KI-Infrastrukturschuld: Die tickende Zeitbombe in deutschen Unternehmen

Die unkontrollierte Nutzung öffentlicher KI-Modelle wie ChatGPT baut gefährliche Risiken auf – und gefährdet Compliance und Geschäfts. Eine neue Studie warnt vor der „KI-Infrastrukturschuld“.

Veröffentlicht am: Freitag, 23. Januar 2026

Im Wettlauf um KI-Vorteile setzen viele Unternehmen auf schnelle Lösungen – und bauen dabei eine gefährliche Hypothek für die Zukunft auf. Eine heute veröffentlichte Untersuchung des Analysehauses LLM.co warnt eindringlich vor den versteckten rechtlichen und operativen Risiken durch den unbedachten Einsatz öffentlicher KI-Modelle. Experten sprechen von einer „KI-Infrastrukturschuld“, die zur tickenden Zeitbombe für die digitale Transformation werden könnte.

Ähnlich wie bei technischen Schulden in der Softwareentwicklung entsteht diese neue Form der Belastung durch kurzfristige, suboptimale Entscheidungen. Die einfache Verfügbarkeit von Tools wie ChatGPT verführt dazu, etablierte IT-Governance zu umgehen. KI wird in sensible Bereiche wie Finanzanalyse oder Rechtsabteilungen integriert, ohne die nötige architektonische Sorgfalt. Das schafft eine gefährliche Lücke zwischen der aktuellen Nutzung und den strengen Standards, die vor allem in regulierten Branchen wie Banken oder dem Gesundheitswesen gelten.

Die Schulden entstehen auf drei Ebenen: durch mangelnde Transparenz der „Blackbox“-Modelle, das Risiko der ungewollten Datenexposition und eine gefährliche Abhängigkeit von einzelnen Anbietern (Vendor-Lock-in). „KI ist kein Allheilmittel für veraltete IT-Systeme“, warnt ein Technologieexperte. „Auf maroder Grundlage aufgesetzt, verschärft sie bestehende Probleme nur.“

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Die Compliance-Falle: EU AI Act und DSGVO

Für deutsche und europäische Unternehmen wird die Lage besonders brisant. Der seit August 2024 geltende EU AI Act stellt hohe Anforderungen an Transparenz und Dokumentation von KI-Systemen. Die Nutzung intransparenter, öffentlicher Modelle kann die Erfüllung dieser Pflichten unmöglich machen – und zu Bußgeldern in Millionenhöhe führen.

Auch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) bleibt eine zentrale Hürde. Werden personenbezogene Daten in öffentliche KI-Modelle eingespeist, verlieren Unternehmen die Kontrolle. Die Gewährleistung von Betroffenenrechten, wie dem „Recht auf Vergessenwerden“, wird praktisch unmöglich. Ein Verstoß gegen die strengen europäischen Regeln ist damit vorprogrammiert.

Finanzielle Risiken und das Jahr des „Re-Platforming“

Die Folgen gehen weit über rechtliche Belange hinaus. Marktforscher wie Gartner prognostizieren, dass bis 2030 die Hälfte aller Unternehmen mit Verzögerungen und explodierenden Wartungskosten für KI-Projekte kämpfen wird. Die Ausfallrate für Generative-AI-Projekte wird von einigen Analysten auf bis zu 95 Prozent geschätzt.

Die Lösung? Experten sehen 2026 als das Jahr des „Re-Platforming“. Viele Unternehmen müssen ihre überstürzten KI-Implementierungen überdenken und auf eine solide, konforme Basis stellen. Statt sich von einem großen Anbieter abhängig zu machen, raten sie zu alternativen Ansätzen: etwa dem Betrieb von Open-Source-KI-Modellen auf eigener, sicherer Infrastruktur.

Die Entwicklung einer klaren KI-Governance-Strategie ist damit keine Option mehr, sondern eine Überlebensfrage. Nur wer die Risiken über den gesamten Lebenszyklus einer KI managt, kann ihr Potenzial nachhaltig nutzen – ohne von den Schulden der Vergangenheit eingeholt zu werden.

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