KI am Arbeitsplatz: Was die Daten wirklich zeigen – und was deutsche Unternehmen jetzt tun müssen

Die Studie: Methodik und Grundlagen

Die Studie kombiniert zwei Datenquellen, die ihre besondere Belastbarkeit begründen. Erstens: zwei Runden repräsentativer Beschäftigtenbefragungen, die von den Autoren eigens entwickelt und in sieben Ländern gleichzeitig durchgeführt wurden – USA, Deutschland, Großbritannien, Frankreich, Italien, Schweden und die Niederlande. Die erste Welle erhob im Mai/Juni 2025 rund 5.000 Antworten pro Land, die zweite Welle im Januar/Februar 2026 rund 3.000 pro Land. Befragungsmethodik und Gewichtung orientierten sich an den nationalen Arbeitskräfteerhebungen der jeweiligen Länder, um Vergleichbarkeit zu gewährleisten.

Zweitens: Unternehmensdaten aus dem EU-Erhebungsprogramm zur IKT-Nutzung in Unternehmen (EU-ICT-Firm-Survey, 157.000 Unternehmen in 32 Ländern) sowie aus dem US-amerikanischen Business Trends and Outlook Survey. Diese Kombination aus Beschäftigten- und Unternehmensperspektive über mehrere Jahre hinweg macht die Studie zu einer der methodisch robustesten ihrer Art.

Die wichtigsten Befunde im Überblick

Befund 1: Nutzungsquoten – Deutschland im Mittelfeld

Anfang 2026 nutzen 43% der US-Beschäftigten generative KI für ihre Arbeit. Deutschland liegt mit 31,5% im europäischen Mittelfeld – hinter Großbritannien (36,3%), Schweden (35,6%) und den Niederlanden (35,6%), aber vor Frankreich (28,1%) und Italien (25,6%). Im Vergleich zu den USA entspricht das einem Rückstand von 11,5 Prozentpunkten, oder anders ausgedrückt: US-Beschäftigte nutzen KI zwischen 18% und 68% häufiger als ihre europäischen Kollegen.

Befund 2: Der »Triple Gap« – nicht doppelt, dreifach zurück

Die Nutzungsquote allein unterschätzt den tatsächlichen Abstand. Wer KI nutzt, tut das in den USA mit deutlich höherer Intensität: Bedingte Nutzende dort verbringen 13% ihrer Arbeitszeit mit KI-Anwendungen – in Deutschland sind es nur 7%. Der eigentlich aufschlussreiche Wert aber ist der Anteil aller Arbeitsstunden mit KI-Nutzung, also über Nutzende und Nicht-Nutzende hinweg.

In den USA beträgt dieser Wert 5,2%. Das ist laut Studie mehr als das Dreifache der entsprechenden Werte für Deutschland, Frankreich und Italien. Für diese Länder liegt er schätzungsweise unter 1,7%. Auch das Vereinigte Königreich, Schweden und die Niederlande erreichen nur etwa die Hälfte des US-Wertes. Deutschland hat also nicht nur einen Rückstand bei der Verbreitung – dieser Rückstand wird durch die geringere Nutzungsintensität massiv verstärkt.

Befund 3: Die Schere öffnet sich – Deutschland fällt aktiv zurück

Zwischen den beiden Befragungswellen (Mai/Juni 2025 und Januar/Februar 2026) stieg die Nutzungsquote in den USA um 3,6 Prozentpunkte. In Deutschland, Frankreich und Italien wuchs sie hingegen nur um 0,1 bis 1,1 Prozentpunkte. Das bedeutet: Der Abstand wächst aktiv. Es handelt sich nicht um einen historischen Rückstand, sondern um eine sich beschleunigend öffnende Schere.

Befund 4: Der Scheinvorteil der deutschen Unternehmensdaten

Auf den ersten Blick erscheinen die deutschen Unternehmenszahlen weniger besorgniserregend: 26% der deutschen Unternehmen nutzen KI für irgendeinen Geschäftszweck – das liegt über dem EU-Durchschnitt von 20%. Doch dieser Wert ist trügerisch.

Erstens liegen Dänemark, Finnland und Schweden bereits bei über 35%. Zweitens und entscheidend: Wenn man nur den wertschöpfungsrelevanten Einsatz betrachtet – KI in der Produktion von Gütern und Dienstleistungen –, liegt Deutschland bei nur 6%. Die USA sind bei 7%, Schweden bei 9%. Das legt nahe, dass deutsche Unternehmen KI vor allem für periphere Funktionen wie Marketing oder Verwaltung einsetzen, nicht aber für ihre Kernprozesse. KI als Werkzeug zur Effizienzsteigerung in der Wertschöpfungskette – das ist in Deutschland noch die Ausnahme.

Befund 5: Was erklärt die Lücke? Management – nicht Kultur, nicht Regulierung

Dies ist aus wissenschaftlicher Sicht der bedeutendste Befund der Studie. Die Autoren analysieren systematisch, welche Faktoren die Unterschiede in der KI-Adoption erklären. Strukturelle Merkmale – Altersstruktur der Belegschaft, Bildungsniveau, Branchenzusammensetzung, Betriebsgröße – erklären rund 55% der durchschnittlichen Adoptionslücke zwischen den USA und Europa.

Der verbleibende Teil – also fast die Hälfte der Lücke – lässt sich durch strukturelle Faktoren allein nicht erklären. Was erklärt ihn? Die Studie zeigt in einer erweiterten Analyse: Sobald man Unterschiede in der aktiven Ermutigung von Mitarbeitenden durch ihre Arbeitgeber einbezieht, erklärt dieses einzelne Merkmal statistisch nahezu die gesamte verbleibende Lücke zwischen USA und Europa. US-Unternehmen ermutigen ihre Belegschaft zur KI-Nutzung, stellen Tools bereit und schaffen damit die Voraussetzung für Adoption. Deutsche Unternehmen tun dies deutlich seltener. Verbote und Kulturskepsis spielen hingegen kaum eine Rolle.

Wichtige Zusatzerkenntnis: Training allein wirkt nicht

Die Studie differenziert zwischen drei Formen der Förderung: aktive Ermutigung, Toolbereitstellung und Training. Das überraschende Ergebnis: Während Ermutigung und Toolbereitstellung stark prädiktiv für die tatsächliche Nutzung sind, ist KI-Training allein nicht signifikant prädiktiv. Das widerspricht dem verbreiteten Ansatz vieler Unternehmen, die primär in Schulungsprogramme investieren und hoffen, dass die Nutzung daraus folgt. Ohne aktive Ermutigung und konkrete Werkzeuge bleibt Training weitgehend wirkungslos.

Befund 6: Die Produktivitätslücke ist bereits heute messbar

KI-Nutzende berichten von durchschnittlich 1,9 Stunden Zeitersparnis pro Woche – das entspricht 5,8% der Arbeitszeit. Auf alle Beschäftigten hochgerechnet, entsteht in den USA bereits eine Zeitersparnis von 2,3% aller Arbeitsstunden. In Europa liegt dieser Wert zwischen 1,0% und 1,8%. Die Studie schätzt, dass daraus bereits heute ein Produktivitätsvorsprung der USA von 0,5 bis 1,3 Prozentpunkten gegenüber Europa resultiert – messbar, nicht prognostiziert.

Auf der Makroebene bestätigen Unternehmensdaten aus 29 europäischen Ländern: Eine Steigerung der KI-Nutzungsquote in einem Sektor um 10 Prozentpunkte ist mit einem zusätzlichen kumulierten Produktivitätswachstum von 2 bis 5 Prozentpunkten verbunden. Dieser Zusammenhang gilt für den Zeitraum 2019–2024 und zeigt sich in ähnlicher Größenordnung auch für die USA.

Befund 7: Die ICT-Parallele – wir haben diesen Film bereits gesehen

Die Studie zieht explizit eine historische Parallele. Zwischen 1995 und 2025 stieg die Arbeitsproduktivität in den USA um 85%, in Europa nur um 29%. Diese Lücke entstand maßgeblich dadurch, dass US-Unternehmen Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) schneller und tiefgreifender adoptierten. Die Forschung hat gezeigt: Managementpraktiken erklärten damals den Hauptteil des höheren IKT-Investitionsniveaus und der höheren Renditen in US-Unternehmen im Vergleich zu Europa. Die aktuelle Studie zeigt, dass sich dieser Mechanismus nun bei KI wiederholt – mit dem wichtigen Unterschied, dass das Wissen um diesen Zusammenhang diesmal verfügbar ist, bevor sich die Lücke vollständig öffnet.

Einordnung: KI ist ein Management- und Betriebsmodellthema

Die zentrale Botschaft dieser Studie lautet nicht: „Setzt mehr KI ein“ oder „Kauft bessere Tools“ oder „Schult eure Mitarbeitenden“. Die zentrale Botschaft lautet: KI muss als strategisches Management- und Betriebsmodellthema behandelt werden – nicht als IT-Projekt, nicht als experimentelle Initiative, nicht als Schulungsaufgabe.

In meiner Beratungspraxis sehe ich regelmäßig dasselbe Muster: Ein Unternehmen stellt ChatGPT-Lizenzen bereit, lässt eine Schulung durchführen und wartet auf Ergebnisse. Die bleiben aus – oder beschränken sich auf individuelle Anwendungsfälle ohne systemischen Effekt. Das ist kein Misserfolg des Unternehmens, sondern ein Missverständnis darüber, was KI-Adoption erfordert.

Was die Studie klar belegt: Der Unterschied zwischen US-Unternehmen und deutschen Unternehmen liegt nicht primär in besserer Technologie, größeren Budgets oder digitalaffineren Mitarbeitenden. Er liegt darin, dass US-Unternehmensführungen KI als Priorität setzen, aktiv kommunizieren, Nutzung einfordern und Rahmenbedingungen schaffen. Das ist eine Führungsentscheidung. Und sie ist in jedem Unternehmen möglich – unabhängig von Größe, Branche oder Ressourcen.

Gleichzeitig zeigen die Daten: Die Wirtschaftlichkeit der KI-Adoption ist heute bereits in nationalen Produktivitätsdaten messbar. Wer wartet, zahlt einen realen Preis. Angesichts einer schrumpfenden Erwerbsbevölkerung in Deutschland ist KI-Produktivität keine strategische Option mehr – sie ist eine demographische Notwendigkeit.

Lehren für Unternehmer und Unternehmensberater

Die folgenden acht Handlungsfelder ergeben sich direkt aus den Studienbefunden, ergänzt durch Beobachtungen aus der Praxis.

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In der aktuellen Folge des “agilophil Podcasts” spreche ich als einer der Macher der KI-Toolsuite über den realistischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Mittelstand. Im Mittelpunkt des Gesprächs steht eine Frage, die mir in der Praxis immer wieder begegnet:
Wo stehen kleine und mittelständische Unternehmen heute beim Thema KI – jenseits von Buzzwords, Marketingversprechen und pauschalen Heilsversprechen?

Meine Erfahrung aus zahlreichen Projekten zeigt sehr klar: KI ist längst kein reines Zukunftsthema mehr. Gleichzeitig besteht gerade im Mittelstand ein erheblicher Orientierungsbedarf. Viele Unternehmen wissen, dass sie sich mit KI beschäftigen sollten, sind aber unsicher, wie sie sinnvoll starten, welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen und wie sich KI-Vorhaben strukturiert und verantwortungsvoll angehen lassen.

Warum KI für den Mittelstand eine besondere Herausforderung ist

Der Mittelstand ist in der Regel pragmatisch und stark nutzenorientiert. Genau diese Stärke wird beim Thema KI jedoch schnell zur Hürde. Solange der konkrete Nutzen nicht greifbar ist, bleibt die Zurückhaltung groß. Hinzu kommt, dass KI kein einzelnes Werkzeug ist, sondern ein breites Feld aus Technologien, Anwendungsfällen und organisatorischen Fragestellungen.

Im Vergleich zu Großunternehmen fehlen mittelständischen Organisationen häufig interne Ressourcen, klare Zuständigkeiten und Erfahrungen mit datengetriebenen Initiativen. Während Konzerne externe Expertise einkaufen oder eigene KI-Teams aufbauen können, müssen Mittelständler oft selbst herausfinden, wie sie das Thema sinnvoll strukturieren. Das führt nicht selten zu Unsicherheit oder zu isolierten Einzelinitiativen ohne strategischen Rahmen.

KI ist kein Technikprojekt

Ein zentraler Punkt, den ich im Podcast betone, ist die klare Abgrenzung von KI-Einführung als rein technischem Vorhaben. KI-Projekte betreffen Strukturen, Prozesse, Kultur, Führung und Kompetenzen – und sind damit in erster Linie Organisationsentwicklungsprojekte.

Wer KI ausschließlich als IT-Thema betrachtet, läuft Gefahr, am eigentlichen Mehrwert vorbeizuarbeiten. Entscheidend ist, sich zunächst mit grundlegenden Fragen auseinanderzusetzen:

• Welche Ziele verfolgt das Unternehmen?
• Welche konkreten Probleme sollen gelöst werden?
• Welche Daten stehen realistisch zur Verfügung?
• Welche organisatorischen Voraussetzungen müssen geschaffen werden?

Erst auf dieser Basis lassen sich sinnvolle KI-Use-Cases definieren, die über Experimente hinausgehen.

Use Cases, Nutzen und KPIs

KI entfaltet ihren Wert nicht pauschal, sondern immer im konkreten Anwendungskontext. Deshalb plädiere ich dafür, potenzielle Use Cases frühzeitig auf ihren tatsächlichen Nutzen zu überprüfen und diesen messbar zu machen.

Dazu gehören klar formulierte Ziele und geeignete Kennzahlen (KPIs), anhand derer sich Fortschritt und Wirkung nachvollziehen lassen. Gleichzeitig ist wichtig, realistisch zu bleiben: KI-Projekte sind selten von Anfang an vollständig planbar. Lernen, Anpassen und Nachschärfen gehören zwingend dazu – das muss organisatorisch eingeplant werden.

Warum KI-Projekte agil gedacht werden sollten

Strukturell sind KI-Vorhaben eng mit agilen Vorgehensweisen verwandt. Ergebnisse sind häufig nicht deterministisch, Anforderungen verändern sich, und neue Erkenntnisse entstehen erst im laufenden Projekt. Klassische Wasserfallmodelle stoßen hier schnell an ihre Grenzen.

Agile Ansätze ermöglichen kurze Iterationen, frühe Experimente und schnelles Lernen. Minimum Viable Products (MVPs) helfen dabei, erste Ergebnisse sichtbar zu machen, ohne sich frühzeitig auf eine finale Lösung festzulegen. Gerade für den Mittelstand ist das ein entscheidender Hebel, um Risiken zu begrenzen und gleichzeitig Fortschritte zu erzielen.

Orientierung durch Struktur: die KI-Toolsuite

Ein Schwerpunkt des Gesprächs ist die KI-Toolsuite, die wir entwickelt haben, um mittelständische Unternehmen bei der systematischen Einführung von KI zu unterstützen. Ziel ist es, dort Orientierung zu geben, wo häufig Unsicherheit herrscht: bei Reifegrad, Zielen, Prioritäten und geeigneten Anwendungsfällen.

Die Toolsuite setzt unter anderem bei einem strukturierten Readiness-Assessment an, betrachtet organisatorische, strategische und kulturelle Voraussetzungen und unterstützt bei der Entwicklung und Bewertung von Use Cases. Ergänzt wird dies durch Wissensbausteine, Projektunterstützung sowie eine umfangreiche Datenbank mit realen KI-Anwendungsfällen und potenziellen Umsetzungspartnern.

Ein praxisnahes Beispiel: Wissenssicherung im Unternehmen

Als konkretes Beispiel habe ich im Podcast einen Use Case zur Sicherung von Erfahrungswissen ausscheidender Mitarbeitender beschrieben. Mithilfe KI-gestützter Interviews wird implizites Wissen systematisch erfasst, aufbereitet und intern zugänglich gemacht. Das entstehende „Firmengedächtnis“ unterstützt neue Mitarbeitende und reduziert Wissensverluste – ein typisches und sehr greifbares Problem vieler mittelständischer Unternehmen.

Dieses Beispiel zeigt, wie KI ganz konkret zur Wertschöpfung beitragen kann, wenn Problem, Ziel und Kontext sauber definiert sind.

Der wichtigste Impuls zum Mitnehmen

Mein zentraler Impuls zum Abschluss lautet: klein anfangen, Erwartungen realistisch halten und den Mut haben, zu experimentieren. KI ist kein Allheilmittel. Richtig eingesetzt kann sie jedoch Innovation, Effizienz und Wertschöpfung ermöglichen.

Entscheidend sind weniger perfekte Planung und große Visionen als vielmehr Lernbereitschaft, Struktur und ein pragmatischer, agiler Ansatz. Genau in dieser Verbindung von Agilität und Künstlicher Intelligenz liegt aus meiner Sicht der Schlüssel für den Mittelstand.

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Der Artikel analysiert die tatsächliche wirtschaftliche Wirkung von generativer KI auf Produktivität, Beschäftigung und Unternehmensorganisation – jenseits des Hypes.

Zentral ist die Diagnose: Die Einführung von KI verläuft extrem ungleich. Während in einzelnen Bereichen bereits massive Effizienzsprünge zu beobachten sind (z.B. KI-Coding-Assistants, die laut Zuckerberg bald 50% des Meta-Codes erstellen), verzeichnen 95% der generativen KI-Projekte bislang keinerlei wirtschaftlichen Ertrag. Dies wird von Skeptikern als Beweis gesehen, dass KI aufgrund ihrer probabilistischen Natur und halluzinativer Fehleranfälligkeit strukturell ungeeignet sei, Produktivität tiefgreifend zu steigern.

Die Gegenthese, vertreten u.a. von Erik Brynjolfsson, lautet: Transformative Technologien entfalten ihre gesamtwirtschaftliche Wirkung typischerweise zeitversetzt („Produktivitätsparadox“). Die Verzögerung resultiert nicht aus der Technologie selbst, sondern aus notwendigen organisatorischen Voraussetzungen: Neue Datenplattformen, Prozess-Re-Design, Kompetenzaufbau, Infrastruktur. In der IT zeigte der Produktivitätsschub der 1990er Jahre, dass jahrelange Vorinvestitionen notwendig waren, bevor Wirkung sichtbar wurde.

Für KI gilt: Der infrastrukturelle Unterbau (Cloud, Mobile Computing, GPU-Kapazitäten) existiert heute bereits. Theoretisch könnte der Produktivitätsboom schneller eintreten als in früheren Technologiezyklen. Erste Makrodaten weisen darauf hin: Nach über 15 Jahren stagnierender Produktivitätsraten von 1–1,5% liegt der US-Wert aktuell bei über 2%. Unklar bleibt jedoch, wie stark KI dafür ursächlich ist und wie nachhaltig dieser Trend ist.

Zugleich wird ein gegenläufiges Argument angeführt: Trotz Digitalisierung, Smartphones, Plattformökonomie und Automatisierung blieb seit den 2000ern eine echte gesamtwirtschaftliche Produktivitätsbeschleunigung aus. Die Hypothese: Digitale Technologien konzentrierten sich zu selten auf die Kernsektoren mit größtem wirtschaftlichem Volumen – Industrie, Pflege, Bildung, Logistik, Verwaltung. KI-Modelle werden primär für Chatbots und Kreativfunktionen optimiert, kaum jedoch für operative produktivitätskritische Tätigkeiten.

Daron Acemoglu warnt davor, dass KI-Investitionen derzeit zu eng ausgerichtet sind. Die dominierenden Foundation-Models lösen zwar kognitive Aufgaben, adressieren aber selten die Bereiche, in denen Millionen Erwerbstätige realen Produktivitätswert erzeugen. Die Gefahr: KI dient kurzfristig als Kostensenkungs- und Entlass(t)ungsinstrument, anstatt neue Wertschöpfungsformen und Qualifikationsanstiege zu ermöglichen. Produktivitätsgewinne entstehen jedoch nicht durch Substitution menschlicher Arbeit, sondern durch Ergänzung (Augmentation) und Qualifikationsverstärkung.

McKinsey vertritt dagegen ein optimistischeres Modell: Rund 60% heutiger Tätigkeiten könnten KI-basiert transformiert werden, was langfristig zu gesamtwirtschaftlichen Produktivitätsgewinnen von bis zu 3,4% pro Jahr führen könne.

Am Ende steht ein ambivalentes, aber zukunftsoffenes Bild: Wir befinden uns in der investitions- und friktionsreichen Vorphase. Die ökonomische Singularität – verstanden als strukturelle Verschiebung von Wertschöpfung, Arbeit und Kapital – ist nicht ausgeschlossen, aber keineswegs garantiert.

Handlungsempfehlungen für Unternehmensberater und Manager

1. Produktivitätsrealisierung vor Showcase-Piloten
   Der Artikel bestätigt: Ein hoher Prozentsatz der KI-Pilotierungen liefern (zunächst) keinen ROI.
   Empfehlung:
   – nur Projekte mit messbarem Werttreiber starten (z.B. Durchlaufzeitreduktion, Fehlerraten, Servicekosten)
   – KPI-Struktur vor Projektstart definieren
2. Datenplattformen und Prozessdesign priorisieren
   Technologie allein erzeugt keine Wirkung.
   Erforderlich:
   – Bereinigung und Zusammenführung von Datenquellen
   – Standardisierte Datenpipelines
   – End-to-End-Prozessanalyse und Re-Design vor Automatisierung
3. Nicht Substitution, sondern Augmentation als Leitprinzip
   Kostensenkung durch Stellenabbau führt nicht zu Produktivitätswachstum, sondern beschleunigt lediglich Deflation.
   Empfehlungen:
   – KI-Coachings für Fachpersonal auf Station, Produktion, Kundenservice
   – Fokus auf menschlich-technische Arbeitsteilung („AI-assisted roles“)
4. KI in produktionsnahen und systemkritischen Sektoren einsetzen
   Das größte Potenzial liegt nicht im Office-Text- oder Präsentationsbereich, sondern in:
   – Fertigung (Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance)
   – Pflege und Klinikbetrieb (Dokumentationsentlastung, Triage-Assistenz)
   – Schule und Bildung (Korrektur-Assistenz, Förderdiagnostik)
   – Logistik (Routing, Lagerautomatisierung)
5. Sektor-spezifische KI statt generischer Foundation-Modelle
   Generative Modelle sind nicht für Industrieprozesse optimiert.
   Maßnahmen:
   – Domänenfeintuning auf realen Produktions- und Servicedaten
   – Aufbau kleiner, erklärbarer Modelle pro Fachbereich
   – Sicherer Umgang mit vertraulicher Betriebs- und Maschinendatenbasis
6. Transformation als mehrjährige Strukturreform begreifen
   Der Artikel zeigt: Transitionsphasen dauern Jahre.
   Verpflichtend:
   – KI-Roadmap 24–48 Monate
   – Kosten- und Kompetenzplan
   – klare Verantwortlichkeiten (CIO, CDO, KI-Programmleitung)
7. Kompetenzaufbau wird zentraler Produktivitätstreiber
   Technische Kompetenz ohne Geschäftsprozesswissen bleibt wirkungslos.
   Zielbild:
   – funktionsspezifische AI-Up-/Reskilling Tracks (nicht generische Schulungen)
   – Prozessverantwortliche als KI-Produktowner
8. Human-Centered AI als Wettbewerbsfaktor
   Unternehmerische Zielgröße:
   nicht „Arbeitskräfte ersetzen“, sondern „Arbeitskraftwert erhöhen“.
   Beispiele:
   – Diagnoseassistenz statt ärztlicher Substitution
   – operative Produktionsbegleitung statt Werker-Reduktion
   – Service-Augmentation statt Callcenter-Abbau

Implikationen für das Management

– KI-Programme müssen als Organisationsumbau verstanden werden, nicht als Technologieeinführung.
– Produktivität entsteht erst, wenn KI systemrelevant in Wertschöpfungskerne integriert wird.
– Die strategische Aufgabe des Managements ist die Priorisierung echter Transformationsfelder, nicht die Beschaffung einzelner Tools.

Schlussfolgerung

Der Artikel positioniert KI in einer entscheidenden Übergangsphase: Zwischen Hype und struktureller Neuausrichtung. Unternehmensleitungen und Berater sind gefordert, KI außerhalb des Präsentations- und Textkosmos zu denken und als Infrastrukturwende zu begreifen. Der Produktivitätsboom ist möglich, aber nur, wenn KI dort eingesetzt wird, wo reale Wirtschaft stattfindet – in Industrie, Daseinsvorsorge, Bildung, Logistik und Versorgungssystemen.

Unser Mitgliedsunternehmen Project Management Partners fokussiert exakt auf diese Widersprüche und sieht die KI-Einführung nicht als „anekdotisches“ Umsetzen von verlockenden Use-Cases, sondern als Transformationsprozess, der strukturiert geplant und umgesetzt werden muss:
Mit der KI-Toolsuite ist genau das möglich, da von Beginn an systematisch die KI-Reife anhand von klaren Kennzahlen entwickelt wird und nicht der reine Fokus auf der Umsetzung von Use Cases liegt. Buchen Sie einen Termin für eine kostenlose Produktvorstellung.

Quelle

• https://www.technologyreview.com/2025/12/01/1127872/the-state-of-ai-welcome-to-the-economic-singularity/ (abgerufen am 04. Dezember 2025 um 11:30 Uhr)

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Die Schnelligkeit der digitalen Welt nutzen mittlerweile auch Cyberkriminelle, insbesondere durch KI-unterstützte Attacken, die in Qualität und Geschwindigkeit klassischer Abwehrmaßnahmen überlegen sind. Wo früher die Frage lautete, ob man gehackt wird, ist sie heute eindeutig wann.

Ausmaß der Angriffe

Mehr als die Hälfte der deutschen Unternehmen wurde im vergangenen Jahr Opfer eines Hackerangriffs. Dies zeigt, dass nicht nur Großkonzerne, sondern zunehmend auch kleine und mittelständische Betriebe Zielscheibe sind.

Regulatorische Rahmenwerke

Richtlinien wie KRITIS, DORA oder NIS2 signalisieren die Ernsthaftigkeit der Bedrohung: NIS2 weitet den Geltungsbereich auf Zulieferer und Dienstleister aus und schreibt strenge Vorgaben zu Risikomanagement, Meldepflichten und Sanktionen vor.

Kritische Angriffsformen

Am bedrohlichsten sind aktuell Ransomware-Angriffe, bei denen Unternehmenssysteme verschlüsselt und Lösegeldforderungen gestellt werden. Die Schäden können in die Millionen- bis Milliardenhöhe gehen. Mitarbeiterschulungen zur Sensibilisierung gelten als unverzichtbar.

Empfohlene Tools und Best Practices

Ein detaillierter Incident-Response-Plan ist essenziell: Er legt fest, welche Maßnahmen im Ernstfall zu ergreifen sind, wer zu kontaktieren ist und wie Geräte zu behandeln sind. Die Konsultation des BSI und die Nutzung dortiger Weiterbildungsangebote verbessern die Vorbereitung signifikant. Achtsamkeit im Alltag – etwa das Sperren von Bildschirmen oder der Einsatz von Displayschutz – reduziert vermeidbare Risiken.

Zukünftige Trends

KI beschleunigt nicht nur die Abwehr, sondern auch die Angriffsgeschwindigkeit. Die historische „Dwell Time“ von 12–14 Monaten zwischen Eindringen und Entdecken kann heute dank moderner Lösungen auf Tage verkürzt werden, dennoch steigt die Angriffsgeschwindigkeit weiter. Phishing-Kampagnen werden durch generative KI immer überzeugender, was zusätzliche Schutzmechanismen erfordert.

Handlungsempfehlungen

Für Eigentümer von Unternehmen

• Strategische Verantwortung übernehmen: Legen Sie Cybersecurity als festen Bestandteil der Unternehmensstrategie fest und sichern Sie ausreichende Ressourcen für Prävention und Krisenmanagement.
• Governance etablieren: Installieren Sie klare Rollen und Zuständigkeiten (z. B. CISO), verankern Sie Berichtswege an die Eigentümerebene und prüfen Sie regelmäßig Compliance mit NIS2 & Co..
• Investitionspriorisierung: Fördern Sie gezielt Awareness-Programme und Incident-Response-Tests, um die Resilienz zu erhöhen und Haftungsrisiken zu reduzieren.

Für Top Manager

• Risikoportfoliomanagement: Integrieren Sie Cyberrisiken in das Enterprise-Risk-Management und definieren Sie KPI sowie Schwellenwerte zur kontinuierlichen Überwachung.
• Supply-Chain-Absicherung: Stellen Sie sicher, dass Zulieferer und Dienstleister die eigenen Sicherheitsanforderungen erfüllen und verankern Sie entsprechende Audits in Verträgen.
• Regulatorisches Reporting: Bereiten Sie sich auf Meldepflichten vor (z. B. NIS2-Vorfälle innerhalb vorgeschriebener Fristen) und etablieren Sie standardisierte Kommunikationsprozesse mit Behörden.

Für IT-Leiter

• ISMS implementieren: Führen Sie ein Informationssicherheits-Managementsystem nach ISO 27001 oder BSI IT-Grundschutz ein, um systematisch Risiken zu identifizieren und zu behandeln.
• Incident Response & Tests: Entwickeln und üben Sie Notfallpläne regelmäßig (Simulationsübungen, Penetrationstests) und integrieren Sie Lessons Learned in Ihre Sicherheitsarchitektur.
• Technische Absicherung: Setzen Sie auf Zero Trust-Prinzipien, EDR/NGAV, SIEM/UEBA und automatisierte Patch-Management-Prozesse, um schnelle Erkennung und Eindämmung zu gewährleisten.

Wichtigste regulatorische Normen und ihre Schwerpunkte

• NIS2-Richtlinie (EU 2022/2555): Erweitert den Geltungsbereich der ursprünglichen NIS-Richtlinie auf Zulieferer und wichtige Einrichtungen, fordert Risikomanagement, Meldepflichten, Business Continuity und klare Governance auf Führungsebene.
• IT-Sicherheitsgesetz 2.0 / BSIG § 8a: Deutsche Umsetzung von NIS2, verschärft Pflichten für KRITIS-Betreiber, mandatiert Sicherheitsüberprüfungen, Melde- und Auditpflichten.
• BSI-KritisV: Konkretisiert Anforderungen des BSIG § 8a für Betreiber kritischer Infrastrukturen, definiert Schwellenwerte und Mandate zur Umsetzung technischer und organisatorischer Maßnahmen.
• BSI IT-Grundschutz: Vorgehensweise zur Einführung eines ganzheitlichen ISMS in Behörden und Unternehmen, bietet Mindeststandards, Kompendium und Profile für spezifische Anwendungsfälle.
• ISO/IEC 27001: Internationaler Standard für ISMS, fokussiert Risikoanalyse, kontinuierliche Verbesserung, definiert Kontrollziele und Auditleitfaden.
• DSGVO (Art. 32): Verlangt angemessene technische und organisatorische Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten, z. B. Pseudonymisierung, Verschlüsselung, Verfügbarkeits- und Wiederherstellungsfähigkeit.
• DORA (Reg. EU 2022/2554): Stärkt digitale Resilienz des Finanzsektors durch harmonisierte Vorgaben zu IKT-Risikomanagement, Incident Management, Drittanbieter-Kontrolle und kontinuierlicher Überwachung.

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1. Was tun KI-Agenten?

KI-Agenten sind Softwareprogramme, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz Aufgaben und Entscheidungsprozesse eigenständig durchführen können. Anders als klassische Software, die nach starren Regeln funktioniert, sind KI-Agenten in der Lage, zu lernen, zu adaptieren und auf Veränderungen in ihrer Umgebung zu reagieren. Diese Art von Software wird häufig als eine Mischung aus Automatisierung, maschinellem Lernen und autonomen Systemen beschrieben.

Ein KI-Agent im Unternehmenskontext kann eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen, insbesondere im Bereich der Prozessautomatisierung, Datenanalyse und Kundeninteraktion. Einige typische Funktionen von KI-Agenten umfassen:

• Automatisierung repetitiver Aufgaben: KI-Agenten übernehmen routinemäßige und sich wiederholende Aufgaben, die wenig kreative Arbeit erfordern. Dies können Tätigkeiten wie das Abgleichen von Bestellungen, das Bearbeiten von Rechnungen oder das Sammeln und Auswerten von Unternehmensdaten sein.
• Prozessoptimierung: Sie analysieren Unternehmensprozesse und schlagen Optimierungen vor. Dabei berücksichtigen sie große Datenmengen, die für den Menschen schwer zu durchdringen wären, und treffen auf Basis dieser Informationen autonome Entscheidungen.
• Interaktive Unterstützung: Im Kundenservice, etwa bei der Bearbeitung von Anfragen oder der ersten Kontaktaufnahme, können KI-Agenten als Ansprechpartner fungieren. Sie agieren wie intelligente Chatbots, die einfache Anfragen eigenständig beantworten oder weiterleiten.
• Dateninterpretation und -verarbeitung: KI-Agenten analysieren unstrukturierte Daten, ziehen Schlüsse und geben Handlungsempfehlungen, die vorher entweder von Menschen manuell durchgeführt wurden oder gar nicht erkannt worden wären.

Ein gutes Beispiel für KI-Agenten sind die von Machines Like Me, einem Münchener Softwareunternehmen, entwickelten Software-Roboter. Diese übernehmen Aufgaben wie das Analysieren von Mietverträgen oder das Entgegennehmen von Zählerständen bei Stadtwerken. Solche Agenten automatisieren Prozesse, die für Mitarbeiter wenig Wertschöpfung bringen, und erhöhen so die Effizienz im Unternehmen.

2. Was sind die Vorteile von KI-Agenten?

Die Einführung von KI-Agenten in ein Unternehmen bietet zahlreiche Vorteile, die sowohl die Produktivität als auch die langfristige Wettbewerbsfähigkeit steigern können. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Steigerung der Produktivität: KI-Agenten können Aufgaben wesentlich schneller erledigen als Menschen, was zu einer Reduktion der Prozesszeiten führt. Dies bedeutet, dass Unternehmen ihre Prozesse beschleunigen und ihre Ressourcen effizienter nutzen können.
• Fehlerreduktion: Da KI-Agenten auf Algorithmen und maschinellem Lernen basieren, ist die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler geringer. Dies verbessert die Genauigkeit der Aufgaben, wie etwa die Datenverarbeitung oder die Analyse von Dokumenten.
• Kostenersparnis: Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können Unternehmen erhebliche Einsparungen erzielen, da die Notwendigkeit für manuelle Arbeit und die damit verbundenen Kosten verringert werden.
• Bessere Entscheidungen durch datengetriebene Erkenntnisse: KI-Agenten können große Datenmengen analysieren und aus ihnen Muster und Zusammenhänge erkennen, die für den Menschen schwer fassbar sind. Dies führt zu fundierteren, datengestützten Entscheidungen.
• Skalierbarkeit und Flexibilität: KI-Agenten können bei Bedarf in Unternehmen skalieren. Sie sind flexibel einsetzbar und können an verschiedene Geschäftsprozesse angepasst werden.
• Verbesserte Kundeninteraktion: Durch den Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice oder in der Kundenakquise können Unternehmen schneller und präziser auf Kundenanfragen reagieren, was die Kundenzufriedenheit erhöht.

3. Wie kann man KI-Agenten bekommen?

Für Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen möchten, gibt es verschiedene Ansätze, je nach Größe und Bedarf des Unternehmens:

• Fertige Lösungen von Anbietern: Große Technologieunternehmen wie Microsoft, IBM und Google bieten fertige KI-Agenten-Lösungen an, die auf die Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten sind. Microsoft zum Beispiel bietet KI-Agenten für den Vertrieb, die Kommunikation und die Prozessautomatisierung an.
• Maßgeschneiderte Entwicklung: Mittelständische Unternehmen können auch auf spezialisierte Softwareunternehmen wie Machines Like Me oder Salt Solutions zurückgreifen, die maßgeschneiderte KI-Agenten entwickeln, die perfekt auf die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens abgestimmt sind.
• Cloud-basierte KI-Agenten: Viele Unternehmen setzen auf Cloud-Dienste, bei denen KI-Agenten als Software-as-a-Service (SaaS) bereitgestellt werden. Anbieter wie Amazon Web Services (AWS) und Google Cloud stellen APIs und Plattformen zur Verfügung, mit denen Unternehmen KI-Agenten in ihre Geschäftsprozesse integrieren können.

4. Wer unterstützt Manager bei der Implementierung von KI-Agenten?

Die Implementierung von KI-Agenten erfordert Fachwissen in mehreren Bereichen, einschließlich IT-Infrastruktur, Datenanalyse und KI-Entwicklung. Daher benötigen Unternehmen Unterstützung von verschiedenen Partnern:

• Beratungshäuser: Unternehmensberatungen wie BCG, McKinsey oder Accenture bieten Expertise in der Implementierung von KI-Strategien. Sie unterstützen bei der Auswahl der richtigen Technologien, der Integration in bestehende Systeme und der Schulung von Mitarbeitern.
• Softwareentwickler und KI-Experten: Unternehmen wie Machines Like Me oder Salt Solutions bieten maßgeschneiderte Lösungen und Unterstützung bei der Entwicklung und Integration von KI-Agenten.
• Cloud- und IT-Dienstleister: Anbieter von Cloud-Diensten wie Microsoft Azure, Google Cloud und Amazon Web Services bieten nicht nur die notwendige Infrastruktur, sondern auch spezialisierte Tools und APIs, die die Entwicklung und den Einsatz von KI-Agenten erleichtern.

5. Warum und wie können sich mittelständische Unternehmen differenzieren?

Mittelständische Unternehmen haben einen erheblichen Vorteil, wenn es um die Implementierung von KI-Agenten geht: Ihre Flexibilität und Agilität. Sie können KI-Technologien schneller adaptieren und in bestehende Prozesse integrieren, ohne mit den bürokratischen Hürden und langen Entscheidungswegen großer Konzerne konfrontiert zu sein.

• Schnellere Entscheidungsfindung: Mittelständische Unternehmen haben den Vorteil, dass sie Entscheidungen schneller treffen können, was in einer dynamischen KI-Landschaft entscheidend ist. Sie können schnell auf neue Technologien zugreifen und diese in ihren Geschäftsbetrieb integrieren.
• Fokussierte Nischenstrategien: Mittelständische Unternehmen haben häufig spezialisierte Geschäftsmodelle und können KI-Agenten gezielt einsetzen, um ihre Nischenmärkte zu bedienen, ohne dass die gesamte Unternehmensstruktur umgekrempelt werden muss.
• Kostenvorteile: Da mittelständische Unternehmen oft weniger komplexe Strukturen haben, können sie KI-Agenten schneller und kostengünstiger implementieren als große Unternehmen. Sie können so in der Digitalisierung und Automatisierung einen Vorsprung erlangen.

6. Kosten und Nutzen – Was bringt der Business Case?

Die Kosten für die Implementierung von KI-Agenten variieren je nach Umfang der Automatisierung und den eingesetzten Technologien. Generell kann man sagen, dass die Investitionskosten in die Technologie zunächst höher sind, sich aber schnell durch Einsparungen und Effizienzgewinne amortisieren.

• Kosten:
  • Einfache Implementierungen von KI-Agenten für kleinere Aufgaben können mit Kosten von etwa 10.000 bis 50.000 Euro verbunden sein.
  • Komplexe, maßgeschneiderte Lösungen für größere Unternehmen können Kosten im Bereich von 100.000 bis 500.000 Euro oder mehr verursachen.
• Nutzen:
  • Unternehmen, die KI-Agenten erfolgreich einsetzen, berichten von Produktivitätssteigerungen von bis zu 300-500%, was sich schnell in finanziellen Einsparungen niederschlägt.
  • Langfristig können KI-Agenten dazu beitragen, die Betriebskosten signifikant zu senken, insbesondere durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben und die Reduzierung des Personalbedarfs in bestimmten Bereichen.

Ein Beispiel aus der Praxis zeigt, dass ein Unternehmen, das den Kundenservice mithilfe von KI-Agenten optimiert hat, innerhalb von 6 Monaten eine Kostensenkung von 30% bei den Personalkosten und eine Verbesserung der Kundenzufriedenheit um 20% erzielte.

7. Fallbeispiele

• Microsoft: Microsoft bietet KI-Agenten, die Vertriebsprozesse optimieren. Ein Vertriebs-KI-Agent kann potenzielle Kunden aus sozialen Medien und E-Mails identifizieren, sie ansprechen und bewerten, bevor er sie an ein menschliches Team weitergibt.
  • Quelle: Microsoft AI Solutions
• Machines Like Me: Das Unternehmen aus München bietet maßgeschneiderte KI-Agenten, die speziell für die Automatisierung von Verwaltungs- und Serviceaufgaben entwickelt wurden. Sie haben bereits mehrere erfolgreiche Implementierungen in verschiedenen Sektoren durchgeführt.
  • Quelle: Machines Like Me

8. Fazit und Ausblick

KI-Agenten sind eine der vielversprechendsten Technologien, die die Produktivität und Effizienz von Unternehmen revolutionieren können. Während die Technologie noch in der Anfangsphase steckt, sind die ersten Erfolge bereits sichtbar. In den kommenden Jahren wird der Einsatz von KI-Agenten weiter zunehmen, und Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologie setzen, können sich klare Wettbewerbsvorteile verschaffen.

Der Weg dahin wird jedoch nicht ohne Herausforderungen sein. Unternehmen müssen nicht nur in die Technologie investieren, sondern auch die notwendigen strukturellen und kulturellen Anpassungen vornehmen, um die vollen Potenziale von KI-Agenten auszuschöpfen.

Insgesamt wird die Entwicklung von KI-Agenten in den kommenden Jahren rasant voranschreiten, und Manager sollten sich bereits heute mit dieser Technologie vertraut machen, um ihre Unternehmen in der Zukunft erfolgreich zu positionieren.

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1. Einleitung
2. Die Herausforderungen der autonomen Mobilität
3. Die Rolle der KI
4. Kooperative Innovationen: Die Macht der Partnerschaft
5. Synthetische Daten und Simulationen
6. Technologische Fortschritte in der Sensorik
7. Ethische Betrachtungen
8. Marktentwicklung und Prognosen
9. Zukunft der autonomen Mobilität
10. Fazit

Einleitung

Die Mobilität hat in den letzten Jahren zahlreiche Herausforderungen bewältigt. So wurden aufgrund der enormen technischen aber auch wirtschaftlichen Herausforderungen so manche ambitionierte Ziele revidiert.
Doch die Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) sowie Kooperationen zwischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen haben der Branche neue Impulse gegeben. Dieser Artikel beleuchtet zentrale Entwicklungen und Herausforderungen der autonomen Mobilität und zeigt auf, welche Chancen sich für Fachleute in diesem Bereich ergeben.

Die Herausforderungen der autonomen Mobilität

Die Entwicklung autonomer Fahrzeuge ist ein komplexer und kostspieliger Prozess. Die hohen Entwicklungs- und Produktionskosten entstehen durch die Integration von Sensorik, Software und Hardware. Technische Herausforderungen, wie die Zuverlässigkeit unter extremen Wetterbedingungen, erschweren den Einsatz in verschiedenen Regionen der Welt.

Regulatorische Hürden spielen ebenfalls eine zentrale Rolle: Unterschiedliche Gesetzgebungen und Standards weltweit verzögern die breite Einführung. Zudem bleibt die gesellschaftliche Akzeptanz eine Hürde, insbesondere in Hinblick auf Sicherheitsbedenken. Jüngste Partnerschaften, wie die zwischen Nvidia, Continental und Aurora, zeigen jedoch, dass Kooperation der Schlüssel zur Bewältigung dieser Herausforderungen sein kann.

Die Rolle der KI

KI ist das Herzstück autonomer Mobilität. Maschinelles Lernen (ML) und tiefes Lernen (DL) befähigen Fahrzeuge, Umweltdaten in Echtzeit zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Fortschritte in der Hardware, insbesondere durch GPUs und spezialisierte Chips wie TPUs, haben die Verarbeitungszeit erheblich reduziert.

Innovative Algorithmen, wie Reinforcement Learning, ermöglichen es Fahrzeugen, aus simulierten und realen Fahrdaten zu lernen. Ein Beispiel ist Waymo, das Milliarden von Kilometern in Simulationen zur Verbesserung seiner Modelle genutzt hat. Zukünftige Entwicklungen in der KI könnten die Effizienz und Sicherheit weiter steigern und neue Einsatzmöglichkeiten eröffnen.

Kooperative Innovationen: Die Macht der Partnerschaft

Partnerschaften spielen eine entscheidende Rolle in der Entwicklung autonomer Systeme. Nvidia und Continental arbeiten an fortschrittlichen Plattformen, die leistungsfähige KI-Algorithmen integrieren. Aurora hingegen kooperiert mit Automobilherstellern wie Toyota und Volvo, um skalierbare Lösungen zu entwickeln.

Solche Kooperationen überbrücken die Lücken zwischen Forschung, Entwicklung und Produktion. Universitäten und Forschungsinstitute tragen ebenfalls dazu bei, indem sie innovative Ansätze wie Edge-Computing und verteilte Systeme untersuchen. Diese Zusammenarbeit wird entscheidend sein, um globale Standards zu etablieren und den Einsatz autonomer Fahrzeuge weltweit zu harmonisieren.

Synthetische Daten und Simulationen

Synthetische Daten bieten eine effiziente Lösung zur Schulung autonomer Systeme. Durch die Nutzung von Generative Adversarial Networks (GANs) können realistische Szenarien erzeugt werden, die in der physischen Welt schwer oder teuer zu simulieren wären. Anbieter wie Cognata bieten Plattformen an, die realistische Verkehrsszenarien generieren und die Validierung der KI-Modelle beschleunigen.

Darüber hinaus ermöglichen Simulationen umfangreiche Tests, ohne Risiken für Personen oder Infrastruktur einzugehen. Dies hat dazu beigetragen, die Entwicklungskosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Zukünftig könnten Cloud-basierte Simulationen den Zugang zu solchen Technologien weiter vereinfachen.

Technologische Fortschritte in der Sensorik

Die Sensorik ist das Nervensystem autonomer Fahrzeuge. Fortschritte in Lidar-, Radar- und Kameratechnologien haben die Umgebungserkennung revolutioniert. Lidar-Sensoren wie die von Velodyne und Luminar bieten höhere Reichweiten und Auflösungen, während fortschrittliche Kameras mit neuronalen Netzwerken kombiniert werden, um Objekte präzise zu klassifizieren.

Zudem ermöglichen neue Sensorfusionstechnologien die Integration verschiedener Sensordatenquellen, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit erhöht. Diese Fortschritte sind entscheidend, um die Sicherheit und Leistungsfähigkeit autonomer Fahrzeuge zu gewährleisten.

Ethische Betrachtungen

Die ethischen Herausforderungen der autonomen Mobilität reichen von der Verantwortungszuschreibung bei Unfällen bis hin zu Datenschutzfragen. Wer ist verantwortlich, wenn ein autonomes Fahrzeug einen Unfall verursacht? Hersteller, Softwareentwickler oder der Nutzer?

Ein weiteres Thema ist die potenzielle Diskriminierung durch KI-Modelle, die auf voreingenommenen Daten basieren könnten. Diese Aspekte erfordern eine enge Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren, Juristen und Ethikexperten, um nachhaltige Lösungen zu entwickeln.

Marktentwicklung und Prognosen

Der Markt für autonome Fahrzeuge wird laut McKinsey bis 2030 auf einen Wert von über 600 Milliarden US-Dollar anwachsen. Nordamerika und Asien führen die Entwicklung an, während Europa sich auf regulatorische Harmonisierung konzentriert.

Regionale Unterschiede in Infrastruktur und Technologieakzeptanz beeinflussen die Marktdurchdringung. Dennoch wird erwartet, dass Shared-Mobility-Dienste wie Robotaxis eine Schlüsselrolle bei der Kommerzialisierung spielen werden.

Zukunft der autonomen Mobilität

Die Verschmelzung von KI, Robotik und Sensorik wird die Zukunft der Mobilität gestalten. Technologien wie 5G und Edge-Computing könnten die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Infrastruktur revolutionieren.

Für Fachleute ist dies eine Zeit voller Chancen: Interdisziplinäre Zusammenarbeit und innovative Ansätze könnten den Weg für eine sicherere und effizientere Mobilität ebnen. Der Fokus wird auf nachhaltigen und skalierbaren Lösungen liegen, die weltweit eingesetzt werden können.

Fazit

Die autonome Mobilität steht an einem Wendepunkt. Fortschritte in KI, Partnerschaften und synthetischen Daten treiben die Entwicklung voran. Gleichzeitig stellen ethische und regulatorische Herausforderungen sicher, dass die Branche verantwortungsbewusst handelt. Fachleute, die in diesen Bereichen aktiv sind, können einen prägenden Einfluss auf die Zukunft der Mobilität haben.

Weiterführende Links

• Fraunhofer IKS: Dieser renommierte Forschungsinstitut bietet einen umfassenden Überblick über die Herausforderungen des autonomen Fahrens.
  • Link: https://www.iks.fraunhofer.de/de/themen/autonomes-fahren.html
• VDI: Der Verband Deutscher Ingenieure liefert fundierte Informationen und Analysen zur Zukunft der Mobilität.
  • Link: https://www.vdi.de/themen/mobilitaet
• NVIDIA: Als Spezialist für Grafikprozessoren spielt NVIDIA eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Simulationsplattformen für das autonome Fahren.
  • Link: https://www.nvidia.com/de-de/self-driving-cars/
• ADAC: Der ADAC bietet einen guten Überblick über den aktuellen Stand der Sensortechnologie im Bereich des autonomen Fahrens.
  • Link: https://www.adac.de/rund-ums-fahrzeug/ausstattung-technik-zubehoer/autonomes-fahren/technik-vernetzung/aktuelle-technik/
• MIT Technology Review: Diese renommierte Zeitschrift veröffentlicht regelmäßig Artikel zu ethischen Fragen rund um neue Technologien, einschließlich der autonomen Mobilität.
  • Link: https://www.technologyreview.com/
• Trend: Dieser österreichische Online-Magazin berichtet regelmäßig über aktuelle Trends in der Automobilindustrie, einschließlich des autonomen Fahrens.
  • Link: https://www.trend.at/themen/autonomes-fahren

Zusätzliche Tipps

1. IEEE Xplore Digital Library:

• Link: https://ieeexplore.ieee.org/
• Warum relevant: Die IEEE Xplore Digital Library ist eine umfassende Sammlung von wissenschaftlichen Artikeln und Konferenzbeiträgen aus dem Bereich der Elektrotechnik und Informatik. Hier finden Ingenieure neueste Forschungsergebnisse und detaillierte technische Informationen zum autonomen Fahren.
• Beispielhafte Themen: Sensorfusion, Pfadplanung, maschinelles Lernen für autonome Fahrzeuge.

2. SAE International:

• Link: https://www.sae.org/
• Warum relevant: Die SAE International ist eine globale Gemeinschaft von Ingenieuren, die Standards für die Mobilitätsindustrie entwickelt. Sie bietet zahlreiche Ressourcen, darunter technische Papiere, Standards und Konferenzen, die sich speziell mit dem autonomen Fahren befassen.
• Beispielhafte Themen: SAE Level 5, Cybersecurity für autonome Fahrzeuge, Standards für die Entwicklung autonomer Systeme.

3. SpringerLink:

• Link: https://link.springer.com/
• Warum relevant: SpringerLink ist eine umfangreiche wissenschaftliche Datenbank, die Zugriff auf zahlreiche Fachzeitschriften und Bücher bietet. Hier finden Ingenieure sowohl Grundlagenwissen als auch aktuelle Forschungsergebnisse zum autonomen Fahren.
• Beispielhafte Themen: Modellierung autonomer Systeme, Regelungstechnik für autonome Fahrzeuge, Mensch-Maschine-Schnittstellen im autonomen Fahren.

Zusätzliche Hinweise auf weiterführende Quellen:

• Google Scholar: Eine weitere hervorragende Quelle, um wissenschaftliche Artikel zu finden.
• ResearchGate: Hier können Sie sich mit anderen Forschern vernetzen und auf deren Publikationen zugreifen.
• arXiv: Eine Plattform für Preprints, auf der oft die neuesten Forschungsergebnisse zu finden sind.

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„Network and Information Security 2“ (NIS2) ist eine europäische Richtlinie zur Verbesserung der Mindestanforderungen für Informationssicherheit (IS) von Unternehmen der kritischen Infrastruktur.

Die Richtline weitet nicht nur die Zielgruppe, sondern auch die Pflichten im Vergleich zur aktuell gültigen NIS-Richtlinie und anderen Regulierungen in Deutschland erheblich aus. Die EU-Regelung erhält ab 17. Oktober 2024 verpflichtende Gültigkeit in Deutschland. Wird die Richtlinie von betroffenen Unternehmen nicht erfüllt, drohen den Verantwortlichen empfindliche Strafen.

Aus diesem Grund sind Unterhemen gut beraten sich zeitnah zu informieren, die Umsetzung anzustoßen statt über die oftmals als Gängelung verstandene Regulierung zu diskutieren. Kluge Manager werden sie als Chance für nutzbringende Verbesserungen zu verstehen.

Hintergrund der NIS2

Der letzte Entwurf der EU-Kommission von NIS2 datiert von Dezember 2020, EU-Parlament und Rat haben im Jahr 2022 diesem Entwurf zugestimmt, womit NIS2 formell in Kraft gesetzt wurde.

Nun müssen die EU-Mitgliedsstaaten bis Oktober 2024 die Regularien durch eigene Gesetzgebung in nationales Recht überführen. In Deutschland soll der hierzu seit April 2023 als Entwurf vorliegende Gesetzentwurf im Laufe des Jahres 2023 die Gesetzgebung durchlaufen und damit Gesetzeskraft erlangen.

NIS2 wird damit zu einer deutlichen Erweiterung der betroffenen Einrichtungen führen und Befugnisse sowie Handlungsmöglichkeiten für die national zuständigen Behörden erweitern. Die deutsche KRITIS-Methodik von Anlagen soll beibehalten werden: Das BSI setzt sich dafür ein, dass dabei national weiterhin auch die BSI-Kritis-Verordnung (Verordnung für kritische Infrastruktur) berücksichtigt wird.

Die ursprüngliche NIS-Direktive wurde 2017 mit dem IT-Sicherheitsgesetz und Gesetz zur Umsetzung der NIS-Richtlinie in Deutschland umgesetzt. Dabei nahm das IT-Sicherheitsgesetz 2.0 bereits 2021 einige Änderungen von NIS2 vorweg.

Die EU-Richtlinie NIS2 soll die Cyberresilienz von kritischen und wichtigen Unternehmen stärken. Konkret gemeint ist damit die Fähigkeit von Unternehmen, Cyberangriffen und -vorfällen vorzubeugen und sie abwehren zu können. Die Vorgaben gelten nun für deutlich mehr Betriebe als bisher – und zwar auch indirekt, wenn sie Teil einer Lieferkette sind. Ein IT-Sicherheitsvorfall ist ein negatives Ereignis, das die Informationssicherheit (also Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und/oder Integrität) von Daten, Informationen, Geschäftsprozessen, IT-Services, IT-Systemen, IT-Anwendungen und der IT-­Infrastruktur beeinträchtigt.

Was kommt auf welche Unternehmen zu?

Tatsächlich ist die Bedrohungslage für Unternehmen hoch, Cyberangriffe sind eine ständige Bedrohung, die hohe wirtschaftliche Schäden verursachen. Angreifer nutzen dazu ein breites Arsenal an Schadsoftware: Knapp 117 Millionen neue Varianten hat allein das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) 2022 erfasst. „Die Bedrohung im Cyber-Raum ist damit so hoch wie nie“, heißt es im Bericht „Die Lage der IT-Sicherheit in Deutschland 2022“ des BSI. Mit zunehmender Digitalisierung in Unternehmen gibt es immer mehr potenzielle Einfallstore für Angreifer, über die sie ihre Attacken starten können. So verwundert es nicht, dass große Unternehmen im „Crunchtime-Risikomonitor 2023“ geopolitische Entwicklungen (83%), Inflation (79%) und Cyber-Vorfälle (79%) als größte Risiken angeben, noch weit vor Produktions- und Lieferengpässen (74%), Energiekrise (62%) und Fachkräftemangel (42%). Gemäß der von PwC beauftragten „Digital Trust Insights 2023“-Studie sind bereits 30% der befragten Unternehmen Opfer von Datenverlusten im Millionenbereich aufgrund von Cyberangriffen geworden. Laut einer aktuellen Studie (01.09.2023) des Digital-Branchenverband Bitkom erlitt die deutsche Wirtschaft im Laufe eines Jahres einen Schaden von 206 Milliarden Euro (206.000.000.000 €) durch Cyberkriminalität.

Der Krieg in der Ukraine erhöht zusätzlich die Dringlichkeit, mit der die EU sicherstellen will, dass kritische und wichtige Unternehmen in den Mitgliedsstaaten sich besser vor Cyberangriffen abschotten und standhalten können. Die EU weitet mit ihr den Kreis der betroffenen Unternehmen deutlich aus: Neben kritischen Infrastrukturen stehen weitere wichtige Branchen im Fokus – und damit auch kleine Firmen, wenn sie als Zulieferer tätig sind.

Wer von NIS2 berührt ist, muss deshalb ab Oktober 2024 strenge Sicherheits­vorkehrungen treffen. Dazu gehören die Erhöhung des Schutzes vor Cyberangriffen, die Einhaltung spezifischer Security-Standards sowie die Gewährleistung, dass Systeme ständig auf dem aktuellen Stand sind. Zudem gelten Meldepflichten, falls es zu Sicherheitsvorfällen kommt.

Außerdem dürfen die Behörden Vor-Ort-Kontrollen durchführen und im Notfall auf Daten und Dokumente zugreifen. Bei Verstößen drohen hohe Bußgelder von bis zu zehn Millionen Euro oder zwei Prozent des weltweiten Umsatzes. Im schlimmsten Fall können Unternehmen sogar ihre Betriebserlaubnis verlieren.

Die EU unterteilt Unternehmen, für die NIS2-Richtlinien gelten, in zwei Kategorien: „essential“ und „important“, also „wesentlich“ und „wichtig“. Erstere wurden zum Teil schon in der ersten NIS-Fassung erwähnt. In der neuen Version umfasst diese Kategorie aber mehr Klassen. Die zweite Gruppe der wichtigen Organisationen definiert die EU-Regelung ganz neu.

Direkt betroffen sind jeweils nur Unternehmen mit mindestens 50 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von mehr als zehn Millionen Euro. Allerdings gibt es noch weitere Ausnahmen, bei denen die Unternehmensgröße keine Rolle spielt. Diese gelten für Anbieter von DNS-Diensten (Domain Name System Diensten), Top-Level-Domain-Namensregistern sowie Anbieter öffentlicher elektronischer Kommunikationsnetze oder -dienste.

Zusätzlich können weitere mittelgroße und kleine Firmen ins Visier geraten, wenn sie als Dienstleister und Lieferanten für die direkt betroffenen Organisationen tätig sind. Dann sind sie unter Umständen gezwungen, ebenso strenge Sicherheitsvorkehrungen einzuhalten, um die gesamte Lieferkette zu schützen. So kann etwa ein Automobilhersteller seinen Zulieferer verpflichten, bestimmte Cybersecurity-Technologien oder -Methoden einzuführen, um selbst nicht gegen die EU-Vorgaben zu verstoßen.

Zur Gruppe der wesentlichen Organisationen („essential“) gehören vor allem KRITIS-Unternehmen, also Betriebe mit wichtiger Bedeutung für das staatliche Gemeinwesen, deren Ausfall gravierende Folgen hätte. NIS2 nennt hier elf Bereiche, darunter Energie- und Wasserversorgung, Transport, Finanz- und Bankwesen, Gesundheit und öffentliche Verwaltung.

Zu den wichtigen Organisationen („important“) werden sieben Branchen gezählt: Post- und Kurierdienste, Abfall, Lebensmittel, Chemikalien, digitale Dienste (etwa für Suchmaschinen, Online-Marktplätze, Cloud-Services, soziale Netzwerke), Industrie (unter anderem Maschinenbau, Fahrzeugbau, Datenverarbeitungsgeräten) sowie Forschung.

Welche Unternehmen sind von NIS2 konkret betroffen?

Mit Inkrafttreten der NIS2-Richtlinie müssen ab 2024 Unternehmen in 18 Sektoren die festgelegten Mindeststandards der Informationssicherheit umsetzen.

Die Unterscheidung zwischen „Essential Entities“ und „Important Entities“ bestimmt auch den Umfang der staatlichen Aufsicht und die Sanktionierungsmöglichkeiten bei Missachtung und Zuwiderhandlung. Insgesamt werden in Deutschland mindestens 30.000 Unternehmen von NIS2 betroffen sein. Dabei ist zu beachten, dass die Unternehmen anhand der genannten Kriterien selbst ermitteln müssen, ob NIS2 für sie zutrifft. Ihnen wird von behördlicher Seite nicht mitgeteilt, dass für sie die NIS2-Vorgaben gelten.

1. Kriterium: Die Unternehmensgröße

Unternehmen mit mindestens 50 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern und einem Jahresumsatz/einer Jahresbilanz von über 10 Mio. Euro können unter den Anwendungsbereich der NIS2-Richtlinie fallen, wenn Kriterium 2 auch erfüllt ist.

2. Kriterium: Der Unternehmenssektor

Ob eine Einrichtung unter die NIS2 fällt, hängt zudem davon ab, ob sie zu einem der unten genannten 18 Unternehmenssektoren gehört. Der Unternehmenssektor ist das zweite ausschlaggebende Kriterium, zusätzlich zu der Unternehmensgröße.

Sind beide Kriterien erfüllt, fällt eine Einrichtung unter die NIS2-Richtlinie. Prüfen Sie also, ob ihr Unternehmen zu einem der 18 relevanten Sektoren gehört.

In der NIS2 gibt es elf „wesentliche“ („Essential“) und sieben „wichtige“ („Important“) Sektoren. Diese NIS2-Sektoren ähneln denen der deutschen KRITIS-Einstufung:

Wesentliche (essential) Sektoren:

• Energie (Elektrizität, Fernwärme, Erdöl, Erdgas, Wasserstoff) – entspricht dem KRITIS-Sektor „Energie“
• Transport (Luftverkehr, Schienenverkehr, Schifffahrt, Straßenverkehr) – KRITIS-Sektor „Transport“
• Bankwesen (Kreditinstitute) – KRITIS-Sektor „Finanzwesen“
• Finanzmarktinfrastruktur (Handelsplätze, Zentrale Gegenpartien) – KRITIS-Sektor „Finanzwesen“
• Gesundheit (Gesundheitsdienstleister; EU Labore, Medizinforschung, Pharmazeutik, Medizingeräte) – KRITIS-Sektor „Gesundheit“
• Trinkwasser (Wasserversorgung) – KRITIS-Sektor „Wasser“
• Abwässer (Abwasserentsorgung) – KRITIS-Sektor „Wasser“
• Digitale Infrastruktur (Internet-Knoten (IXP), DNS (ohne Root), TLD Registries, Cloud Provider, Rechenzentren, CDNs, Vertrauensdienste (TSP), Elektronische Kommunikation) – KRITIS-Sektor „IT“, teilweise TKG (Telekommunikationsgesetz)
• IKT-Dienstleistungsmanagement (B2B) (Managed Service Providers, Managed Security Service Providers) – keine KRITIS-Entsprechung
• Öffentliche Verwaltungen (Zentralregierung, regionale Regierung) – keine KRITIS-Entsprechung
• Weltraum (Bodeninfrastruktur) – teilweise KRITIS-Sektor „Transport“

Wichtige (important) Sektoren:

• Post- und Kurierdienste (Postdienste) – teilweise KRITIS-Sektor „Transport“
• Abfallwirtschaft (Abfallbewirtschaftung) – KRITIS-Sektor „Entsorgung“
• Herstellung, Produktion und Vertrieb von Chemikalien – KRITIS-Sektor „UBI“ (3) (Unternehmen im besonderen öffentlichen Interesse)
• Lebensmittelproduktion, -verarbeitung und -vertrieb – KRITIS-Sektor „Ernährung“
• Produktion, Herstellung von Medizinprodukten, Maschinen, Fahrzeugen sowie elektrischen/elektronischen Geräten – KRITIS-Sektor „UBI“ (2)
• Digitale Anbieter (Marktplätze, Suchmaschinen, soziale Netzwerke) – KRITIS-Sektor teilweise „TMG“ (Telemediengesetz)
• Forschung (Forschungsinstitute) – keine KRITIS-Entsprechung

Die Abwasserwirtschaft, die öffentliche Verwaltung und die Weltraumwirtschaft sind dabei neue Sektoren im Bereich der „wesentlichen Einrichtungen“.

Der Postsektor, die Abfallwirtschaft, die Chemie, die Lebensmittelwirtschaft, das produzierende Gewerbe sowie Digitalanbieter zählen nun zu den „wichtigen Einrichtungen“. Für „wichtige Einrichtungen“ sind dabei geringere Geldstrafen vorgesehen, und sie unterliegen einer reaktiven (anlassbezogenen) Aufsicht durch die Behörden.

Dies steht im Gegensatz zur proaktiven Aufsicht (ohne Anlass), welche den „wesentlichen Einrichtungen“ vorbehalten ist.
Für beide Gruppen gelten die gleichen Vorgaben. Nur bei drohenden Strafen und Sanktionen macht die EU einen Unterschied.

Wie können Unternehmen NIS2 umsetzen?

Wesentliche und wichtige Organisationen müssen laut NIS2-Richtlinie „geeignete und verhältnismäßige technische, operative und organisatorische Maßnahmen ergreifen, um die Risiken für die Sicherheit der Netz- und Informationssysteme (…) zu beherrschen“. Zudem sollen „die Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen auf die Empfänger ihrer Dienste“ und andere Dienste verhindert oder möglichst gering­gehalten werden. Die EU fordert (Artikel 20), dass sich um diese Aufgaben das oberste Management kümmert – NIS2 ist die Verantwortung der Geschäftsführung, sie haftet für Verstöße. Ferner muss sie an Schulungen teilnehmen und diese auch den Beschäftigten anbieten. Eine wichtige Forderung ist die Kombination verschiedener Abwehrmethoden: Einerseits mithilfe von technischen Vorkehrungen und andererseits durch spezialisierte Experten für diesen Bereich.

Was können und müssen konkret Unternehmen tun, um das zu gewährleisten?

Die Richtlinie nennt in Artikel 21 Bereiche und Maßnahmen, die abgedeckt werden müssen:

Fragestellungen zu den Bereichen und Maßnahmen:

• Policies: Welche Richtlinien für Risiken und IS gibt es im Unternehmen?
• Incident Management: Welche wirksamen Maßnahmen gibt es für die Prävention, Detektion und Bewältigung von Cyber Incidents?
• Business Continuity: Welches Business Continuity Management mit Backup Management, Desaster Recovery, Krisenmanagement ist vorgesehen?
• Supply Chain: Ist die Sicherheit in der Lieferkette – bis zur sicheren Entwicklung bei Zulieferern gewährleistet?
• Einkauf: Ist die Sicherheit in der Beschaffung von IT und Netzwerk-Systemen als Teil der Beschaffungsprozesse vorgesehen?
• Effektivität: Gibt es ausreichende Vorgaben für die Messung und Steuerung von Cyber und Risiko Maßnahmen?
• Training: Sind Maßnahmen zur Cyber Security Hygiene fest vorgesehen?
• Kryptographie: Gibt es ausreichende Vorgaben für Kryptographie und womöglich für Verschlüsselung?
• Personal: Gib es ausreichende Maßnahmen die Risiken reduzieren, die von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern ausgehen?
• Zugangskontrolle: Ist eine effektive Kontrolle der Zugänge etabliert?
• Asset Management: Sind die wesentlichen Vermögenswerte ausreichend inventarisiert, klassifiziert und geschützt?
• Authentifizierung: Kommt Multi Faktor Authentisierung und SSO ausreichend zum Einsatz?
• Kommunikation: Ist die Sprach-, Video- und Text-Kommunikation angemessen geschützt?
• Notfall-Kommunikation: Sind gesicherte Notfall-Kommunikations-Systeme vorgesehen?

Aus dem Katalog ergeben sich bereits klare Tätigkeiten, die ein Unternehmen umsetzen muss, wenn es sich im Geltungsbereich von NIS2 befindet.

Nutzen und Vorteile

Neben der reinen Pflichterfüllung durch die Umsetzung regulatorischer Vorgaben des Gesetzgebers nutzt eine erhöhte Informationssicherheit jedem Unternehmen. Informationen sind – neben seinen Mitarbeitern – meist das wichtigste Kapital, ihre Absicherung ist eine strategische Investition, die zum Geschäftserfolg beiträgt. Neben der reinen Informationssicherheit wird durch die notwendigen Maßnahmen auch der Datenschutz gestärkt, der u.a. im Rahmen von DSGVO eine weitere regulatorische Komponente für das Unternehmen ist. In der folgenden Übersicht wird der Nutzen beider Themenstellungen zum Vergleich dargestellt.

Vorteile einer verbesserten Informationssicherheit sind:

• Schutz vor Datenverlust: Informationssicherheit schützt vor unbeabsichtigtem oder böswilligem Verlust von sensiblen Daten, sei es durch technische Fehler, Cyberangriffe oder auch menschliches Versagen.
• Vertrauen und Reputation: Organisationen, die ihre Informationen sicher schützen, gewinnen das Vertrauen ihrer Kunden, Partner und Interessengruppen. Eine gute Reputation in Bezug auf Sicherheit kann langfristig geschäftliche Beziehungen fördern.
• Compliance mit Gesetzen und Vorschriften: Informationssicherheit ist oft gesetzlich vorgeschrieben. Durch die Umsetzung von Sicherheitsmaßnahmen können Organisationen gesetzlichen Bestimmungen entsprechen und rechtliche Konsequenzen vermeiden.
• Geschäftskontinuität: Ein effektives Informationssicherheitsprogramm trägt dazu bei, die Kontinuität der Geschäftsabläufe sicherzustellen, indem es vorbereitende Maßnahmen für den Umgang mit Störungen und Katastrophen implementiert.
• Schutz geistigen Eigentums: Fokussierte und entsprechend implementierte IS schützt geistiges Eigentum, Handelsgeheimnisse und andere wertvolle Informationen vor Diebstahl oder unbefugtem Zugriff.

Vorteile durch einen verstärkten Datenschutz sind:

• Wahrung der Privatsphäre: Datenschutz gewährleistet den Schutz der Privatsphäre von Einzelpersonen, indem er sicherstellt, dass personenbezogene Daten nur für die vorgesehenen Zwecke verwendet werden.
• Vermeidung von Identitätsdiebstahl: Datenschutzmaßnahmen helfen dabei, Identitätsdiebstahl zu verhindern, indem sensible persönliche Informationen vor unbefugtem Zugriff geschützt werden.
• Einhaltung von Datenschutzbestimmungen: Organisationen, die Datenschutzprinzipien einhalten, erfüllen nicht nur ethische Standards, sondern auch gesetzliche Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der Europäischen Union.
• Kundenvertrauen und -bindung: Durch den Schutz persönlicher Daten bauen Unternehmen Vertrauen zu ihren Kunden auf und fördern so eine langfristige Kundenbindung.
• Vermeidung von Bußgeldern: Die Nichteinhaltung von Datenschutzbestimmungen kann zu erheblichen Geldstrafen führen. Ein angemessener Datenschutz minimiert das Risiko von Bußgeldern.

Meldepflichten

Die NIS2 Directive schreibt in Art. 23 eine Meldepflicht von Sicherheitsvorfällen vor. Erhebliche Sicherheitsvorfälle sind der noch zu schaffenden nationalen Behörde (jeder Mitgliedstaat ist nach Art. 8 Abs. 1 NIS2 verpflichtet, eine zuständige Behörde für Cybersicherheit zu benennen bzw. einzurichten. Nach Art. 10 Abs. 1 NIS2 müssen sie außerdem ein oder mehrere Computer Security Incident Response Team oder „CSIRT“ einrichten) und gegebenenfalls den Empfängern der eigenen Dienste zu melden. Auch hierfür sind prozessuale und ggf. auch technische Voraussetzungen im Unternehmen zu schaffen. Folgende Fristen gelten, um einen Vorfall der zuständigen Behörde zu melden:

1. Frühwarnung innerhalb von 24 Stunden ab Kenntnis: Verdacht, ob der Vorfall auf rechtswidriger oder böswilliger Handlung beruht und ob er grenzüberschreitend Auswirkungen hat.
2. Ausführlicher Bericht innerhalb von 72 Stunden ab Kenntnis: Erste Bewertung des Sicherheitsvorfalls, inklusive Schweregrad, Auswirkungen und ggf. Indikatoren bzgl. Kompromittierung.
3. Fortschritts-/Abschlussbericht ein Monat nach Meldung: Ausführliche Beschreibung, Angaben zur Art der Bedrohung, Ursachen, Abhilfemaßnahmen, ggf. die grenzüberschreitenden Auswirkungen.

Betreiber müssen demnach ihre nationale Cyber Security Behörde unverzüglich über signifikante Störungen, Vorfälle und Cyber Threats ihrer kritischen Dienstleistungen unterrichten, ebenfalls – wo möglich – die Empfänger (Kunden) ihrer Dienst­leistungen (Art. 23 EU).

Die von NIS2 betroffenen Unternehmen müssen sich bei der Agentur der Europäischen Union für Cybersicherheit (ENISA = European Network and Information Security Agency) registrieren – die ihrerseits nationale Behörden informiert (Art. 25).

Ferner – so sieht es Artikel 29 und 30 vor, sollen die Mitgliedstaaten den Austausch von Informationen zwischen Betreibern fördern und unterstützen – mit Regeln, Plattformen und Technologien.

Auswirkungen auf Unternehmen

Kein Unternehmer ist erfreut über zusätzliche Pflichten, die ihm und seinem Unternehmen auferlegt werden, bedeuten diese Pflichten doch immer Mehraufwand und Mehrkosten. Ganz zu schweigen von eventuellen Folgeaufwänden bei unzureichend erfüllten Pflichten. Andererseits sind die möglichen Kosten von Cybervorfällen hoch und können direkt oder indirekt (etwa durch Reputationsverlust) die Existenz des Unternehmens gefährden. So wird dringend angeraten die Vorschriften als Chance für notwendige Maßnahmen zu verstehen, die auf Basis von viel Erfahrungswissen die Möglichkeit bieten, IT-Prozesse und -zuständigkeiten im eigenen Unternehmen nachhaltig zu verbessern.

Immer mehr Unternehmen erkennen, welche Bedeutung die IS besitzt. Gleichzeitig wird deutlich, welche Chancen in einer effizienten Einbindung der IS in interne Prozesse und die Kultur des Unternehmens bestehen.

Gerade weil das Thema IS vielschichtig ist und somit prozessuale, technische und auch menschliche Aspekte zu beachten sind, um nachhaltig für das Unternehmen und die Mitarbeiter einen Mehrwert zu schaffen, ist ein langfristig angelegter Veränderungsprozess mit klar definierten Zielen und Maßnahmen notwendig.

Kernpunkt und Basisvoraussetzung für ein langfristiges Gelingen dieses Prozesses ist ein gemeinsames, konkretes Ziel. Dieses sollte von den Mitarbeitern entwickelt und getragen, sowie transparent kommuniziert werden, um ein zielführendes Veränderungsmanagement (Change Management) zu ermöglichen. Hierbei ist entscheidend, dass die Ziele und daraus abgeleiteten Maßnahmen verständlich und nachvollziehbar sind, sowie die Ansprüche der unterschiedlichen Anspruchsgruppen berücksichtigt – sei es die User Experience bei der Multi-Faktor-Authentifizierung oder die Rechtevergabe im Rahmen eines funktionierenden IAM / PAM (Identity and Access bzw. Privileged Access Management) Systems.

Vor dem Hintergrund der wachsenden Bedeutung und immer vielfältigeren Anforderungen wird also – im Hinblick auf das Ziel, ein Unternehmen effizient abzu­sichern und somit die Grundlage für ein langfristiges Wachstum zu ermöglichen – von allen Beteiligten ein hohes Maß an Engagement, Empathie und Lösungs­kompetenz gefordert.

Dieser Artikel wurde von unserem Vereinsmitglied und Partner der Project Management Partners Hans-Jörg Vohl erstellt. Bei weiteren Fragen wenden Sie sich bitte an vohl@pmps.de.

Der Beitrag Informationssicherheit für die kritische Infrastruktur: Die NIS2 Richtlinie erschien zuerst auf Verein zur Unterstützung der digitalen Transformation e.V..

Inzwischen lese ich die gängigen Zeitschriften sehr selektiv, denn ich will mich vom „wir machen alles schlecht“-Virus, der aktuell die Runde macht, einfach nicht anstecken lassen!

Ja, es ist schrecklich, dass Menschen am Virus gestorben sind, aber haben wir nicht auf der anderen Seite einen enormen Schub nach vorne bekommen? Sollten wir nicht jetzt, wo das Schlimmste überstanden zu sein scheint, den Blick mutig nach vorne richten und die positiven Erfahrungen konservieren, ja besser noch weiterentwickeln?

Wieso den alten Zustand wiederherstellen und alle zurück in die Büros zurückbeordern und den historischen Status vor der Pandemie wiederherstellen? Ich denke, wir haben gezeigt, wir können eigenständig und selbstbestimmt arbeiten, in virtuellen Teams erfolgreich sein und auch ohne den täglichen Treff an der Kaffeemaschine neue Ideen entwickeln. Wir haben unsere sozialen Kontakte teilweise intensiviert, ausgebaut und sind alle fit in der Nutzung der sog. Neuen Medien! Was wir wirklich vermissen ist „physikalische Nähe“, und hierfür sollten wir gerade in der Arbeitswelt nach der Pandemie ausreichend Raum schaffen.

Die Frage, die wir uns stellen sollten, ist doch „wie wollen wir Kollaboration in den nächsten Jahren gestalten und leben? Sollten wir nicht da, wo die Aufgabenstellung es erlaubt, Sachbearbeitung, Konzeptionen etc. im Homeoffice durchführen lassen und Büros zu Orten für Begegnung, Austausch und physischer Nähe umgestalten? Was spricht dagegen, wenn wir vereinbaren, dass diejenigen, die ins Büro kommen möchten, dies gerne tun können, die anderen ebenso gerne im Homeoffice arbeiten können? Warum sollten wir dies wieder starr regulieren?

Wir alle haben gezeigt, wir sind eigenständig und verantwortungsbewusst genug, uns unserer individuelle Arbeitsgestaltung selbst zu wählen. Klar, mancher mag denken, wo bleibt die Kontrolle? Woher weiß ich, ob der Mitarbeiter am Arbeitsplatz auch die vereinbarte Zeit arbeitet oder zu viele Pausen macht? Solche Kleingeister gibt es immer, aber das sind nicht die Manager, die mit begeisterten Augen nach Silicon Valley sehen und versuchen diesen Spirit mit Beratungsunterstützung in ihre Unternehmen zu tragen, das ist nicht New Work, ja nicht einmal Führen auf Augenhöhe.

Ich plädiere klar dafür, dass wir keinen Rückfall in die Arbeitsweise vor der Pandemie zulassen, sondern mutig in New Work bzw. Smart Work aufbrechen, denn unser aller Nutzen ist enorm.

Ich vertrete stark, dass wir als Unternehmer selbstverständlich unserer Sorgfalts-pflicht genügen und gegebenenfalls investieren müssen, denn wir benötigen für Smart Work Homeoffice-Arbeitsplätze, die Spaß machen, ergonomisch sind und dem Mitarbeiter den gleichen Arbeitsschutz und Unfallschutz zuhause wie im Büro gewährleisten, doch dies ist mit einem überschaubaren, einmaligen finanziellen Aufwand sehr gut umsetzbar, ja kann sogar zertifiziert werden. Solche Homeoffice-Arbeitsplätze gewähren Mitarbeiter und Unternehmen den gleichen Versicherungsschutz wie herkömmliche Büroarbeitsplätze.

Dem gegenüber stehen für alle Beteiligen- Mitarbeiter und Unternehmen- zahlreiche Vorteile, von denen ich nur einige aufführen möchte:

• Flexible Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen mit den Spezialisten, an den Stellen, wo sie benötigt werden, ist lokationsunabhängig möglich. Die moderne Art des Miteinanders zieht junge Mitarbeiter in Zeiten von Nachwuchskräftemangel an. Ebenso die Möglichkeit, ihre Lebensmittepunkte, -realitäten und -konzepte frei zu wählen. Warum sollte ich nicht auf dem Land leben, wo es bezahlbar ist, wenn ich nicht mehr täglich zum Arbeitsplatz in der Großstadt pendeln muss?
  Die Verweildauern von Mitarbeitern im Unternehmen steigen, wenn Mitarbeiter ihren Lebensmittelpunkt behalten und dennoch Aufstiegsmöglichkeiten und Managementpositionen wahrnehmen können. Das sollten wir nutzen.
• Nachweislich steigt die Motivation der Mitarbeiter durch Vertrauen und „Fürsorge“ des Unternehmens. Studien zeigen, dass die Effekte u.a. Reduzierung von Absentismus, weniger Krankentage und deutlich weniger Kind-Krank-Tage sind. Mit einem ergonomischen Home-Office Arbeitsplatz können wir hier viel bewirken. Weiter zeigen Studien, dass Smart Work neben der Reduktion der Fahrzeiten und damit der Nachhaltigkeit insbesondere stressminimierend auf die Mitarbeiter und positiv auf deren Gesundheit wirkt.
• Vielfältige Berechnungen u.a. vom Fraunhofer Institut belegen deutlich, dass das Einsparpotential für die Unternehmen erheblich ist.

Dies ergibt sich u.a. durch die Reduzierung der Bürofläche und Shared Desk-Konzepte (Mobiliar), die Betriebskostenverringerung bzgl. Heizung, Strom, Reinigung, Kantine, Fuhrpark und Treibstoffkosten etc.

Aber auch dadurch, dass Mitarbeiter nicht mehr in Ballungsräumen, sondern in anderen Regionen mit anderen Kostenstrukturen leben und dennoch ihre Expertise in unseren Unternehmen einbringen können.

• Auch die positiven Effekte für die Umwelt z. B. durch Reduktion derEmissionen von CO_2, die Entlastung der Infrastruktur und Einsparung von Rohstoffen sind zu betrachten und eindeutig positiv zu bewerten.

Lassen Sie uns die Chance nutzen und kraftvoll Smart Work zum Standard für Kollaboration entwickeln!

Viele Grüße
Consuela Utsch

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Die z.Zt. angebotenen Themen sind:

• Virtuelle Moderation
• Digitalisierung
• Konfliktmanagement
• Gesundheit
• Kommunikation
• Stress & Resilienz
• Tool- Schulung
• Persönliche & soziale Kompetenzen
• Dezentrales Arbeiten
• Führung
• Homeoffice

Weitere Inhalte sollen in den nächsten Monaten folgen.
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