ai.dopt-Umfrage Wo stehen KRITIS-Betreiber mit ihren KI-Initiativen?

Jedes noch so kleine Unternehmen befasst sich mit künstlicher Intelligenz. Doch wo stehen eigentlich KRITIS-Betreiber mit ihren KI-Initiativen? Dies wollte die ai.dopt GmbH im Zuge einer Umfrage auf dem „KRITIS PRAXIS Forum“ in Erfahrung bringen.

Anfang November trafen sich über 400 Entscheidungsträger aus Deutschland und Österreich auf dem von der ausecus GmbH veranstalteten „KRITIS PRAXIS Forum“. Dieses dient als Impulsgeber für Praxisfragen und bot die Möglichkeit, sich über die vielfältigen Herausforderungen für KRITIS-Unternehmen auszutauschen. Die ai.dopt GmbH nahm sich das zum Anlass, die Betreiber kritischer Anlagen und Infrastrukturen dahingehend zu befragen, wie weit ihre KI-Initiativen gediehen sind.

Künstliche Intelligenz

Einsatz von KI in der modernen Kommune

Aus den Ergebnissen der Umfrage und den vielen Gesprächen konnte ai.dopt einige wertvolle Erkenntnisse zum Stand der KI-Strategien, Nutzungsmustern und Hürden bei der KI-Einführung in KRITIS Unternehmen gewinnen. Eine zentrale Feststellung: Die meisten KRITIS-Unternehmen stehen und standen im Jahr 2025 erst am Anfang oder in der Pilotphase ihrer KI-Initiativen. Nur ca. sieben Prozent der Befragten haben ihr Unternehmen als fortgeschritten eingestuft.

Als größte Schwierigkeiten wurden

• eine fehlende KI-Gesamtstrategie,

• unzureichende KI-Kompetenzen im Unternehmen,

• unklare Verantwortlichkeiten bezüglich der KI-Regulatorik,

• Probleme mit Daten und der Integration sowie

• Unsicherheit über den Mehrwert von KI genannt.

All diese Punkte hindern die Unternehmen daran, erste breite Erfolge zu erzielen. Die ersten operativen KI-Einsätze finden im IT-Bereich, im Management und im Kundenservice statt, jedoch selten in breiter Skalierung und nicht über die einzelnen Fachbereiche hinweg, was eine frühe Diffusion bei punktuellem Einsatz nahelegt.

Reifegrad und Verbreitung

Operativ betreiben fast sieben von zehn Unternehmen (69 Prozent) aktuell ein bis fünf, eines von zehn sogar schon mehr als fünf KI-Systeme. Das übrige Fünftel der Umfrageteilnehmer und -teilnehmerinnen gab an, keine KI-Systeme einzusetzen. Diese Verteilung der Antworten deutet auf Pilot-Cluster und Insellösungen statt unternehmensweit orchestrierter Plattformnutzung hin. KI-Initiativen stehen bei den Unternehmen der kritischen Infrastruktur überwiegend am Anfang.

Einsatzfelder von KI und GenAI Praxis

Am häufigsten wird KI in IT und Kommunikation (22 Prozent), Geschäftsleitung/Management (15 Prozent), Vertrieb/Kundenservice und Betrieb/Produktion (jeweils elf Prozent) sowie Marketing (zehn Prozent) eingesetzt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Fokus bestehender Einsatzmöglichkeiten noch auf informationsnahen und wissensbasierten Anwendungsbereichen liegt.

Generative KI wird primär für Recherchezwecke (25 Prozent) sowie für die Dokumentenerstellung und -prüfung (24 Prozent) eingesetzt. Weitere Einsatzfelder sind das Übersetzen mit 14 Prozent der Nennungen und der Bereich des Kundenservice (13 Prozent). Fünf Prozent räumten keinen Einsatz oder fehlende Kenntnisse ein, ein Viertel der Befragten nannten hingegen andere Anwendungen. Mit sechs Prozent der Antworten seltener genannt wurden Datenanalytik und Berichterstellung– eigentlich ein Bereich, in dem KI deutlichen Mehrwert liefern kann. Der geringe Prozentsatz lässt auf eine geringe Identifizierung von komplexeren Daten Use Cases schließen und damit auf einen fehlende KI-Strategie.

Governance und Zuständigkeiten für KI

Treiber der KI Agenda in den Unternehmen sind in jeweils drei von zehn Fällen vor allem die Geschäftsführung (31 Prozent) und die IT Abteilungen (30 Prozent), flankiert von Fachbereichen (18 Prozent). In nur wenigen Fällen wurden spezielle KI Gremien etabliert, manche Umfrageteilnehmer identifizierten keine klaren Treiber. Die Zahlen zeigen, dass die Unternehmensleitungen und die IT-Abteilungen bereit sind KI in die Unternehmensprozesse zu integrieren. Die Fachbereiche, in denen das Unternehmenswissen schlummert, sollten noch stärker bei der Identifizierung von Einsatzmöglichkeiten involviert werden sollten. KI-Initiative sind keine reinen IT-Initiativen.

Über die KI-Regulatorik wird häufig in Task Forces/Arbeitsgruppen entschieden (26 Prozent), zu einem Fünftel Top Down entlang einer vorliegenden Strategie. Seltener wird das Thema über Rechts- und Compliance- sowie Governance-Gremien oder externe Beratung adressiert, was auf hybride, aber noch unklare Verantwortlichkeiten hindeutet. Kritisch ist zu sehen, dass die Hälfte der Befragten die eigene Rolle nach KI VO (KI-Verordnung) nicht. 42,5 Prozent sehen sich als Betreiber und 7,5 Prozent als Anbieter, was erhebliche Umsetzungsrisiken für KI Verordnung mit sich bringt.

Was wurde bereits unternommen?

Zur Förderung der KI Nutzung wurden vor allem

• interne Schulungen/Weiterbildung (21 Prozent),

• Bereitstellung von Tools/Plattformen (17 Prozent),

• Richtlinien/Best Practices (17 Prozent) und

• Pilotprojekte und Testläufe (17 Prozent) realisiert;

• bei der Integration in Kernprozesse (fünf Prozent) und

• systematischen Kontrolle/Monitoring (drei Prozent) signalisieren die Umfrageergebnisse noch erheblichen Nachholbedarf.

29 Prozent der Teilnehmerinnen und Teilnehmer berichteten, dass ihr Arbeitgeber noch keinen strategischen KI-Gesamtplan entwickelt hat, was den Bruch zwischen punktueller Befähigung und unternehmensweiter Verankerung verdeutlicht. Informationen über KI-Initiativen, die mit Mitarbeitende geteilt wurden, betreffen vor allem die KI Richtlinien (25 Prozent), Schulungen (22 Prozent) und Arbeitsanweisungen für das Arbeiten mit KI (17 Prozent), wohingegen das KI Register (neun Prozent) als zentrale Artefakte für KI-Governance selten sind.

Diese Angaben verdeutlichen, dass die KI-Initiativen seltener einem Gesamtplan folgen. Gerade ein zielgerichtetes KI-Register ist das zentral Steuerungselement für die KI-Initiativen und eine wertvolle Informationsquelle für die Kommunikation mit Aufsichtsbehörden.

Was sind die nächsten Schritte?

Geplant sind vorrangig Kompetenzaufbau (19 Prozent) und der Aufbau von Ressourcen und der notwendigen Infrastruktur (14 Prozent). 22 Prozent der Befragten gaben an, dass es keinen Gesamtplan gibt bzw. dass sie dazu keine Kenntnisse haben, was auf Kommunikations- oder Planungsdefizite hindeutet. Externe Unterstützung wird vor allem für spezifische KI-Expertise (24 Prozent), Regulatorik/Datenschutz/Ethik (14 Prozent) sowie der KI-Strategie (zehn Prozent) eingeholt.

Wo sehen die Entscheidungsträger die größten Hürden?

Als Top Hindernisse konnte ai.dopt die Unklarheit über KI Potenzial und Wirtschaftlichkeit (14 Prozent), eine fehlende Strategie sowie einen Mangel an Fachwissen (jeweils 11 Prozent) identifizieren. Dahinter rangieren mit jeweils neun Prozent der Nennungen der Integrationsaufwand in bestehende Systeme, unklare Verantwortungen, Datenqualität/ verfügbarkeit, ethisch rechtliche Bedenken und der fehlender Anbieterüberblick. Seltener genannt wurden begrenzte Budgets (sechs Prozent) sowie Skalierungshürden von der Pilotphase hin zum breiten Einsatz in der Fläche (ein Prozent). Zusammengenommen erklärt dies die Dominanz von Piloteinsätzen, die selten in standardisierte Linienprozesse überführt werden.

Einordnung des Status quo

Der Fokus sollte jetzt auf Strategie, Rollenklärung, Daten/Integration und Governance Artefakten liegen, um Sicherheit, Compliance und Wirtschaftlichkeit zugleich zu erreichen.

Priorisierte Handlungsempfehlungen

Strategische Zielbilder und Roadmaps: Reifegrad Ziele, priorisierte Use Cases mit Business Nutzen, klare Meilensteine und Skalierungskriterien definieren, um die Lücke „Pilotschleife vs. Linienbetrieb“ zu schließen.

Rollenklärung nach KI-VO: Betreiber, Anbieter explizit bestimmen und Verantwortlichkeiten in RACI Form verankern. KI-Schulungen fokussieren, um Wissenslücken (50 Prozent Unkenntnis) zu adressieren.

Governance-Artefakte: KI-Richtlinie ergänzen um KI-Register, Einsatzmöglichkeiten, erforderliche Dokumentationen und Kontrollprozesse.

Kompetenzaufbau gezielt koppeln: Trainings mit konkreten Use Cases, Tooling und Arbeitsanweisungen verbinden, damit Schulungseffekte in produktive Veränderung und Skalierung übergehen.

Externe Hebel nutzen: Beratung für Regulatorik und Architektur einsetzen, Peer-Netzwerke und Best Practices nutzen, um Anbieterüberblick und Entscheidungsfähigkeit zu erhöhen.

Fazit

KRITIS-Unternehmen sind beim KI Einsatz auf einem soliden Weg in die Anwendung, aber noch vor dem Sprung in die belastbare Skalierung. Das sich herauskristallisierende Bild ist dabei durchaus konsistent: Mehrere, kleinteilige Anwendungsfälle in wissensintensiven Bereichen bei gleichzeitig fehlender Gesamtintegration. Fehlende Governance-Strukturen und Fragen hinsichtlich des Umfangs der anwendbaren Regelungen. Die Diskrepanz zwischen KI-Initiativen und fehlenden Registern, KPIs und Prozessintegration markiert den Kern der professionellen Skalierungslücke.

Für Betreiber kritischer Infrastrukturen wirkt dies als Risikofaktor, weil regulatorische Nachweiserfordernisse und Sicherheitsanforderungen systematische Verankerung verlangen. Die Ergebnisse der Umfrage ergänzt um die Gespräche haben klar gezeigt, wo die größten Hebel zur Hebung des KI-Potentials liegen.

KI für Sicherheit, Sicherheit für KI

KI-Governance für KRITIS-Betreiber

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