Auf den IT-Trends 2026 in Bochum hatte ich die Gelegenheit, über ein Thema zu sprechen, das mich angesichts der aktuellen KI-Entwicklung zunehmend beschäftigt: Wir investieren enorme Ressourcen in immer leistungsfähigere künstliche Intelligenz. Aber investieren wir im gleichen Maße in Sicherheit, Kontrolle und unser Verständnis dieser Technologie?
Unter dem Titel „Zwischen Förderturm und Foundation Model - Der ehrliche Blick auf KI und Sicherheit“ wollte ich bewusst einen anderen Blick auf den gegenwärtigen KI-Wettlauf werfen. Weniger Produktankündigungen, weniger Zukunftsversprechen und dafür mehr kritische Fragen zu den wirtschaftlichen, technologischen und gesellschaftlichen Entwicklungen.
Denn künstliche Intelligenz entwickelt sich mit einer Geschwindigkeit, die nicht nur Unternehmen, sondern auch Forschung, Politik und Gesellschaft vor grundlegende Herausforderungen stellt.
Zwischen Förderturm und Foundation Model - der ehrliche Blick auf KI und Sicherheit.
Vom Förderturm zum Foundation Model: Transformation hat ihren Preis
Das Ruhrgebiet ist ein besonderer Ort, um über technologische Transformation zu sprechen. Kaum eine andere Region in Deutschland steht so sehr für industrielle Umbrüche, wirtschaftliche Neuorientierung und den Wandel ganzer Wertschöpfungsketten.
Wo früher Kohle und Stahl die wirtschaftlichen Grundlagen bildeten, gewinnen heute Daten, Rechenleistung und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Der Vergleich zwischen Förderturm und Foundation Model ist deshalb mehr als eine sprachliche Spielerei. Beide stehen für technologische Entwicklungen, die weit über ihre unmittelbaren Einsatzmöglichkeiten hinausgehen.
Allerdings unterscheidet sich der gegenwärtige KI-Wandel in einem entscheidenden Punkt von früheren industriellen Revolutionen: seiner Geschwindigkeit. Neue Modelle erscheinen in immer kürzeren Abständen. Ihre Leistungsfähigkeit steigt, während die Kosten für bestimmte KI-Anwendungen sinken. Gleichzeitig wächst der Druck auf Unternehmen und Staaten, bei dieser Entwicklung nicht den Anschluss zu verlieren.
Die zentrale Frage lautet deshalb nicht mehr ausschließlich, welche Möglichkeiten uns KI eröffnet. Wir müssen ebenso darüber sprechen, welche wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Abhängigkeiten wir dabei schaffen.
Der KI-Boom: Wer finanziert eigentlich die nächste industrielle Revolution?
Ein Schwerpunkt meines Vortrags war die wirtschaftliche Dimension des globalen KI-Wettlaufs. Die öffentliche Wahrnehmung konzentriert sich häufig auf neue Sprachmodelle, beeindruckende Benchmarks und die Ankündigungen großer Technologieunternehmen. Dahinter steht jedoch eine gewaltige industrielle Infrastruktur.
Rechenzentren müssen errichtet, spezialisierte Chips produziert, Energie bereitgestellt und immer größere Datenmengen verarbeitet werden. Die dafür notwendigen Investitionen erreichen Dimensionen, die weit über klassische Softwareentwicklung hinausgehen.
Besonders interessant ist die zunehmende finanzielle Verflechtung der großen Technologieunternehmen. Chiphersteller investieren in KI-Unternehmen, die wiederum große Summen für Rechenleistung ausgeben. Cloud-Anbieter finanzieren Modellentwickler, die gleichzeitig ihre größten Kunden sind.
Solche Beziehungen sind nicht zwangsläufig problematisch. Sie werfen aber Fragen nach der tatsächlichen Nachfrage, der Kapitalintensität und der langfristigen Tragfähigkeit einzelner Geschäftsmodelle auf.
Hinzu kommt, dass hohe Investitionen nicht automatisch zu nachhaltigen Gewinnen führen. Gerade bei infrastrukturlastigen Geschäftsmodellen können zwischen technologischem Fortschritt und wirtschaftlicher Rentabilität erhebliche Zeiträume liegen.
Für mich ist deshalb klar: Wer den KI-Wettlauf ausschließlich anhand der leistungsfähigsten Modelle bewertet, übersieht einen wesentlichen Teil der wirtschaftlichen Realität.
KI wird immer günstiger, aber wird sie auch sicherer?
Ein weiterer Schwerpunkt meines Vortrags war die Frage, ob unsere Sicherheitsmechanismen mit der Entwicklung moderner KI-Systeme Schritt halten. Dabei treffen zwei Entwicklungen aufeinander, die aus meiner Sicht deutlich stärker gemeinsam betrachtet werden sollten.
Auf der einen Seite sinken die Kosten für die Nutzung künstlicher Intelligenz in bemerkenswertem Tempo. Fortschritte bei Modellen, Hardware und Inferenzverfahren ermöglichen es, immer leistungsfähigere KI-Anwendungen zu geringeren Kosten bereitzustellen.
Eine Analyse von Epoch AI verdeutlicht, wie außergewöhnlich diese Entwicklung im historischen Vergleich ist. Die Kosten für bestimmte KI-Fähigkeiten fallen teilweise wesentlich schneller als bei früheren transformativen Technologien.
Auf der anderen Seite wächst die Diskussion über Sicherheitsrisiken und die Frage, wer letztlich die Verantwortung für besonders leistungsfähige KI-Systeme trägt.
Bemerkenswert fand ich in diesem Zusammenhang die Aussagen von Palantir-CEO Alex Karp. Er kritisiert den Ruf nach staatlicher Regulierung auch vor dem Hintergrund möglicher Haftungsrisiken und stellt die Frage, welche Verantwortung Unternehmen für die Folgen ihrer Technologien übernehmen müssen.
Dahinter steht ein grundlegender Konflikt: Wenn KI-Systeme günstiger, leistungsfähiger und breiter verfügbar werden, wächst nicht nur ihr wirtschaftliches Potenzial. Auch ihre möglichen Fehlanwendungen und die damit verbundenen Risiken können erheblich zunehmen.
Besonders relevant wird diese Entwicklung im Zusammenhang mit Agentic AI.
Während klassische Chatbots überwiegend Informationen generieren, können agentische Systeme eigenständig Aufgaben planen, Werkzeuge aufrufen, auf Datenbanken zugreifen und Aktionen innerhalb digitaler Umgebungen ausführen.
Damit verändert sich auch die Risikoperspektive.
Eine fehlerhafte Antwort ist problematisch. Eine fehlerhafte Handlung innerhalb eines produktiven IT-Systems kann unmittelbare wirtschaftliche oder sicherheitsrelevante Konsequenzen haben. Prompt Injection, manipulierte Datenquellen und unzureichend abgesicherte Berechtigungen zeigen, dass klassische Cybersicherheit um neue Bedrohungsmodelle erweitert werden muss.
Der globale KI-Wettlauf ist auch eine Frage der Souveränität
Der internationale Wettbewerb wird derzeit vor allem durch die USA und China geprägt. Europa muss sich dabei die Frage stellen, welche Rolle es künftig einnehmen möchte. Allerdings wäre es zu einfach, die Diskussion ausschließlich auf die Entwicklung eines eigenen europäischen Sprachmodells zu reduzieren.
Technologische Souveränität hängt ebenso von Halbleitern, Energieversorgung, Rechenzentren, Kapital, Forschung und der Fähigkeit ab, Innovationen tatsächlich in wirtschaftlichen Nutzen zu überführen.
Die zunehmende Konzentration auf wenige Technologieanbieter schafft Abhängigkeiten, die Unternehmen und öffentliche Institutionen langfristig beschäftigen werden. Souveränität bedeutet für mich deshalb nicht zwangsläufig, sämtliche Technologien selbst zu entwickeln. Vielmehr müssen Organisationen die Fähigkeit behalten, Technologien bewusst auszuwählen, Anbieter zu wechseln und über ihre eigenen Daten und Prozesse zu entscheiden.
Digitale Souveränität beginnt dort, wo technologische Entscheidungen nicht zu dauerhaften Abhängigkeiten werden.
Gerade für Europa stellt sich damit eine strategische Frage: Wie schaffen wir Rahmenbedingungen, die Innovation ermöglichen, ohne zugleich neue strukturelle Abhängigkeiten zu fördern?
KI ist allgegenwärtig, aber noch längst nicht überall angekommen
Ein weiterer Punkt meines Vortrags war eine Beobachtung, die in der aktuellen Debatte häufig untergeht: Die öffentliche Aufmerksamkeit für KI ist enorm, ihre tatsächliche Nutzung jedoch deutlich ungleichmäßiger verteilt, als es der Hype vermuten lässt. Gerade in techniknahen Kreisen entsteht leicht der Eindruck, KI sei bereits vollständig im Alltag, in Unternehmen und in der Breite der Gesellschaft angekommen.
Ein Blick auf die globale Verbreitung zeigt jedoch ein differenzierteres Bild: Eine von Damian Player veröffentlichte Visualisierung veranschaulicht die Größenordnungen anhand der Weltbevölkerung. Nach den dort verwendeten Schätzungen haben rund 84 Prozent der Menschen noch nie bewusst KI genutzt. Etwa 16 Prozent verwenden kostenlose Chatbots, während nur ein sehr kleiner Anteil für entsprechende Anwendungen bezahlt.
Die Zahlen sind als grobe Schätzung zu verstehen. Insbesondere die Abgrenzung zwischen bewusster KI-Nutzung und dem indirekten Kontakt mit KI-gestützten Diensten ist schwierig. Dennoch verdeutlicht die Darstellung einen wichtigen Punkt: Die enorme mediale Aufmerksamkeit darf nicht mit einer bereits flächendeckenden aktiven Nutzung gleichgesetzt werden.
Für mich ist diese Perspektive aus zwei Gründen interessant: Erstens erinnert sie daran, dass technologische Umbrüche nicht überall gleichzeitig stattfinden. Zwischen medialer Sichtbarkeit, tatsächlicher Verbreitung und produktiver Nutzung liegen oft erhebliche Unterschiede. Zweitens zeigt sie, dass wir uns trotz aller technologischen Fortschritte in vielen Bereichen noch am Anfang einer umfassenderen Transformation befinden.
Ob KI langfristig ihr wirtschaftliches und gesellschaftliches Potenzial entfaltet, wird nicht allein von immer leistungsfähigeren Modellen abhängen. Entscheidend werden auch Zugang, Bildung, Vertrauen, Bezahlbarkeit und die Fähigkeit sein, diese Technologie sinnvoll einzusetzen.
Damit entsteht ein bemerkenswerter Gegensatz: Während an der technologischen Spitze um immer leistungsfähigere Systeme konkurriert wird, steht ein großer Teil der Weltbevölkerung noch vor dem eigentlichen Einstieg in die KI-Nutzung.
Mein Fazit: Nicht jede technologische Möglichkeit ist automatisch ein Fortschritt
Die IT-Trends 2026 boten einen passenden Rahmen, um die Entwicklung künstlicher Intelligenz aus unterschiedlichen Perspektiven zu betrachten.
Für mich bleibt dabei vor allem eine Erkenntnis zentral: Wir sprechen sehr häufig darüber, welche Fähigkeiten KI-Systeme morgen besitzen werden. Deutlich seltener diskutieren wir darüber, welche Voraussetzungen geschaffen werden müssen, damit diese Systeme langfristig sicher, kontrollierbar und gesellschaftlich sinnvoll eingesetzt werden können.
Dabei geht es nicht nur um technische Sicherheit. Es geht um wirtschaftliche Nachhaltigkeit, geopolitische Abhängigkeiten, Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt und die Frage, wie sich der zunehmende Einsatz von KI auf unsere eigenen Kompetenzen auswirkt.
Gerade mit Blick auf KI-Agenten und die Automatisierung wissensintensiver Tätigkeiten müssen wir lernen, technologische Leistungsfähigkeit und organisatorische Verantwortung gemeinsam zu denken.
Ich halte wenig von der pauschalen Gegenüberstellung zwischen Innovation und Regulierung. Beide müssen zusammen funktionieren. Ebenso wenig überzeugt mich die Vorstellung, die großen Technologieunternehmen könnten sämtliche Interessenkonflikte allein durch freiwillige Selbstregulierung auflösen. Wir brauchen nachvollziehbare Sicherheitsstandards, unabhängige Bewertungen und gleichzeitig Rahmenbedingungen, die technologische Innovation ermöglichen.
Der Blick auf die industrielle Geschichte des Ruhrgebiets erinnert daran, dass technologische Transformation immer weitreichende wirtschaftliche und gesellschaftliche Veränderungen mit sich bringt. Bei künstlicher Intelligenz erleben wir eine solche Transformation erneut - allerdings mit einer Geschwindigkeit, die unsere Fähigkeit zur Einordnung und Kontrolle besonders herausfordert...
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