plattformen, die automatische Risikoindikatoren, Versionsmanagement und Compliance-Checks ermöglichen. Achten Sie gleichzeitig darauf, dass technologische Werkzeuge in organisatorische Verantwortung eingebettet sind.
- Enablement als Kulturarbeit begreifen – nicht als Pflichtschulung
Nur ein Viertel der Unternehmen hat bislang konkrete Schulungsprogramme für Trusted AI umgesetzt. Die Lücke zwischen Erkenntnis und Realität bleibt groß.
Was zu tun ist:
Entwickeln Sie rollenbasierte Schulungsprogramme für Fachbereiche, Führungskräfte und Entwickler:innnen. Vermitteln Sie neben Technikverständnis auch ethische und regulatorische Aspekte – kontinuierlich, nicht einmalig.
Fazit: Operationalisierte KI-Governance ist kein Wettbewerbsvorteil – sie ist Voraussetzung
KI-Governance ist der Betriebskern einer skalierbaren, verantwortungsvollen und zukunftsfähigen KI-Strategie. Unternehmen, die jetzt in klare Strukturen, Plattformen und Verantwortlichkeiten investieren, sichern sich nicht nur regulatorische Konformität – sondern auch Vertrauen, Effizienz und Innovationskraft.
