Was ist ein „KI-Schadensfall“ – und wie lässt er sich praktisch vermeiden?

Nach meinem letzten Beitrag „Warum Künstliche Intelligenz Chefsache ist“ kam eine zentrale Nachfrage: „Was versteht man genau unter einem ‚KI-Schadensfall‘ – und wie lässt sich ein solcher praktisch vermeiden?“

Gute Frage – denn genau hier entscheidet sich, ob KI im Unternehmen zum Wettbewerbsvorteil wird oder zum Risiko.

Was ist ein KI-Schadensfall?

Ein KI-Schadensfall liegt vereinfacht immer dann vor, wenn der Einsatz von KI einem Unternehmen oder betroffenen Personen konkreten Schaden zufügt – finanziell, rechtlich, gesundheitlich, reputativ oder im Hinblick auf Grundrechte.

Typische Beispiele aus der Unternehmenspraxis:

• Falsche oder diskriminierende Entscheidungen
  • Etwa bei Kreditvergaben, Personalentscheidungen oder Preisgestaltung, wenn ein KI-System systematisch bestimmte Gruppen benachteiligt oder fehlerhafte Bewertungen trifft.
• Fehlerhafte Inhalte mit Folgen
  • KI generiert falsche Vertragsklauseln, medizinische Informationen oder technische Anweisungen – und niemand merkt es rechtzeitig. Daraus entstehen Haftungsfälle, Reklamationen oder Sicherheitsrisiken.
• Verstöße gegen Datenschutz oder Geheimhaltung
  • Mitarbeitende geben sensible Kundendaten, Geschäftsgeheimnisse oder interne Dokumente in öffentliche KI-Tools ein. Die Kontrolle über diese Daten ist weg – mit entsprechenden rechtlichen und wirtschaftlichen Folgen.
• Manipulation, Täuschung oder Vertrauensverlust
  • KI-gestützte Kommunikation (z. B. Chatbots, Marketingtexte) führt Kunden bewusst oder unbewusst in die Irre. Das kann von irreführenden Versprechen bis zu psychischer Belastung besonders schutzbedürftiger Personen reichen.
• Regulatorische Verstöße (EU AI Act, DSGVO etc.)
  • Ein KI-System wird in einem Hochrisikobereich eingesetzt, ohne die geforderten Prozesse, Dokumentationen oder Kontrollen. Im Ernstfall drohen hier nicht nur Bußgelder, sondern auch Betriebs- oder Vermarktungsverbote.

Wichtig: In vielen Fällen ist nicht die KI „schuld“, sondern der fehlende Rahmen – also unklare Zuständigkeiten, keine Governance, unzureichende Schulung oder fehlende Tests. Genau hier setzt professionelles KI-Risikomanagement an.

Wie lassen sich KI-Schadensfälle praktisch vermeiden?

Absolute Sicherheit gibt es nicht – aber Unternehmen können das Risiko deutlich reduzieren, wenn sie ein paar Grundprinzipien konsequent umsetzen.

• Wo setzen wir heute schon KI ein (bewusst oder „versteckt“ in Tools)?
• Welche Entscheidungen oder Prozesse beeinflusst die KI direkt oder indirekt?
• Wer trägt fachlich und geschäftlich die Verantwortung für diese Entscheidungen?
• Ohne diese Transparenz bleiben Risiken unsichtbar – und tauchen erst dann auf, wenn es teuer wird.

2. Risiko statt Technologie bewerten

Der EU AI Act denkt in Risikoklassen, nicht in Algorithmen. Übertragen auf die Praxis:

• KI im internen Reporting ist etwas anderes als KI in der Bewerberauswahl oder Kreditvergabe.
• Ein Chatbot für FAQs ist etwas anderes als eine KI, die medizinische Empfehlungen gibt.

Unternehmen sollten daher für jeden relevanten Anwendungsfall klären:

• Wie groß ist der mögliche Schaden für Kunden, Mitarbeitende oder das Unternehmen?
• Welche regulatorischen Anforderungen (EU AI Act, DSGVO, Branchenregeln) greifen?

Erst dann macht es Sinn zu entscheiden, wie streng Kontrollen, Tests und Freigabeprozesse sein müssen.

3. Menschliche Kontrolle einbauen – bewusst, nicht „pro forma“

„Human in the loop“ ist nur dann mehr als eine Schlagwort, wenn drei Dinge stimmen:

• Die zuständigen Personen sind geschult und wissen, worauf sie achten müssen.
• Sie haben genügend Zeit und Kompetenz, KI-Entscheidungen kritisch zu prüfen.
• Es ist klar geregelt, wann eine KI-Entscheidung akzeptiert und wann sie hinterfragt oder gestoppt wird.

Besonders bei Hochrisiko-Anwendungen sollten KI-Ergebnisse nie unreflektiert durchgewunken werden.

4. Daten, Dokumentation und Schulung ernst nehmen

Drei Bereiche sind langweilig, aber entscheidend:

• Datenqualität und -herkunft
  • Schlechte oder verzerrte Daten führen zu schlechten oder verzerrten Entscheidungen. Wer das nicht versteht, wird KI-Schadensfälle nicht vermeiden, sondern produzieren.
• Dokumentation
  • Wer nicht nachvollziehen kann, welche KI-Tools wofür genutzt wurden, kann im Schadensfall weder sauber reagieren noch aus Fehlern lernen.
• Schulung & KI-Kompetenz
  • Mitarbeitende müssen wissen:
    • Was KI kann – und was nicht.
    • Welche Daten sie in welche Tools eingeben dürfen.
    • Wie sie KI-Ergebnisse prüfen und verantwortungsvoll weiterverwenden.

Der EU AI Act macht das zur Pflicht – vernünftige Unternehmen machen es zur Selbstverständlichkeit.

5. Governance schlank, aber ernsthaft aufsetzen

Es braucht kein Bürokratiemonster, aber zumindest:

• eine klar benannte Person oder Einheit, die das Thema KI im Blick behält,
• einfache, verständliche Richtlinien zur Nutzung von KI im Unternehmen,
• einen definierten Prozess für Meldung und Analyse von Vorfällen (fast jeder KI-Schadensfall beginnt mit einem „kleinen Zwischenfall“, der ignoriert wurde).

Fazit: KI-Schadensfälle sind (meist) kein Zufall

KI-Schadensfälle entstehen selten aus heiterem Himmel. Sie sind fast immer das Ergebnis von:

• fehlender Transparenz,
• fehlender Kompetenz
• und fehlender Verantwortung.

Wer KI als Chefsache begreift, kann genau hier ansetzen – und den EU AI Act nicht nur als Regulierungsdruck, sondern als Anlass nutzen, KI professionell, verantwortungsvoll und wirtschaftlich sinnvoll einzusetzen.

Wenn Sie prüfen möchten, wo Ihr Unternehmen in Sachen KI-Risiko steht – und wie Sie pragmatisch die größten Risikofelder entschärfen können – lohnt sich ein strukturiertes Gespräch.

Sie haben Rückfragen an KI-Experte Frank Stadler oder wünschen eine tiefergehende Beratung? Dann nehmen Sie jetzt direkt Kontakt auf.