12.05.2026
KI-SERIE

Global AI Clash: Die Geografie der Macht. Wer setzt den regulatorischen Takt?

Gastbeitrag: Am 20.03.2026 publizierte die US-Administration das "National AI Legislative Framework", das insgesamt einen 7-Punkte-Plan enthält. Mit der KI-Expertin Jeannette Gorzala sehen wir uns in einer Serie die wichtigsten Kernaspekte im Vergleich USA, Europa und Österreich an. Diesmal mit Fokus auf die Regulierungsstrategie. Wer reguliert KI – und auf welcher Ebene?
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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Es ist ein Paradox, das kaum amerikanischer sein könnte: Während die USA im globalen KI-Wettlauf auf Geschwindigkeit und Innovationskraft setzen, entsteht ihre Regulierung nicht aus einem Guss, sondern in Fragmenten, verteilt über 50 Bundesstaaten. Das Ergebnis ist kein System, sondern ein Mosaik. Seit 2016 hat kein G20-Staat mehr KI-Gesetze verabschiedet als die USA.

Dynamisch wie widersprüchlich: US-KI-Regulierung zwischen Experiment und Machtanspruch

Diese Dynamik folgt aber keiner einheitlichen Linie, sondern konzentriert sich auf wenige einflussreiche Knotenpunkte. Kalifornien agiert als legislativer Taktgeber: Allein 2025 wurden dort rund 20 KI-Gesetze verabschiedet; über die Jahre hinweg mehr als doppelt so viele wie in jedem anderen US-Bundesstaat. Maryland, Virginia und Utah zeigen ebenfalls kontinuierliche Regulierungsaktivität, während andere Staaten – darunter Missouri und Rhode Island – bislang nahezu ohne eigenständige KI-Gesetze geblieben sind.

Was auf den ersten Blick wie föderale Vielfalt wirkt, ist bei näherem Hinsehen strukturelle Asymmetrie. Die Zahl der KI-Gesetze in den USA ist von unter 10 im Jahr 2020 auf rund 150 im Jahr 2025 gestiegen – ein Wachstum, das weniger auf nationale Koordination als auf parallele politische Experimente zurückzuführen ist.

In Abwesenheit eines klaren US-Gesamtrahmens haben die Bundesstaaten eigene Antworten entwickelt. Diese Divergenz zwischen Kontrolle und Offenheit gipfelt nun in einem politischen Wendepunkt. Mit dem „AI Legislative Framework“ unternimmt das Weiße Haus den bislang deutlichsten Versuch, diese Fragmentierung zu adressieren. Ziel ist ein einheitlicher Mindeststandard auf US-Gesamtebene (Federal Level), kombiniert mit der Möglichkeit, als zu restriktiv bewertete KI-Gesetze der Einzelstaaten (State Level) anzufechten.

Einheit per Dekret? Die Logik der Preemption

Im Zentrum des AI Legislative Framework steht ein juristisch und politisch sensibler Mechanismus: die sogenannte Preemption. Sie erlaubt es dem Bund, einzelstaatliche KI-Gesetze zu verdrängen, wenn ein Bundesgesetz denselben Bereich abschließend geregelt hat, oder wenn einzelstaatliches Recht nationalen Zielen widerspricht. Doch diese Logik ist kein Automatismus. Sie setzt voraus, dass ein kohärenter, umfassender Bundesrahmen existiert. Genau daran fehlt es in den USA aber bislang.

In der aktuellen Lage ist die Fähigkeit, einen solchen Konsens zu schaffen selbst Teil des Problems. Hinzu kommt die verfassungsrechtliche Grenze der Police Powers.

Police Powers bezeichnen die Befugnis der Einzelstaaten, Gesetze zu erlassen und durchzusetzen, die Gesundheit, Sicherheit, Sitten und Allgemeinwohl der Bevölkerung betreffen. Materien wie Verbraucherschutz, Betrugsbekämpfung oder Kindersicherheit gehören zu diesen Kernkompetenzen, und werden auch im „AI Legislative Framework“ explizit im Einflussbereich der Einzelstaaten gesehen.

Ein zu weitgehender Eingriff des Bundes in Police Powers der Einzelstaaten würde unweigerlich vor Gerichten enden. Im Kern geht es um den Zielkonflikt nationale Kohärenz versus föderale Experimentierfreiheit, der der vertikalen Gewaltenverteilung in den USA inhärent ist.

Der Vorstoß des „AI Legislative Framework“ folgt der Logik, dass regulatorische Fragmentierung ein Wettbewerbsnachteil ist. Genau diese Fragmentierung war historisch ein Katalysator – ein Netzwerk aus Laboratories of Democracy, in denen Politik getestet, angepasst und skaliert wird. Eine aggressive Preemption-Strategie würde dieses System nicht nur ordnen, sondern neu definieren.

Europa: Kohärenz statt Fragmentierung

Während die USA versuchen, Vielfalt nachträglich zu strukturieren, ist die europäische KI-Regulierung von Beginn an zentral gedacht. Mit dem EU AI Act verfolgt die EU einen einheitlichen Rechtsrahmen, der für alle Mitgliedstaaten gilt und regulatorische Fragmentierung systematisch vermeidet. Der Unterschied ist nicht nur institutionell, sondern philosophisch. In den USA lautet die Leitfrage: Wie viel Regulierung verträgt Innovation?

In Europa lautet sie: Welche Innovation ist überhaupt zulässig? Der EU AI Act arbeitet mit klaren Risikokategorien, definiert Verbote und legt strenge Anforderungen für Hochrisiko-Anwendungen fest. Regulierung ist hier kein nachgelagerter Eingriff, sondern der Ausgangspunkt technologischer Entwicklung. Sie strukturiert den Markt, bevor er skaliert.

Doch auch das EU-Modell ist nicht spannungsfrei. Unterschiedliche wirtschaftliche Interessen und technologische Reifegrade innerhalb der EU bestehen weiterhin. Der entscheidende Unterschied liegt jedoch darin, dass diese Differenzen innerhalb eines gemeinsamen Rahmens ausgehandelt werden – nicht durch konkurrierende Gesetzgebung. Das Ergebnis ist ein System mit hoher Rechtssicherheit, aber geringerer Anpassungsgeschwindigkeit.

Zukunft der Regulierung: Technik und Recht als treibende Kräfte der Ordnung

Die unterschiedliche Herangehensweise an KI-Regulierung in Europa und den USA offenbart zwei Grundprinzipien: In den USA herrscht das Prinzip der experimentellen Freiheit, das jedoch Gefahr läuft, im Dschungel föderaler Gesetzgebung zu versinken.

In Europa hingegen verfolgt man das Prinzip der kohärenten Normen, das klare Regeln setzt, aber auch Flexibilität ausklammern kann. Doch jenseits dieser Unterschiede geht es um mehr als nur geopolitische oder juristische Kämpfe – es geht darum, wie Recht und Technologie in einer Welt verschmelzen, in der sie nicht mehr getrennte Komponenten, sondern untrennbare Partner sind. Es ist nicht länger eine Frage, ob Technologie und Regulierung sich vereinen können, sondern wie – und diese Verschmelzung wird darüber entscheiden, wie wir als Gesellschaft in eine Zukunft navigieren, die bereits von den beiden durchzogen ist.

Die Symbiose von Technologie und Recht und das Verständnis ihrer untrennbaren Verwebung wird die architektonische Grundlage des digitalen Zeitalters sein. Die Antwort, wie diese Grundlagen gelegt werden, wird entscheidend für den globalen Wettbewerb in den kommenden Jahrzehnten sein.

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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