[datensicherheit.de, 18.09.2025] OpenText hat seinen neuen globalen Report „The Challenges to Ensuring Information Is Secure, Compliant and Ready for AI“ publiziert. Die zugrundeliegende Umfrage zeigt demnach, dass deutsche und internationale IT-Führungskräfte das transformative Potenzial Künstlicher Intelligenz (KI) durchaus erkennen. Dennoch falle es vielen Unternehmen schwer, KI-Initiativen sicher zu gestalten und unternehmensweit zu koordinieren, „da die nötige Datenstrategie fehlt“.

Abbildung: Ponemon Institute

„The Challenges to Ensuring Information Is Secure, Compliant and Ready for AI“ – sponsored by OpenText / independently conducted by Ponemon Institute LLC

Informationskomplexität als Herausforderung für sinnvollen KI-Einsatz

„Die Studie entstand in Zusammenarbeit mit dem Ponemon Institute, einem führenden unabhängigen Forschungsinstitut für Informationssicherheit und Datenschutzmanagement.“ Laut dieser Untersuchung hielten fast alle CIOs, CISOs und IT-Führungskräfte in Deutschland (91%) es für entscheidend, die Informationskomplexität zu verringern, um KI sinnvoll nutzen zu können.

• Das Ponemon Institute habe unabhängig 1.896 leitende IT- und Sicherheitsverantwortliche in Deutschland, Nordamerika, Großbritannien, Frankreich, Australien und Indien befragt. „Die Studie enthält Beiträge von Unternehmen unterschiedlicher Größe und aus verschiedenen Branchen, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Technologie und Fertigung.“

Die Umfrage habe im Mai 2025 stattgefunden. Teilgenommen hätten CIOs, CISOs, IT- und Cybersicherheitsverantwortliche sowie Entscheider mit Verantwortung für KI- und Sicherheitsstrategien. „Die Ergebnisse bestätigen, was uns CIOs regelmäßig berichten. KI ist geschäftskritisch, aber die meisten Unternehmen sind noch nicht bereit, sie umfassend zu unterstützen“, kommentiert Shannon Bell, „Chief Digital Officer“ bei OpenText.

Trotz höchster Priorität für KI in vielen Unternehmen weist Studie auf eine zentrale Lücke hin

Ohne vertrauenswürdige, gut verwaltete Informationen könne KI ihr Potenzial nicht entfalten. „OpenText hilft IT- und Sicherheitsverantwortliche, diese Lücke zu schließen, indem das ,Information Management‘ vereinfacht, die ,Governance’ gestärkt und Daten unternehmensweit sicher und nutzbar bereitgestellt werden.“

• Obwohl KI in vielen Unternehmen höchste Priorität habe, zeige die Studie eine zentrale Lücke auf: Den meisten Organisationen fehle die nötige Datenstrategie, um KI sicher und effektiv einzusetzen. Der Report zeige außerdem, dass IT- und Sicherheitsverantwortliche weiterhin an den ROI (Return on Investment / Kapitalrendite) von KI glaubten, gleichzeitig aber Schwierigkeiten bei der Einführung, Absicherung und Kontrolle sähen.

Je größer diese Lücke werde, desto wichtiger werde ein funktionierendes „Information Management“. Es verbinde technologische Innovation mit Vertrauen. Mit OpenText könnten Unternehmen genau dort ansetzen: „Mit passenden ,Tools’ lassen sich Komplexität abbauen, Daten sicher verwalten und KI verantwortungsvoll nutzen.“

Oft mangelt es noch an Sicherheit, „Governance“ und Abstimmung, um KI verantwortungsvoll zu nutzen

• Informationskomplexität hemme die Bereitschaft
  – 91 Prozent der deutschen Befragten sagten, dass weniger Komplexität entscheidend für ein hohes Sicherheitsniveau sei.
  – 30 Prozent hielten dies für „unerlässlich“, 25 Prozent für „sehr wichtig“ und 36 Prozent für „wichtig“.
  – „Als eine der Hauptursachen für die Komplexität nennen 46 Prozent unstrukturierte Daten.“
• „Gute-Daten-Governance“ erster Schritt zur Absicherung
  – Um Risiken im Zusammenhang mit KI zu begegnen, arbeiteten 43 Prozent der Befragten aus Deutschland an einem Sicherheitsprogramm mit klaren „Governance“-Praktiken.
• Vertrauen hinke hinterher
  – Nur 46 Prozent der befragten Deutschen seien „sehr“ oder „äußerst zuversichtlich“, den ROI bei der Absicherung und Verwaltung ihrer Informationsressourcen zuverlässig messen zu können.

„Deutsche Führungskräfte erkennen den Wert von KI an, doch in der Praxis zögern viele Unternehmen noch.“ Oft fehle es an Sicherheit, „Governance“ und Abstimmung, um KI verantwortungsvoll zu nutzen.

63% befürchten Sicherheits- und Rechtsrisiken beim KI-Einsatz

• 67 Prozent der befragten Deutschen stuften die Einführung von KI als oberste Priorität ein, während 56 Prozent zuversichtlich seien, den ROI ihrer KI-Initiativen belegen zu können.
  – 63 Prozent sagten jedoch, dass es „sehr“ oder „äußerst schwierig“ sei, die IT-Security-Risiken aber auch rechtliche Risiken der KI zu senken.
• Mehr als die Hälfte der Deutschen (55%) gäben an, dass IT- und Sicherheitsziele mit den Zielen der KI-Strategie übereinstimmten.
  – Allerdings berichteten 60 Prozent dass ihre Organisation bereits eine Rolle wie „Chief AI Officer“ oder „Chief Digital Officer“ geschaffen habe oder dies in Erwägung ziehe, um die KI-Strategie voranzutreiben.
• Generative KI (GenAI) gewinne an Bedeutung: 36 Prozent der Befragten aus Deutschland hätten sie bereits eingeführt, weitere 29 Prozent planten es in den nächsten sechs Monaten.
  – Zu den häufigsten Anwendungsfällen zählten die Produktivität der Mitarbeiter (45%), Sicherheitsmaßnahmen (44%) und Softwareentwicklung (36%).
• Nur 23 Prozent der Unternehmen hätten „Agentische KI“ eingeführt, während 18 Prozent es innerhalb der nächsten sechs Monate planten.
  – Nur 35 Prozent dieser Gruppe hielten „Agentische KI“ für „sehr wichtig“ in ihrer Geschäftsstrategie.

Voraussetzungen für KI-Einsatz und Datenverbesserung

Die Studie zeige darüber hinaus bewährte Vorgehensweisen für mehr KI-Bereitschaft. Diese basierten auf den Antworten von Unternehmen, welche bereits in KI investiert hätten. Dazu zählten:

• Schutz sensibler Daten
  „Unternehmen sollten wissen, wo sensible Daten gespeichert sind, wer darauf zugreifen kann und wie diese genutzt werden!“
  – Strenge Zugriffskontrollen, klare Richtlinien zur Datenklassifizierung und „Tools“ zur Erkennung von Anomalien würden dabei helfen die Risiken zu verringern.
• Verantwortungsvoller KI-Einsatz
  „Damit KI sicher und verantwortungsvoll eingesetzt werden kann, braucht es bereinigte Daten, transparente Datensteuerung, die Überprüfung von Eingaben und Ergebnissen, geschulte Mitarbeitende und regelmäßige Checks auf Verzerrungen in den Modellen.“
  – So lasse sich KI sicher und ethisch einsetzen.
• Verbesserung der Verschlüsselung
  „Daten sollten nicht nur bei der Speicherung und Übertragung, sondern auch während der Verarbeitung durch KI verschlüsselt werden.“
  – Dadurch blieben sensible Informationen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg geschützt.

Der vollständige Bericht nenne weitere Herausforderungen – etwa Risiken durch interne Mitarbeiter, den Nachweis des ROI von KI- und IT-Investitionen sowie die Bewältigung wachsender Sicherheitskomplexität.

Weitere Informationen zum Thema:

opentext
About us / OpenText: Information reimagined / Information is the heartbeat of every organization. We build information management software so you can build the future.

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Shannon Bell: Executive Vice President, Chief Digital Officer, and Chief Information Officer

Ponemon INSTITUTE
Why We Are Unique

Ponemon INSTITUTE, August 2025
The Challenges to Ensuring Information Is Secure, Compliant and Ready for AI / Sponsored by OpenText – Independently conducted by Ponemon Institute LLC

datensicherheit.de, 19.08.2025
Mit Agentischer KI als Schlüsseltechnologie werden neue Sicherheits- und Infrastrukturkonzepte unverzichtbar / Von automatisierten Geschäftsprozessen über smarte Datenanalyse bis hin zu intelligenten „Cloud’“-Diensten halten autonome, miteinander kommunizierende KI-Agenten überall Einzug

datensicherheit.de, 19.08.2025
KI-Agenten breiten sich aus – aber Governance-Lücken gefährden Vertrauen der Verbraucher / Laut Genesys-Studie wünschen sich vier von fünf Verbrauchern eine klare „Governance“ für KI-Interaktionen – indes verfügt weniger als ein Drittel der Unternehmen über umfassende Richtlinien

datensicherheit.de, 17.08.2025
KI-Einsatz: Studie offenbart dringenden Handlungsbedarf für Schulungen und Richtlinien / Unternehmen im „KI-Blindflug“ bringen sich mangels Sicherheitsmaßnahmen in Gefahr

[datensicherheit.de, 03.01.2022] Peter Schaar, Vorsitzender des Vorstands der Europäischen Akademie für Informationsfreiheit und Datenschutz e.V. (EAID), lädt zu einem Web-Seminar am 27. Januar 2022 ein: Namhafte Diskutanten widmen sich der Frage „EU-Datenstrategie – Welche Auswirkungen ergeben sich für den Datenschutz?“.

EAID-Veranstaltung zum Europäischen Datenschutztag

Schaar: „Die Europäische Kommission hat eine Reihe von Initiativen auf den Weg gebracht, deren gemeinsames Ziel es ist, die digitale Souveränität Europas zu stärken.“ Mit dem „Digital Services Act“, dem „Data Governance Act“, dem neuen Rechtsrahmen für die Künstliche Intelligenz und weiteren Vorhaben sollen demnach die Grundrechte und Grundfreiheiten der Bürger und die Chancen europäischer Unternehmen gestärkt werden.

Alle diese Vorhaben berührten auch den Umgang mit personenbezogenen Daten und damit den Datenschutz, betont Schaar. Die EAID widme diesem Thema ihre diesjährige Veranstaltung zum „Europäischen Datenschutztag“.

Web-Seminar zur EU-Datenstrategie und den Auswirkungen auf den Datenschutz

„EU-Datenstrategie – Welche Auswirkungen ergeben sich für den Datenschutz?“
Donnerstag, 27. Januar 2022, 18.00 bis 19.30 Uhr
Teilnahme kostenlos, Online-Anmeldung erforderlich (begrenzte Teilnehmerzahl).

Es diskutieren (ohne Gewähr):

• • Renate Nikolay, Kabinettschefin von Vizepräsidentin Věra Jourová, EU-Kommission
  • Prof. Ulrich Kelber, Bundesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit
  • Alexandra Geese, MdEP, Schattenberichterstatterin zum DSA und zum AI Act (eingeladen)
  • Thomas Zerdick, Bereichsleiter beim Europäischen Datenschutzbeauftragten
  • Klaus Müller, Vorstand des Verbraucherzentrale Bundesverbands (vzbv)

Anmeldung:

EAID
EU-Datenstrategie – Welche Auswirkungen ergeben sich für den Datenschutz?

[datensicherheit.de, 27.01.2021] Zu der am 27. Januar 2021 vorgestellten Datenstrategie der Bundesregierung nimmt der eco-Vorstandsvorsitzende Oliver Süme Stellung und betont, dass ein einheitlicher und rechtssicherer Umgang mit Daten „essentiell für alle datenbasierten Geschäftsmodelle“ sei – die nun vorgelegte Strategie sei daher „überfällig und grundsätzlich ein Fortschritt für die betroffenen Unternehmen“.

Bild: eco

Oliver J. Süme: „Vorgelegte Strategie überfällig und grundsätzlich ein Fortschritt…“

Süme begrüßt insbesondere geplante Verbesserung der Datenschutzaufsicht

Positiv bewertet Süme „insbesondere die geplante Verbesserung der Datenschutzaufsicht durch eine bundesweit zuständige Behörde sowie die geplante Förderung von Normierung und Standardisierung“. Dies sorge für mehr Transparenz bei Bürgern sowie in der Wirtschaft und biete zudem die Chance, „datenschutzkonforme Anwendungen schneller und effizienter zu entwickeln“.

Öffentliche Verwaltung mit Vorreiterrolle laut Süme positiv

„Auch, dass künftig die öffentliche Verwaltung eine Vorreiterrolle übernehmen soll und dies durch die Datenstrategie weiter forciert wird“, sei positiv, zeigten doch auch die aktuellen Entwicklungen während der „Corona-Pandemie“, dass gerade in diesem Sektor dringender Handlungsbedarf herrsche.

Süme fordert Klarstellungen zur Datenverarbeitung personenbezogener Daten

Dass diese Strategie „nach wie vor keine Ansätze für Klarstellungen darüber schafft, in welchen Bereichen und in welchem Umfang Datenverarbeitung von personenbezogenen Daten rechtmäßig ist“, bemängelt Süme indes. „Aus Sicht der Internetwirtschaft ist dies der wichtigste Faktor für eine zielführende Datenpolitik, der an dieser Stelle leider wieder keine Erwähnung findet“, so seine Kritik.

Weitere Informationen zum Thema:

datensicherheit.de, 11.01.2021
eco warnt vor übereiltem Anti-Hass-Gesetz

Die Bundesregierung, 27.01.2021
Bundesregierung beschließt Datenstrategie / Deutschland als Vorreiter bei Innovationen

Von unserem Gastautor Rob Mellor, VP und GM EMEA bei WhereScape

[datensicherheit.de, 09.05.2020] Die Im Zeitalter von Big Data könnte man davon ausgehen, dass man gar nicht genug Daten haben könnte. Denn aus Daten lassen sich in der Theorie wichtige Erkenntnisse ziehen, die Unternehmen zu ihrem Vorteil nutzen können. Und so sammeln Unternehmen seit Jahren fleißig Daten aus immer mehr Quellen ein – und stehen damit auch vor der immer komplexeren Aufgabe diese Daten sinnvoll verarbeiten zu müssen. In der Praxis macht sich schon lange vielerorts Ernüchterung breit: Denn oft führen mehr Daten nicht zwangsläufig zu besseren Ergebnissen. Das grundlegende Problem ist, dass es vielen Unternehmen einfach an einer grundlegenden Datenstrategie fehlt. Ohne diese ist es schwer zeitnah Wert aus Daten ziehen zu können. Eine passende Datenstrategie für sein Unternehmen zu haben oder diese zu erstellen, wenn es noch keine gibt, ist also ein wichtiges Element jedes Unternehmens das große Datenmengen verarbeitet.

Bild: WhereScape

Rob Mellor, VP und GM EMEA bei WhereScape

Kern jeder Datenstrategie: Das Data-Warehouse

Eine passende Datenstrategie muss an eine Organisation und ihre Zielsetzung angepasst sein. Wenn man schnell Ergebnisse benötigt, braucht man auch eine entsprechend schnelle und agile Strategie. Wenn es aber nur darum geht, so viele Daten wie möglich zu verarbeiten, benötigt man eine Strategie, die möglichst viel Verarbeitungsleistung bietet. Doch ganz egal, wofür man seine Daten benötigt und wie man seine Datenstrategie letzten Endes erstellt, jede moderne Organisation mit vielen Daten benötigt ein modernes Data-Warehousing. Das Data-Warehouse ist der universelle Ort, an dem Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen gesammelt werden – und der Ort, aus dem man im besten Fall die gewünschten Erkenntnisse erhält. Plant man also eine passende Datenstrategie, so ist das Data-Warehouse eines der wichtigsten Kernelemente. Ein weiterer wichtiger Bestandteil jeder modernen Datenstrategie sind Metadaten.

Verarbeitung von Metadaten wird immer wichtiger

Metadaten sind Daten, die Informationen über „andere Daten“ liefern. Metadaten haben verschiedene Zwecke. Sie helfen den Benutzern, relevante Informationen und Ressourcen zu finden und helfen der IT bei der Identifizierung und Archivierung ihrer Daten. Metadaten ermöglichen es, Daten anhand relevanter Kriterien zu finden. Mit ihnen lassen sich beispielsweise verschiedene Daten zusammenführen, ungleiche Daten unterscheiden oder Ortsangaben machen. Saubere Daten inklusive der passenden Metadaten machen es Organisationen einfacher einen Wert aus den Daten zu ziehen. Selbstredend muss ein modernes Data-Warehouse also nicht nur Daten aus vielen verschiedenen Kanälen und Quellen verarbeiten können, sondern auch die zugehörigen Metadaten. Dies betrifft auch verwandte Prozesse wie das Änderungsmanagement und die Systemdokumentation.

Hat ein Unternehmen die Verwaltung der wichtigen Metadaten erfolgreich bewältigt, profitiert davon nicht nur das Unternehmensmanagement, sondern auch die immer wichtiger werdenden Entwickler. Diese arbeiten fortan deutlich produktiver mit aktuellen und sauberen Datensätzen, auf die sie sich verlassen können.

Bild: WhereScape:

Die Data-Warehouse-Automatisierung hilft IT-Teams, Data Warehouse -Automation-Software kombiniert die Verwendung von Metadaten, Data Warehouse Methoden, Mustererkennung und mehr, um Entwicklern zu helfen, Data Warehouse Designs und Codierung durch den Einsatz von Data Warehouse-Design-Tools und zeitsparenden Entwicklungsassistenten und -vorlagen automatisch zu generieren. Insofern bietet Automatisierung viel mehr als bisher, indem sie viel schneller, mit weniger Projektrisiko und niedrigeren Kosten liefert und verwaltet. Zudem entfallen wiederholte Design-, Entwicklungs-, Bereitstellungs- und Betriebsaufgaben innerhalb des Data Warehouse Lebenszyklus.

Automatisierung des Data Warehouse ist notwendig

Bei immer mehr Daten und Datenquellen, ist die effektive Verwaltung des Data-Warehouse für viele IT-Abteilungen eine immer größer werdende Herausforderung. Doch wie auch in vielen anderen Bereichen des Rechenzentrums kann Automatisierung bei der Bewältigung dieser Herausforderung ein wichtiger Teil der Lösung sein. Denn das grundlegende Problem bei immer mehr Daten und komplexeren Prozessen ist, dass es einfach nicht mehr möglich ist die Dateninfrastruktur bei jeder neu hinzugefügten IT-Lösung oder Migration neu manuell zu verändern. Ein automatisiertes Data-Warehouse lässt sich hingegen relativ schnell und einfach verwalten – der Großteil der Prozesse ist ja automatisiert. Damit nimmt die Automatisierung eine große Last von den Schultern der IT und hat damit das Potenzial eine Big-Data-Strategie einfacher, billiger und konformer mit Vorschriften wie der DSGVO zu machen.

Modernisierung des Data Warehouse bedeutet zuerst: Automatisierung

Im Zeitalter von Big Data hat sich vielerorts Ernüchterung breitgemacht: Es gibt immer mehr Daten, Datenquellen und höhere Anforderungen an die Qualität der Rohdaten und deren Erkenntnisse. In der Realität ist die IT mehr damit beschäftigt Probleme beim Datenmanagement zu lösen, als Lösungen zu präsentieren. Gesucht wird vielerorts eine passende Datenstrategie, die die Verwaltung vereinfacht und dabei hilft einen Wert aus all den vorhandenen Daten ziehen zu können. Teil einer erfolgreichen Datenstrategie muss also Fundament ein modernes Data Warehouse sein. Unternehmen, die an einer Datenstrategie arbeiten, kommen nicht um die Modernisierung ihres Data Warehouse herum. Und eine der wichtigsten Aufgaben bei dieser Modernisierung ist die Automatisierung des Data Warehouse.

Weitere Informationen zum Thema:

datensicherheit.de, 15.06.2019
Mit Automatisierung Mehrwerte aus dem Internet der Dinge holen

datensicherheit.de, 14.03.2019
Studie der TH Köln: Big Data – Chancen und Risiken