Image RemovedImage Added

2. STAFFEL / Woche: 05.

2026

EXECUTIVE SUMMARY

Die analysierten Inhalte markieren eine Verschiebung von „KI als Tool“ hin zu KI als gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Steuerungsfaktor. Im Fokus stehen drei Risikodynamiken:

1. Kontrolle über digitale Öffentlichkeiten (Beispiel TikTok): Plattformmacht beeinflusst politische Meinungsbildung.

2. Erosion von Authentizität (Deepfakes, KI-Propaganda, KI-Avatare in Verwaltung): Sichtbarkeit verliert Beweisfunktion.

3. Spaltung in der Arbeitswelt (Produktivitäts-KI vs. Nicht-Nutzung): Risiko einer Kompetenz- und Wertschöpfungskluft.

Ergänzt wird dies durch eine zunehmende Bedrohungslage (Malicious LLMs wie WormGPT) sowie durch Qualitätsrisiken durch synthetische Datenrückkopplung („KI frisst sich selbst“).

Zielbild für ANP:
Prüfbarkeit, Kennzeichnung, Verantwortlichkeit und Security-by-Design als Mindestleitplanken für KI-Einsatz in Öffentlichkeit, Verwaltung und Unternehmen.

PROBLEMFELD 1: KONTROLLE ÜBER DIGITALE ÖFFENTLICHKEITEN

Beobachtung
Digitale Plattformen sind öffentliche Arenen mit hoher gesellschaftlicher Steuerungswirkung. Eine politisch beeinflusste Eigentümer- oder Kontrollstruktur kann Vielfalt reduzieren und Debattenräume verengen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Transparenzanforderungen an Governance-Strukturen von Plattformen
– Nachweisbare Mechanismen zur Sicherung von Pluralität und Nicht-Diskriminierung in Distributionslogiken
– Prüfpfade für „politische Integrität“ algorithmischer Reichweitenmechanismen

Idee für ANP
– Kriterienkatalog für Plattform-Governance-Transparenz
– Mindestanforderungen für algorithmische Rechenschaft (Auditierbarkeit)

PROBLEMFELD 2: AUTHENTIZITÄT, DEEPFAKES UND KI-INTERAKTION IN VERWALTUNG

Beobachtung
Deepfakes und KI-Manipulationen wirken schneller als Aufklärung. Parallel entstehen KI-Avatare für Bürgerkommunikation („KI-Bürgermeister“), die Vertrauen und Verantwortungszuordnung beeinflussen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Kennzeichnungspflicht für KI-generierte Inhalte: sichtbar und maschinenlesbar
– Mindestanforderungen an KI-gestützte Behördenkommunikation:
• klare Rollen- und Haftungsabgrenzung
• Grenzen rechtsverbindlicher Auskünfte
• Protokollierung und Nachvollziehbarkeit

Idee für ANP
– Standard „Maschinenlesbare KI-Kennzeichnung“ (Metadaten und UI-Label)
– Leitlinie „KI-Assistenz in Behörden“ (Haftung, Transparenz, Eskalation)

PROBLEMFELD 3: ARBEITSWELT-SPALTUNG DURCH UNGLEICHE KI-NUTZUNG

Beobachtung
KI-Integration in Standardsoftware steigert Produktivität. Gleichzeitig zeigen Daten eine breite Nicht-Nutzung von KI, was eine neue Wertschöpfungskluft erzeugt.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Anforderungen an organisationsweite Qualifizierungsstrategien („Capability Building“)
– Mindeststandards für Change- und Lernkultur in KI-Transformation
– Schutz vor struktureller Benachteiligung durch fehlende Kompetenzzugänge

Idee für ANP
– Musterprozess „KI-Kompetenzaufbau“ für KMU (schlank, umsetzbar)
– Kriterien für „faire Einführung“ (Zugang, Schulung, Begleitung)

PROBLEMFELD 4: BEDROHUNGSLAGE DURCH MALICIOUS LLMS UND UNSICHERES VIBE-CODING

Beobachtung
Neben missbrauchbaren Systemen entstehen gezielt kriminelle Modelle (z. B. WormGPT). Gleichzeitig erzeugt KI-gestützte Softwareentwicklung ohne Security-Kompetenz neue Angriffsflächen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Mindestanforderungen an Security-by-Design für KI-Systeme und KI-generierten Code
– Prüfverfahren und Zertifizierung nach Risikoklassen (analog Sicherheitsprüfung)
– Klare Haftungszuordnung bei Datenabfluss und Sicherheitsmängeln

Idee für ANP
– Entwurf „KI-Sicherheits-TÜV“ nach Einsatzgebiet (Finanzen, Gesundheit, Verwaltung)
– Security-Checkliste für KI-generierte Softwareartefakte

PROBLEMFELD 5: QUALITÄTS- UND WAHRHEITSRISIKEN DURCH SYNTHETISCHE DATENRÜCKKOPPLUNG

Beobachtung
KI-Inhalte werden Teil zukünftiger Trainingsdaten („KI frisst sich selbst“). Risiko: Fehlerverstärkung, sinkende Originalität, Erosion überprüfbarer Quellen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Standards für Quellentransparenz und Rückverfolgbarkeit
– Anforderungen an Datenvalidierung und Provenance (Herkunftsnachweis)
– Schutzmaßnahmen gegen Datenvergiftung (Training Data Security)

Idee für ANP
– Leitlinie „Provenance und Quellenkette“ für KI-Antwortsysteme
– Anschlussfähigkeit an Sicherheitsforschung (Training-Absicherung)

SCHLUSSFOLGERUNG / LEITMOTIV

KI verschiebt die Kontrollfrage von der Technik in die Governance.

Wer steuert Öffentlichkeit, Wahrheit und Wertschöpfung?

ANP kann die Brücke bauen zwischen
„KI nutzen“ und „KI verantwortbar nutzen“ – durch Kennzeichnung, Prüfbarkeit, Verantwortungslogik und Security-by-Design.

Hinweis: Diese Zusammenfassung wurde auf Basis der Podcast-Transkripte erstellt und für die Zielgruppe der Normenanwender kontextualisiert. Die Inhalte dienen der Information und ersetzen keine Rechtsberatung

NEUE FOLGE: 6.08.2025

KI-Entwicklungen mit Relevanz für Normung und Normenanwendung

Datum: 5. August 2025
Zielgruppe: Normenanwender:innen, Arbeitskreise im DIN-Umfeld, Fachverantwortliche für KI-Governance

1. EU bestätigt „Code of Practice“ als Nachweisinstrument – freiwillig, aber faktisch verpflichtend

Die EU-Kommission hat den „General-Purpose AI Code of Practice“ als konkretes Compliance-Werkzeug für den EU AI Act bestätigt. Der Code wurde unter Beteiligung von Industrie, Zivilgesellschaft und Mitgliedstaaten entwickelt und bietet praxisnahe Orientierung zu Artikel 53 und 55 des Gesetzes.

Normungsrelevanz:
– Der Code beschreibt Anforderungen zur Dokumentation, Urheberrechtskonformität und Risikobewertung, die künftig auch normativ unterlegt werden sollten
– Er unterscheidet zwischen GPAI-Modellen und solchen mit systemischem Risiko – ein möglicher Anknüpfungspunkt für künftige Klassifikationsnormen
– Als freiwilliges Instrument erlangt der Code Quasi-Standard-Charakter, der normseitig aufgegriffen und präzisiert werden kann

Implikation für Arbeitskreise:
Die Normung kann den Code of Practice aufgreifen und in konkrete Anforderungskataloge, technische Checklisten und Auditstandards überführen. Ziel ist eine bessere Anschlussfähigkeit an bestehende Normen (z. B. ISO/IEC 42001) und nationale Umsetzungshilfen für KMU.

2. Deutsche KI-Umsetzung bleibt lückenhaft – Risiken für Rechtsklarheit

Laut Expert:innen (u. a. Anke Domscheit-Berg) mangelt es an einer konsistenten Umsetzung der EU-KI-Verordnung in Deutschland. Übergangsfristen bis 2030 für Behörden und eine nicht ausgestattete Interimsaufsicht erzeugen eine gefährliche Regulierungslücke.

Normungsrelevanz:
– Es fehlt an verbindlichen Vorgaben für die Bewertung bestehender KI-Systeme vor Inkrafttreten der Hochrisiko-Regelungen
– Unklare Zuständigkeiten erschweren die Praxisanwendung bestehender Normen zur KI-Governance
– Die Normung könnte als Ausgleichsinstrument dienen, um auch ohne gesetzliche Durchsetzung strukturierte Anforderungen bereitzustellen

Implikation für Arbeitskreise:
Die Normung sollte gezielt auf die Entwicklung unterstützender Rahmenwerke setzen – z. B. standardisierte Risikobewertungsmodelle, Prüfschritte für urheberrechtliche Konformität und modulare Dokumentationssysteme für bestehende KI-Anwendungen.

3. Schatten-KI in Unternehmen nimmt stark zu – Bedarf an Governance-Normen

Eine Studie von Netskope zeigt: Die Nutzung generativer KI steigt rapide, vielfach ohne Genehmigung der IT-Abteilungen. Über 1.550 Tools sind im Umlauf – viele davon mit unbekannter Herkunft, Sicherheitsstruktur oder Datenverarbeitung.

Normungsrelevanz:
– Es fehlen normierte Methoden zur Inventarisierung und Klassifikation von KI-Anwendungen in Unternehmen
– Die Interaktion von KI-Agenten mit anderen Systemen erfordert neue Schnittstellen- und Kontrollstandards
– Bestehende IT-Sicherheitsnormen (z. B. ISO/IEC 27001) sind für dynamische, lernende Systeme oft zu starr

Implikation für Arbeitskreise:
Benötigt werden Governance-Richtlinien für KI-Nutzung, die flexibel und praxisnah auch in KMU anwendbar sind. Standards zur Integration von Shadow-IT-Detektion, Autorisierung und Ethikbewertung sollten modular aufbaubar sein.

4. KI-Kompetenzmodelle 2025 – Standardisierung braucht mehr als Frameworks

Viele Unternehmen arbeiten aktuell an KI-Kompetenzmodellen – allerdings oft mit starrem Framework-Ansatz, der der dynamischen KI-Entwicklung nicht gerecht wird.

Normungsrelevanz:
– Derzeitige Kompetenzrahmen (z. B. aus dem Hochschulbereich) sind nicht übertragbar auf betriebliche Weiterbildung in KMU
– Es fehlen standardisierte Grundkompetenzen für die ethisch reflektierte Anwendung von KI
– Auch Formate für lernende Organisationen und agile Kompetenzentwicklung sind kaum normiert

Implikation für Arbeitskreise:
Die Normung kann helfen, Basis-KI-Kompetenzen für verschiedene Rollenprofile zu definieren (z. B. Entscheidungsträger, Entwickler, Anwender). Wichtige Kriterien: Reflexionsfähigkeit, Bias-Erkennung, Interaktionsverantwortung. Begleitformate wie regelmäßige KI-Updates oder Lessons Learned können strukturiert beschrieben werden.