23.03.2026
NACHLESE | FOLGE 5

KI und Sicherheit im Unternehmen: „Schnellere Autos haben auch sehr gute Bremsen“

Nachlese. Hemmschuh oder Enabler? In der neuen Folge von "No Hype KI" wird diskutiert, wie sich die rasante technologische Entwicklung mit Sicherheit, Governance und dem EU AI Act vereinbaren lässt.
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v.l. Moritz Mitterer (ITSV), Gabriele Bolek-Fügl (PaiperOne & Women in AI Austria), Hernan Villamizar (EY) und Franziskos Kyriakopoulos (KEBA Group) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


Wenn es um die Implementierung von Künstlicher Intelligenz geht, steht das Thema Sicherheit für viele Unternehmen an erster Stelle – insbesondere dann, wenn mit sensiblen Informationen gearbeitet wird. Aber wie lässt sich KI-Sicherheit und die damit verbundene Governance umsetzen, ohne zum Hemmschuh zu werden? Und wie sehr ist Sicherheit eine technologische Frage, wie sehr hängt sie am Menschen? Diese und mehr Fragen wurden in der fünften Folge der aktuellen Staffel der brutkasten-Serie „No Hype KI“ behandelt.

Es diskutierten Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender ITSV, Hernan Villamizar, Senior Manager AI and Advanced Analytics bei EY, Franziskos Kyriakopoulos, Vice President Digital Business bei der KEBA Group, und Gabriele Bolek-Fügl, CEO von PaiperOne & Beirätin Women in AI Austria.

Sicherheit als Fundament, nicht als Hemmschuh

Bei der ITSV stehe Sicherheit ganz im Zentrum, betont Moritz Mitterer. Er hebt die besondere Brisanz bei der Verarbeitung von Gesundheitsdaten in der Sozialversicherung hervor. „Wir testen neue Anwendungen in einem sehr sicheren Umfeld on premise, bevor wir in den Rollout gehen“, sagt er über die zurückhaltende, aber strukturierte Herangehensweise seiner Organisation. Nicht nur die Technik berge Risiken, sondern auch die falsche Anwendung durch den Menschen.

Dass gesetzliche Regulierungen wie der EU AI Act in diesem Kontext oft als Innovationsbremse kritisiert werden, sieht Gabriele Bolek-Fügl als CEO des Governance-Spezialisten PaiperOne anders. Aus ihrer Sicht bietet die Regulierung vor allem Schutz für die Anwender:innen. „Mit dem AI Act wird auf der gesamten Lieferkette klargestellt, wer haftet, wenn ein Problem mit dem KI-System besteht“, argumentierte Bolek-Fügl. Sie habe nicht den Eindruck, dass dies Innovationen verhindere, sondern vielmehr dringend benötigte Rechtssicherheit schaffe.

Governance: Von Rennwagen und Pferden

Die Expert:innen sind sich einig, dass Governance-Strukturen neu gedacht werden müssen, um Unternehmen handlungsfähig zu halten. Hernan Villamizar von EY wählt dafür einen prägnanten Vergleich: „Die schnelleren Autos haben auch sehr gute Bremsen“. Eine gut durchdachte KI-Governance helfe Entwickler:innen und Nutzer:innen letztlich dabei, die Technologie in einem sicheren Rahmen schneller und verantwortungsvoller anzuwenden.

Dabei stoßen klassische Software-Regeln jedoch an ihre Grenzen, wie Bolek-Fügl zu bedenken gibt. Da KI-Systeme statistisch und nicht rein regelbasiert arbeiten, sieht sie einen Paradigmenwechsel in der Arbeitsweise im Unternehmen – und zieht einen weiteren Vergleich aus der Welt der Mobilität: „Wir sind es alle gewohnt, mit Autos zu fahren, und plötzlich kauft die Unternehmensführung lauter Pferde und keiner weiß mehr, wie er richtig um die Ecke biegen kann.“ Es gebe daher eine Notwendigkeit von tiefgreifenden, kontinuierlichen Schulungen für die Belegschaft.

Der Faktor Mensch und das Risiko der Schatten-KI

Trotz technologischer Sicherheitsvorkehrungen, wie etwa dem Einsatz von KI direkt auf isolierter Hardware („AI on Device“), wie es KEBA umsetzt, bleibt der Mensch die entscheidende Schnittstelle, meint auch Franziskos Kyriakopoulos. Er stellt klar, dass Hardware-Lösungen allein nicht ausreichen. Man müsse sich zwingend auch mit Richtlinien wie der DSGVO oder dem AI Act auseinandersetzen. „Das ist auch ein People’s Business, weil es schlussendlich Menschen sind, die sich damit beschäftigen“, betont der Experte. Bei KEBA setze man daher auf klare Datenrichtlinien und vertraue auf gut geschulte Mitarbeiter:innen.

Fehlt dieses Enablement im Unternehmen, steigt das Risiko für sogenannte „Schatten-KI“ rasant an. Villamizar verweist hierzu auf Studien, wonach rund 50 Prozent der Mitarbeiter:innen private KI-Accounts für berufliche Zwecke nutzen. Dies geschehe oft aus Stress oder Innovationsdrang. Eine zu restriktive Unternehmenspolitik sei hier kontraproduktiv, urteilt der EY-Experte: „Wenn ich denke, Governance und Security bedeutet, alles zu blockieren, verursache ich gerade solche Handlungen“.

Safespaces und eine neue Fehlerkultur

Um der Schatten-IT entgegenzuwirken und gleichzeitig den Umgang mit neuen Tools zu erlernen, plädieren alle Diskutant:innen für geschützte Experimentierräume („Safespaces“). Mitterer greift das Bild des Autos noch einmal auf und fordert, dass Unternehmen Budgets und Zeitfenster schaffen müssen, damit Mitarbeiter:innen ihren „KI-Führerschein“ machen können. In der ITSV werde dies bereits durch einen speziellen Innovationsausschuss gefördert.

Letztlich erfordere KI aber auch ein Umdenken bei den Erwartungshaltungen des Managements. Kyriakopoulos kritisierte die weit verbreitete Haltung, nach einem KI-Investment sofortige finanzielle Erfolge zu erwarten. Man müsse auch mit Fehlschlägen umgehen können, um langfristig von Prototypen zu serienreifen Produkten zu gelangen. „Es gibt eine Mentalität, dass man glaubt, man investiert in KI und es muss sofort der Return on Investment da sein. So funktioniert AI halt nicht“, resümierte der KEBA-Manager.

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Strom aus Wind und Sonne braucht Speicher. Für sie entwickelt das Projekt Phoenics neue Batteriezellen. Konzeptbild, mit KI erstellt. | (c) Virtual Vehicle
Strom aus Wind und Sonne braucht Speicher. Für sie entwickelt das Projekt Phoenics neue Batteriezellen. Konzeptbild, mit KI erstellt. | (c) Virtual Vehicle

Wind und Sonne liefern Strom, wann sie wollen, nicht wann ihn jemand braucht. Diese Lücke schließen Batteriespeicher. Sie werden damit zur Schlüsseltechnologie der Energiewende. Genau hier setzt Phoenics an: Ein steirisches Konsortium entwickelt die nächste Generation von Lithium-Ionen-Zellen für stationäre Speicher.

Koordiniert wird das Projekt von der Virtual Vehicle Research GmbH in Graz. Partner sind Varta Innovation, die Materials Center Leoben Forschung GmbH (MCL) und AVL List. Phoenics läuft 36 Monate und kostet 2,9 Millionen Euro. Knapp zwei Millionen davon kommen von der FFG, aus der Ausschreibung „Energieforschung 2024″.

Ein Material, zwei Ziele

Im Zentrum steht ein Kathodenmaterial: Lithium-Mangan-Eisenphosphat, kurz LMFP. Es ist eine Weiterentwicklung des etablierten Lithium-Eisenphosphats (LFP). LFP-Zellen gelten als sicher und robust, und sie kommen ohne kritische Rohstoffe wie Kobalt oder Nickel aus. LMFP soll zusätzlich bis zu 20 Prozent mehr spezifische Energiedichte liefern. Auf gleichem Bauraum ließe sich damit mehr Energie speichern.

Diesen Materialvorteil will das Konsortium in die fertige Zelle bringen. Die Zielmarken: 20 Prozent mehr Energiedichte, 40 Prozent längere Lebensdauer.

Was noch offen ist

Bis dahin bleiben Fragen. Wie verhält sich das Material über die Lebensdauer, wie altert es, und lässt es sich industriell verarbeiten und skalieren?

Das Konsortium kombiniert deshalb Experiment und Simulation. Die Partner untersuchen das Kathodenmaterial über den gesamten Lebenszyklus, mit Materialcharakterisierung, hochauflösender Bildgebung und KI-gestützter Auswertung. Parallel entstehen physikbasierte und datengetriebene Modelle. Sie bilden das Verhalten der Zelle von der Mikrostruktur bis zum kompletten Speichermodul ab und sollen Entwicklungszyklen verkürzen.

„Die Mikrostruktur von Elektrodenmaterialien beeinflusst maßgeblich Leistung, Lebensdauer und Zuverlässigkeit von Batteriezellen“, sagt Roland Brunner, Gruppenleiter am MCL.

Ein eigener Schwerpunkt gilt der Sicherheit. Spezielle Testverfahren sollen zeigen, ob LMFP-Zellen den Anforderungen an Betriebssicherheit und Zuverlässigkeit genügen. AVL bringt dafür seine Erfahrung in der elektrochemischen Modellierung ein. Verbinde man physikalische Modelle mit Methoden des maschinellen Lernens, ließen sich kritische Betriebszustände und Sicherheitsaspekte frühzeitig vorhersagen, sagt Roland Wanker, Geschäftsbereichsleiter Advanced Simulation Technologies bei AVL.

Aufbauen statt neu anfangen

Phoenics setzt die Zusammenarbeit aus dem Vorgängerprojekt OpMoSi fort. „Unsere Stärke liegt darin, modernste Simulations- und Analysemethoden mit industrieller Entwicklungskompetenz zu verbinden“, sagt Projektleiter Philip Kargl von Virtual Vehicle.

Varta Innovation steuert die Fertigungsseite bei, von der Materialentwicklung über die Elektrodenfertigung bis zur Zellintegration. Großes Potenzial sehen die Partner vorerst bei stationären Speichern. Langfristig könnten die Ergebnisse auch der Elektromobilität nützen.

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