Red Hat, Anbieter von Open-Source-L\u00f6sungen, hat die Ergebnisse einer Umfrage ver\u00f6ffentlicht, f\u00fcr die 1.400 CIOs in 14 L\u00e4ndern, darunter auch Deutschland, zur KI-Nutzung und zum KI-Risikomanagement in ihrem Unternehmen befragt wurden. Die Untersuchung zeigt, dass autonome KI-Agenten zwar rasch in den produktiven Einsatz \u00fcbernommen werden \u2013 immerhin haben bereits 94 Prozent der Befragten aus Deutschland solche Agenten im Produktivbetrieb. Doch um die Governance ist es nicht so gut bestellt, wie die Befragten glauben, denn vielen Unternehmen fehlt es an umfassenden operativen Einblicken in den Einsatz der KI-Systeme.<\/p>\n
Die Mehrheit der befragten deutschen CIOs (80 %) ist \u00fcberzeugt, dass ihre KI-Agenten sicher arbeiten und regulatorische Vorgaben erf\u00fcllen. Ihre Zuversicht st\u00fctzt sich auf den Einsatz von Guardrails und Monitoring. Allerdings zeigen die Untersuchungsergebnisse, dass dieser Optimismus nicht unbedingt gerechtfertigt ist, da es an vielen Stellen an Sichtbarkeit fehlt:<\/p>\n
Lediglich 43 Prozent der Befragten kennen die Datenfl\u00fcsse in ihrem Unternehmen genau und wissen, wo Daten gespeichert und verarbeitet werden. Nur vier von zehn haben einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber ihre Software-Lieferkette und alle direkten und indirekten Abh\u00e4ngigkeiten. Gerade mal ein Drittel (33 %) bewertet die von KI-Anbietern ausgehenden Risiken kontinuierlich und nicht nur beim initialen Onboarding.<\/p>\n
Die Ergebnisse zeigen, dass die Befragten zwar davon ausgehen, angemessene Mechanismen implementiert zu haben, um die Sicherheit und Souver\u00e4nit\u00e4t ihrer KI-Agenten und KI-Umgebungen zu gew\u00e4hrleisten. Die Realit\u00e4t sieht jedoch so aus, dass sich diese Mechanismen oft nicht nachweisen oder kontrollieren lassen. Die dynamische Natur von KI-Innovationen und Ver\u00e4nderungen im Markt k\u00f6nnen dann dazu f\u00fchren, dass ein KI-System bei seiner Einf\u00fchrung hohe Sicherheits- und Compliance-Standards erf\u00fcllt, kurze Zeit sp\u00e4ter aber schon stark exponiert ist.<\/p>\n
Deutsche Unternehmen treiben die Einf\u00fchrung von KI weiter voran, und 45 Prozent von ihnen geben an, sich dabei vollst\u00e4ndig auf getestete Guardrails, ein kontinuierliches Monitoring und automatische Interventionsmechanismen verlassen zu k\u00f6nnen. Weitere 35 Prozent der deutschen Unternehmen sind \u201eziemlich zuversichtlich\u201c, dass sie Sicherheit und Compliance im Griff haben, m\u00fcssen aber kleine L\u00fccken bei Guardrails und Monitoring einr\u00e4umen.<\/p>\n
In Produktivumgebungen kann ein Datenaustausch zwischen Enterprise-Plattformen, Cloud-Services und externen KI-Modellen, der nicht vom Monitoring \u00fcberwacht wird, zu Risiken f\u00fchren. 35 Prozent der deutschen Unternehmen geben kleine L\u00fccken bei der Sichtbarkeit der Datenfl\u00fcsse zu; 12 Prozent haben schon KI-Funktionen eingef\u00fchrt, ohne die Datenfl\u00fcsse genau zu verstehen; und 6 Prozent besitzen nur einen sehr begrenzten \u00dcberblick dar\u00fcber, wo Daten gespeichert werden.<\/p>\n
Im internationalen Vergleich zeigen sich dabei deutlich Unterschiede: W\u00e4hrend 61 Prozent der Befragten in S\u00fcdafrika angeben, Datenfl\u00fcsse l\u00fcckenlos nachvollziehen zu k\u00f6nnen, sind es in Frankreich lediglich 31 Prozent. F\u00fcr Unternehmen, die wie deutsche Unternehmen strenge regulatorischen Anforderungen wie DSGVO und EU AI Act erf\u00fcllen m\u00fcssen, bleibt es daher entscheidend, Datenfl\u00fcsse \u00fcber den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungen hinweg nachvollziehbar und \u00fcberpr\u00fcfbar zu machen. Nur so lassen sich Compliance-Verst\u00f6\u00dfe und Datenabfl\u00fcsse vermeiden.<\/p>\n
Immerhin 77 Prozent der deutschen Unternehmen geben an, kritische Schwachstellen in Software binnen 24 Stunden schlie\u00dfen zu k\u00f6nnen, sobald ein Fix verf\u00fcgbar ist. Die \u00fcbrigen Unternehmen ben\u00f6tigen wenige Tage \u2013 l\u00e4nger als eine Woche dauert es nirgendwo.\u00a0Allerdings wissen die meisten Unternehmen nicht genau, welche Software-Komponenten sie einsetzen. Lediglich 38 Prozent haben eine vollst\u00e4ndige und stets aktualisierte Sicht auf alle genutzten Open-Source-Komponenten, inklusive deren Herkunft, Versionsst\u00e4nde und direkten sowie indirekten Abh\u00e4ngigkeiten. L\u00e4nder\u00fcbergreifend sind es nur knapp 33 Prozent.<\/p>\n
37 Prozent der hiesigen Unternehmen haben zwar einen guten \u00dcberblick \u00fcber die Komponenten und Versionen, m\u00fcssen jedoch Abstriche beim Wissen um deren Herkunft und indirekten Abh\u00e4ngigkeiten machen. 23 Prozent fehlt ein vollst\u00e4ndiger \u00dcberblick, unter anderem weil sie sich auf Komponenten von gro\u00dfen Projekten konzentrieren oder die Sichtbarkeit sehr stark von den konkreten Anwendungen beziehungsweise den Gesch\u00e4ftsbereichen, die sie einsetzen, abh\u00e4ngt. 2 Prozent f\u00fchren kein systematisches Tracking ihrer Open-Source-Software-Lieferkette durch.<\/p>\n
Indirekte Abh\u00e4ngigkeiten sind in vielen Open-Source-Projekten \u00fcblich, was bedeutet, dass sie Bibliotheken, Frameworks und andere Komponenten aus weiteren Projekten einbinden. Diese Abh\u00e4ngigkeiten k\u00f6nnen ein erhebliches Risiko darstellen, insbesondere wenn sie nicht effektiv erfasst und evaluiert werden (62 %).<\/p>\n
Bei der Bewertung von Risiken, die von KI-Anbietern ausgehen, sind lediglich 33 Prozent der deutschen Unternehmen gut aufgestellt und verf\u00fcgen \u00fcber messbare Kriterien, die sie im laufenden KI-Betrieb kontinuierlich \u00fcberwachen. Das sind deutlich mehr als beispielsweise in den Niederlanden (knapp 22 %), aber erheblich weniger als etwa in Italien (51 %).<\/p>\n
Zwar f\u00fchren 34 Prozent der Unternehmen in Deutschland ein Risiko-Assessment vor der Einf\u00fchrung neuer KI-Technologien durch, tun sich aber schwer damit, die Risiken auch im Anschluss zu \u00fcberwachen und zu bewerten. 21 Prozent verlassen sich allein auf eine initiale Evaluierung, was in der schnelllebigen KI-Welt unzureichend sein kann, da sich Modelle, Daten, regulatorische Anforderungen oder Bedrohungen fast t\u00e4glich ver\u00e4ndern.<\/p>\n
Diese Herausforderung und dass sie mit messbaren, intern kontrollierten Verfahren bew\u00e4ltigt werden muss, ist den Befragten durchaus bewusst. Nur 5 Prozent der deutschen Unternehmen verlassen sich bei Risikobewertungen allein auf externe Audits, Zertifizierungen und Zusicherungen in Vertr\u00e4gen. Und nur 7 Prozent vertrauen auf die Reputation der Anbieter und Erfahrungswerte oder haben keinen strukturierten Ansatz f\u00fcr die Bewertungen von Anbieterrisiken.<\/p>\n
Die Umfrage wurde von Censuswide unter 1.400 CIOs (ab 25 Jahren) in Gro\u00dfbritannien, Frankreich, Italien, Deutschland, Spanien, den Vereinigten Arabischen Emiraten, Schweden, der T\u00fcrkei, der Schweiz, Polen, S\u00fcdafrika, den Niederlanden, Belgien und Saudi-Arabien im Zeitraum vom 24.08.2026 bis zum 01.09.2026 durchgef\u00fchrt. Censuswide ist Mitglied der Market Research Society und des British Polling Council sowie Unterzeichner des Global Data Quality Pledge.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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