Red Hat: Deutsche Unternehmen bleiben bei KI stark von Anbietern abhängig

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat sich in deutschen Unternehmen zunehmend in geschäftskritischen Prozessen etabliert. Gleichzeitig offenbart eine aktuelle Studie von Red Hat strukturelle Schwächen bei Kontrolle, Steuerbarkeit und Unabhängigkeit von externen Anbietern. Besonders in stark regulierten Branchen wie Banken und Finanzdienstleistungen gewinnen diese Erkenntnisse an Relevanz, da hier Anforderungen an Resilienz, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Compliance besonders hoch sind.

Die Studienergebnisse zeigen eine deutliche Diskrepanz zwischen strategischem Anspruch und operativer Realität. Zwar geben 57 % der befragten deutschen Unternehmen an, über eine Exit-Strategie für den Fall zu verfügen, dass ihr primärer KI-Anbieter den Zugang zu Services einschränkt. Gleichzeitig erwarten jedoch 37 %, dass ein Anbieterwechsel moderate bis erhebliche Auswirkungen auf die Geschäftskontinuität hätte. Gerade im Finanzsektor, wo KI zunehmend für Risikoanalysen, Betrugserkennung oder Kundeninteraktion eingesetzt wird, entsteht daraus ein potenzielles systemisches Risiko. Die Fähigkeit, kritische Systeme kurzfristig umzustellen, bleibt offenbar begrenzt ausgeprägt.

Ein weiterer Schwerpunkt der Studie liegt auf dem Einsatz sogenannter Agentic AI, also autonom agierender KI-Systeme. Diese Technologien werden bereits breit genutzt, doch die organisatorische und regulatorische Einbettung hinkt hinterher. Nur 30 % der deutschen Unternehmen verfügen über ausgereifte Governance-Strukturen für Agentic AI. Weitere 29 % berichten von lückenhaften Regelwerken, während 27 % lediglich grundlegende Governance-Ansätze implementiert haben. Länderübergreifend geben 64 % der Unternehmen an, zumindest teilweise über entsprechende Strukturen zu verfügen.

Für Banken und Versicherer bedeutet dies eine wachsende Diskrepanz zwischen technologischer Innovationsgeschwindigkeit und regulatorischer Absicherung. Insbesondere im Kontext von Anforderungen wie Modellrisikomanagement oder Auditierbarkeit entstehen dadurch neue Herausforderungen.

Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Kluft. KI ist in den Unternehmen angekommen, aber Kontrolle und Steuerbarkeit halten nicht im gleichen Tempo Schritt. Hier wird Open Source entscheidend, weil offene Ansätze die Unternehmen dazu befähigen, Abhängigkeiten zu reduzieren und gleichzeitig die Flexibilität zu behalten, unterschiedliche KI-Modelle und Infrastrukturen zu kombinieren.“

Gregor von Jagow, Senior Director & Country Manager Deutschland bei Red Hat

Transparenzdefizite bei Daten und Verarbeitung

Mit der zunehmenden Integration von KI in zentrale Geschäftsprozesse steigt auch der Bedarf an Transparenz entlang der gesamten Datenwertschöpfungskette. In Deutschland geben 51 % der Unternehmen an, vollständig nachvollziehen zu können, wo ihre Daten gespeichert, verarbeitet und potenziell zugänglich sind. Gleichzeitig räumen jedoch 46 % ein, nur teilweise Einblick zu haben.

Bei weiteren 3 % bestehen erhebliche Transparenzlücken. Insgesamt attestieren sich damit 97 % zumindest eine teilweise Transparenz – ein im europäischen Vergleich hoher Wert, der Deutschland vor Ländern wie den Niederlanden oder Italien (jeweils 90 %) positioniert. Für Finanzinstitute bleibt jedoch entscheidend, dass „teilweise Transparenz“ regulatorisch häufig nicht ausreichend ist, insbesondere im Hinblick auf Anforderungen aus Aufsicht und Datenschutz. Vor dem Hintergrund dieser Defizite gewinnt Open Source für viele Unternehmen strategisch an Bedeutung. 69 % der deutschen IT-Entscheider sehen darin einen zentralen Hebel, um Kontrolle über KI-Systeme und deren Betrieb zu erhöhen.

Für die kommenden drei Jahre erwarten die Befragten insbesondere folgende Effekte: Mehr Vertrauen in KI-Lösungen durch größere Kontrolle über Entwicklung und Betrieb (69 %), eine bessere Anpassbarkeit an geschäftliche und regulatorische Anforderungen (68 %) sowie erhöhte Transparenz und Prüfbarkeit (68 %). Gerade für Banken und Finanzdienstleister, die komplexe regulatorische Vorgaben erfüllen müssen, bietet dieser Ansatz die Möglichkeit, Abhängigkeiten von proprietären Plattformen zu reduzieren und gleichzeitig Auditierbarkeit und Compliance sicherzustellen.

Erwartungen an regulatorische Rahmenbedingungen

Parallel zur technologischen Entwicklung wächst auch die Erwartungshaltung gegenüber dem Gesetzgeber. 72 % der deutschen Befragten sprechen sich dafür aus, Open-Source-Prinzipien wie Transparenz, Prüfbarkeit und geeignete Lizenzmodelle regulatorisch zu verankern. Diese Forderung unterstreicht den Bedarf an klaren Leitplanken für den Einsatz von KI in hochregulierten Branchen. Insbesondere im europäischen Kontext, etwa im Zusammenspiel mit bestehenden und geplanten Regulierungen, könnte dies zu einer stärkeren Standardisierung führen.

Die Studienergebnisse verdeutlichen, dass KI längst im operativen Kern vieler Unternehmen angekommen ist. Gleichzeitig bleibt die Fähigkeit, diese Systeme unabhängig zu steuern, zu kontrollieren und bei Bedarf zu wechseln, vielfach unzureichend ausgeprägt. Für den Finanzsektor ergibt sich daraus eine doppelte Herausforderung: Einerseits gilt es, Innovationspotenziale durch KI zu nutzen, andererseits müssen Anforderungen an Resilienz, Regulierung und Datenhoheit erfüllt werden. Die Diskussion um KI-Souveränität entwickelt sich damit zunehmend von einer technologischen hin zu einer strategischen und regulatorischen Fragestellung.

Statt um erste Experimente geht es heute darum, wie sich KI so einsetzen lässt, dass sie Anforderungen an Souveränität, Sicherheit und Regulierung erfüllt. Die Ergebnisse unserer Studie zeigen hier eine klare Unterstützung für Open-Source-Prinzipien sowie für eindeutige regulatorische Rahmenbedingungen, die Transparenz und Prüfbarkeit fest in KI-Systemen verankern.“

Hans Roth, Senior Vice President & General Manager EMEA, Red Hat

Für die Studie befragte Red Hat gemeinsam mit dem Marktforschungsunternehmen Censuswide insgesamt 500 IT-Entscheidungsträger in fünf europäischen Ländern. Darunter befanden sich jeweils 100 Teilnehmer aus Deutschland, Frankreich, dem Vereinigten Königreich, Italien und den Niederlanden. Die Datenerhebung erfolgte im März 2026.tw