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Vertrauen, Kontrolle und Menschlichkeit: Diese Werte sind 2026 wichtig, wenn es um KI geht  ​

Mit dem Vordringen von KI in fast jeden Lebensbereich steigt auch der Anspruch an einen verantwortungsvollen Einsatz der Technologie. Das heißt, Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre wirtschaftlichen Interessen mit den ethischen Anforderungen der unterschiedlichsten Stakeholder in Einklang zu bringen. Die Frage ist also nicht mehr, ob wir KI können. Sondern: Können wir KI verantwortungsvoll?

1. Verantwortung gegenüber der Gesellschaft: KI muss Fehlentscheidungen vermeiden – besonders dort, wo es um Menschenleben geht.

Unternehmen sehen KI als Wettbewerbsvorteil: Predictive Maintenance reduziert Ausfallzeiten in der Industrie. Intelligente Chatbots entlasten Service-Hotlines. Machine-Learning-Modelle prognostizieren Absatzentwicklungen. Die technologischen Vorteile sind unbestritten, aber durchaus nicht frei von Risiken. Denn die Fortschritte der KI verleiten viele dazu, algorithmische Systeme als objektive Entscheidungsmaschinen zu betrachten. Tatsächlich beruhen die Modelle jedoch auf statistischen Wahrscheinlichkeiten und sind somit grundsätzlich fehlbar. Gerade in gesellschaftlich sensiblen Bereichen kann dies gravierende Folgen haben. Ein Beispiel ist die medizinische Diagnostik: Falsch klassifizierte MRT-Bilder, unvollständige Trainingsdaten oder intransparente Modellentscheidungen können zu Fehlern führen, die nicht nur das Vertrauen in die Technik untergraben, sondern unmittelbar das Wohl der Patientinnen und Patienten gefährden. So werden Frauen mit Herzinfarkt beispielsweise oft zu spät oder falsch behandelt, weil ihre Symptome weniger eindeutig sind als die vermeintlich „klassischen“ Lehrbuchsymptome, die lange Zeit vor allem an männlichen Standardfällen ausgerichtet waren. Damit wird deutlich: Unternehmen tragen Verantwortung dafür, dass die KI-Ergebnisse prüfbar, nachvollziehbar und fair sind – insbesondere dort, wo ihre Systeme gesellschaftliche Entscheidungen beeinflussen oder Risiken verstärken können. Das wiederum setzt transparente Datenquellen, klare Zuständigkeiten und regelmäßige Audits voraus.

2. Verantwortung gegenüber den Mitarbeitenden: KI verändert Rollen, darf aber nicht als Ersatz für den Menschen verstanden werden.

Es ist eine unbestreitbare Tatsache, dass KI die Berufswelt verändert. Besonders bei Tätigkeiten, die routinemäßig immer die gleichen Dinge erledigen, wird es zu Umwälzungen am Arbeitsmarkt kommen. Denn KI wertet riesige Datensätze aus, schreibt Texte und erkennt komplexe Muster – und das mit einer Geschwindigkeit, die für den Menschen unmöglich ist. Anstatt selbst zu programmieren, wird der Informatiker der Zukunft nur noch den Bot anweisen, seine Probleme zu lösen. Die Unternehmensberaterin kontrolliert automatisch generierte Strategiepapiere auf ihre Schlüssigkeit, statt sie selbst auszutüfteln. Doch während sich viele Führungskräfte vor allem Einsparpotenziale erhoffen, lassen sie einen wichtigen Punkt außer Acht: die Zeit, die benötigt wird, um künstlich generierte Informationen auf ihre Richtigkeit zu überprüfen. Zudem müssen sich die Beschäftigten zunächst mit den neuen technischen Hilfsmitteln vertraut machen, um sie auch gut einsetzen zu können. Während also die Erwartungen der Chefs steigen, haben viele Angestellte erst einmal mehr zu tun und nicht weniger. Vor dem Hintergrund, dass KI Arbeitsprozesse, Rollenprofile und Kompetenzanforderungen verändert, müssen Unternehmen investieren. Weiterbildungsprogramme, Raum für Experimente und transparente Kommunikation schaffen die Grundlage für einen selbstbestimmten Umgang mit KI. Das Ziel besteht nicht darin, Arbeitsplätze zu ersetzen, sondern die Mitarbeitenden zu entlasten und ihnen neue Entwicklungsmöglichkeiten zu eröffnen. Hinzu kommt: Was KI in ein paar Jahren können wird, wissen wir heute noch nicht. Aber wie wir uns selbst und unsere Kompetenzen weiterentwickeln können, liegt in unserer Hand.

3. Verantwortung gegenüber dem Ökosystem: Digitale Souveränität ist entscheidend für den wirtschaftlichen Erfolg.

In Zeiten, in denen digitale Lieferketten global verteilt, hochgradig vernetzt und zunehmend KI-gestützt arbeiten, entsteht eine neue Form der gegenseitigen Abhängigkeit. Partner, Zulieferer und Dienstleister verlassen sich darauf, dass Unternehmen technologische Entscheidungen treffen, die Stabilität, Transparenz und Interoperabilität gewährleisten. Genau hier wird digitale Souveränität zum geschäftskritischen Faktor: Wer seine Systeme nicht kontrollieren kann, gefährdet nicht nur sich selbst, sondern das gesamte Netzwerk, das auf diesen Systemen aufbaut. 2026 rückt deshalb eine grundlegende Frage ins Zentrum: Wie lässt sich Souveränität erreichen, ohne Innovation auszubremsen? Viele Organisationen suchen Antworten auf dieselben Herausforderungen: Schutz vor geopolitischen Risiken, Vermeidung einseitiger Anbieterabhängigkeiten und die Fähigkeit, Daten, Modelle und Workloads selbstbestimmt zu betreiben. Regulatorische Vorgaben wie der EU AI Act, DORA oder NIS2 verstärken diesen Trend, da sie Transparenz und Auditierbarkeit verbindlich vorschreiben. Partner und Lieferanten müssen darauf vertrauen können, dass ihre Daten nicht in proprietären Blackbox-Strukturen verschwinden und dass Systeme an neue regulatorische Rahmenbedingungen angepasst werden können. Digitale Souveränität bedeutet jedoch nicht Isolation. Der produktive Einsatz moderner KI-Modelle erfordert eine skalierbare Infrastruktur, synthetische Daten und leistungsfähige Plattformen – Ressourcen, die häufig nur in der Public Cloud verfügbar sind. Entscheidend ist deshalb ein Betriebsmodell, das Flexibilität ermöglicht: trainieren, wo es effizient ist, und betreiben, wo Compliance und Kontrolle gewährleistet sind.

KI entfaltet ihren Nutzen nur dann nachhaltig, wenn sie auf einem Fundament aus Transparenz und klaren Leitlinien aufbaut. Unternehmen, die ihre Verantwortung ernst nehmen, stärken damit nicht nur ihr eigenes Innovationspotenzial, sondern auch das Vertrauen ihrer Mitarbeitenden, ihrer Partner und der gesamten Gesellschaft. 2026 sollte daher weniger im Zeichen der neuesten technologischen Entwicklungen stehen, sondern vielmehr der Verpflichtungen, die Unternehmen mit dem Einsatz von KI eingehen. Wenn man so will, gewinnt Menschlichkeit die Oberhand.

Autor: Gregor von Jagow, Senior Director und Country Manager Germany bei Red Hat

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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Gregor von Jagow, Senior Director und Country Manager Germany bei Red Hat