Datenqualität als Schlüssel für den erfolgreichen Einsatz von KI im Risikomanagement
Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act am 2. August 2026 treten europaweit verbindliche Regelungen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Kraft. Die Verordnung zielt darauf ab, Transparenz, Sicherheit und ethische Standards im Umgang mit KI-Systemen zu gewährleisten. Besonders betroffen sind Unternehmen, die KI in sensiblen Bereichen wie Kreditvergabe, Bonitätsbewertung, Betrugsprävention oder der Überwachung geschäftlicher Risiken einsetzen. Die Anforderungen reichen von umfassender Dokumentation über Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen bis hin zu klaren Governance-Strukturen.
Studie zeigt: Vorbereitungslücken trotz klarer Fristen
Eine aktuelle Studie, durchgeführt in Kooperation mit EY Österreich und Business Circle, offenbart deutliche Defizite in der Vorbereitung vieler Unternehmen. Rund 63,6 % der befragten Organisationen haben bislang kaum oder gar keine Maßnahmen zur Umsetzung der neuen Vorgaben ergriffen. Gleichzeitig schätzen 72,7 % den Anpassungsbedarf bestehender KI-Systeme als hoch ein. Diese Zahlen verdeutlichen, dass die Dringlichkeit der regulatorischen Veränderungen zwar erkannt wird, konkrete Schritte zur Umsetzung jedoch vielerorts noch ausstehen.
Datenlage als zentrales Hindernis
Ein zentrales Ergebnis der Studie betrifft die Datenbasis, die für den erfolgreichen Einsatz von KI im Risikomanagement unerlässlich ist. Zwar planen 61,8 % der Unternehmen den Einsatz von KI in diesem Bereich, doch die Voraussetzungen sind oft nicht gegeben. 45,5 % der Befragten geben an, dass ihnen die notwendigen Daten für eine aktive und agile Risikosteuerung nicht ausreichend zur Verfügung stehen. Nur 14,5 % verfügen über vollständige Echtzeitdaten, die für präzise Analysen und automatisierte Entscheidungen erforderlich wären.
Diese Diskrepanz zwischen technologischen Ambitionen und tatsächlicher Datenverfügbarkeit stellt ein erhebliches Risiko dar. Denn KI-Systeme können nur dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn sie auf qualitativ hochwertigen, aktuellen und strukturierten Daten basieren. Ohne diese Grundlage drohen Fehlentscheidungen, mangelnde Transparenz und regulatorische Risiken.
Strategische Investitionen in Datenqualität und Governance
Die Studie unterstreicht, dass Unternehmen, die frühzeitig in Datenqualität, technologische Integration und regulatorische Klarheit investieren, nicht nur die Anforderungen des EU AI Act erfüllen, sondern sich auch strategische Vorteile sichern. Eine robuste Dateninfrastruktur ermöglicht nicht nur die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, sondern auch eine höhere Resilienz gegenüber zukünftigen Marktveränderungen und Risiken.
Langfristig profitieren Organisationen, die ihre KI-Systeme auf eine solide Datenbasis stellen, von effizienteren Prozessen, besserer Entscheidungsqualität und einer gesteigerten Wettbewerbsfähigkeit. Die Herausforderung liegt dabei nicht allein in der technischen Umsetzung, sondern auch in der Etablierung einer unternehmensweiten Datenkultur, die Qualität, Transparenz und Verantwortlichkeit in den Mittelpunkt stellt.
Red01 / AI