Ausgabe 2/2026
Kurzmeldungen
Das Bundeskabinett hat am 11. Februar 2026 das Umsetzungsgesetz zur KI-Verordnung in Deutschland beschlossen. Damit wird die KI-Verordnung in Deutschland umgesetzt und gleichzeitig eine Aufsichtsstruktur geschaffen. Zentrale Aufsichtsbehörde ist die Bundesnetzagentur.
Zur Pressemeldung →Eine am 2. Februar 2026 veröffentlichte Studie des Fraunhofer Instituts definiert KI-Agenten und schafft ein Raster, durch das Chancen und Risiken besser abgeschätzt werden können. Außerdem zeigt die Studie Anwendungsbeispiele auf und liefert Praxisempfehlungen.
Zur Pressemeldung →Mit der Bundesnetzagentur steht der künftige Ansprechpartner der KI-Aufsicht in Deutschland fest. Zuständigkeitsfragen sind damit keine Begründung mehr, Compliance-Strukturen aufzuschieben. Die Fraunhofer-Systematik zu KI-Agenten liefert zudem das Vokabular, das Verträge und KI-Richtlinien jetzt übernehmen sollten.
KI und Arbeit
Eine Mitte Februar veröffentlichte explorative Studie der Universität Augsburg, für die 27 Experteninterviews geführt wurden, zeigt, dass Beschäftigte in der Produktion den Einsatz von künstlicher Intelligenz meist nicht als Bedrohung, sondern als Unterstützung wahrnehmen. Zentrale Ergebnisse: Keine ausgeprägte Jobangst: Die häufig befürchtete Angst vor Arbeitsplatzverlust durch KI war kaum vorhanden.
Die meisten Beschäftigten sehen KI als wichtigen Beitrag zur Wettbewerbsfähigkeit und als Entlastung. Veränderung der Zusammenarbeit: KI-Anwendungen führen zum Teil dazu, dass weniger miteinander gesprochen wird, da der Kommunikationsprozess durch die KI übernommen wird.
Offene Fragen: Beschäftigte sind unsicher, wer bei Fehlern der KI die Verantwortung trägt und fürchten Schattenseiten wie z.B. heimliche Leistungsüberwachung.
Für Unternehmen bestätigen diese Daten einerseits die Technologieoffenheit vieler Beschäftigter, zum anderen wird durch die Ergebnisse aufgezeigt, dass Transparenz, Schulung und die Klärung von Verantwortlichkeiten essenzielle Bestandteile wirksamer KI- Integration sind.
Zur Pressemitteilung →Laut einer neuen Untersuchung des Kieler Institutes für Weltwirtschaft aus dem Januar 2026 hat der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Unternehmen in den letzten Jahren nicht zu einem Rückgang der Gesamtbeschäftigung geführt. Stattdessen verändert sich das Anforderungsprofil vieler Tätigkeiten deutlich – und damit die Qualifikationsstruktur der Belegschaft.
Zentrale Ergebnisse: Kein messbarer Rückgang der Gesamtbeschäftigung: Unternehmen mit hohem KI-Einsatz beschäftigen insgesamt nicht weniger Mitarbeitende als andere Betriebe. Steigender Qualifikationsdruck: Firmen mit intensiver Nutzung von KI nehmen überdurchschnittlich viele Fach- und hochqualifizierte Arbeitskräfte auf, während Tätigkeiten mit einfachem oder wiederholendem Aufgabenprofil zurückgehen.
Veränderung von Aufgaben: KI übernimmt Routineaufgaben, unterstützt Mitarbeitende bei Text- und Informationsarbeiten oder analysiert Daten. Dies führt zu neuen Rollen mit stärker technisch-analytischen und sozialen Anforderungen.
Branchenspezifische Unterschiede: Branchen und Tätigkeitsfelder mit vielen sozialen oder körperlichen Aufgaben sind aktuell weniger stark betroffen, während kognitive, datenintensive Rollen stärker im Wandel sind. Die Studie legt nahe, dass mittelständische Unternehmen ihren Fokus bei der Einführung von KI auch auf Weiterqualifizierung ihrer Mitarbeitenden richten sollten.
Der Einsatz von KI wirkt sich nicht automatisch negativ auf die Beschäftigung aus, wohl aber auf das notwendige Kompetenzprofil in vielen Teams. Wichtig ist demnach eine interne Weiterbildungs- und Restrukturierungsstrategie um nicht nur Automatisierung, sondern auch Wachstum zu erreichen.
Zur Studie →Eine Untersuchung der Haas School of Business der University of California, Berkeley, über die Anfang Februar 2026 ein Zwischenbericht veröffentlicht wurde, zeigt, dass künstliche Intelligenz in der betrieblichen Praxis nicht immer zu weniger Arbeit führt. Die Untersuchung wurde in einer achtmonatigen Feldstudie mit rund 200 Beschäftigten in einem US- Technologieunternehmen durchgeführt.
Zentrale Ergebnisse: Arbeitsmenge sinkt nicht: Obwohl KI viele Aufgaben beschleunigt, wurde die frei werdende Zeit nicht für Freizeit genutzt, sondern Mitarbeitende übernahmen stattdessen zusätzliche Aufgaben und arbeiteten oft länger. Erweiterung individueller Aufgabenbereiche: KI-Werkzeuge führten dazu, dass Mitarbeitende Aufgaben übernahmen, die früher anderen Rollen oder externen Dienstleistern vorbehalten waren.
Dadurch verwischten die Grenzen zwischen Tätigkeitsprofilen. Stärkere Arbeitsdichte: Die fließenden Grenzen zwischen Arbeit und Freizeit sowie zwischen den Aufgaben führte dazu, dass Arbeit auch in Pausen, außerhalb der üblichen Arbeitszeiten und an mehreren Projekten gleichzeitig stattfand.
Risiko für Arbeitsqualität: Die Nutzung von KI begünstigte Multitasking und häufiges Wechseln zwischen Aufgaben, was zwar kurzfristig produktiv wirken kann, aber langfristig zu höherer geistiger Belastung und Erschöpfung führen kann. Daneben enthalten das höhere Arbeitstempo und breitere Aufgabenfeld das Risiko eines Qualitätsverlustes.
Die Studie offenbart die Relevanz eines koordinierten und klar strukturierten Umgangs mit KI. Unternehmen sollten demnach darauf achten, KI-Anwendungen nicht nur zur Verfügung zu stellen, sondern auch die Arbeitsabläufe, Methoden und Kompetenzen klar zu definieren, um eine nachhaltige und geordnete Arbeit mit KI zu ermöglichen und Effizienzgewinne nicht an anderer Stelle wieder zu verlieren.
Zum Artikel →Die Augsburger Befunde decken sich mit unserer Erfahrung: Das größte Risiko in der Produktion ist nicht Widerstand, sondern enttäuschte Erwartung durch schlechte Einführung. Beteiligung und Schulung vor dem Rollout bleiben der Hebel, den Art. 4 der KI-Verordnung ohnehin verlangt.
KI und Healthcare
Mit der Mitte Februar 2026 veröffentlichten Weiterentwicklung der Digitalisierungsstrategie konkretisiert das Bundesgesundheitsministerium seine Pläne für eine stärker datenbasierte und digital unterstützte Gesundheitsversorgung. Künstliche Intelligenz nimmt dabei eine zentrale Rolle ein.
Zentrale Punkte: Daten: Die Strategie formuliert als Ziel, Gesundheitsdaten hochwertig und strukturiert zu erfassen und aufzubereiten, auch um die breitere Nutzung von KI zu ermöglichen. Rechtssicherheit: Weiterhin sollen Regeln für eine sichere Nutzung von Gesundheitsdaten zum Training von KI aufgestellt werden und darauf hingewirkt werden, die Rechtssicherheit in der praktischen Anwendung zu erhöhen.
KI in der Praxis: Geplant ist langfristig ein breiterer Einsatz KI-gestützter Systeme, zum Beispiel zur Unterstützung von medizinischem Personal bei Diagnostik, Behandlungsplanung und administrativen Aufgaben. Das Update ist ein klares Bekenntnis des Gesetzgebers zur Integration von KI im Gesundheitswesen und liefert einen Ausblick auf eine zukünftig zu erwartende Weiterentwicklung des Marktes in diesem Bereich.
Für Unternehmen wie die ist dies ein Indikator für eine kommende Branchenveränderung und bestätigt gleichzeitig die Relevanz einer KI-offenen Strategie.
Zur Veröffentlichung →Die Europäische Arzneimittel-Agentur (EMA) hat gemeinsam mit der US-Arzneimittelbehörde (FDA) im Januar 2026 ein Kurzpapier mit 10 Leitprinzipien für „gute Praxis“ beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung veröffentlicht. Zentrale Punkte: Mensch im Mittelpunkt: KI soll ethisch, menschenzentriert und mit klarer Verantwortung eingesetzt werden.
Risikoorientierung: Audits, Absicherung und Aufsicht müssen zur konkreten Nutzung und zum Modellrisiko passen. Standards einhalten: Recht, Qualität und Sicherheit (inkl. „Gute-Praxis“- Regeln/GxP, Datenschutz, IT-Sicherheit) sind verbindlich. Daten sauber dokumentieren: Herkunft, Verarbeitungsschritte und Analyseentscheidungen müssen nachvollziehbar dokumentiert werden.
Lebenszyklus steuern: KI-Systeme sind laufend zu überwachen und regelmäßig neu zu bewerten. Grenzen sollen verständlich erklärt werden. Auch außerhalb der Arzneimittelentwicklung signalisiert das Dokument, welche „GAP- Bausteine“ (z.B. Daten-/Modell-Governance, Monitoring, Verantwortlichkeiten) in stark regulierten Gesundheitskontexten als erwartbarer Standard gelten.
Das lässt sich als Checkliste für KI-Vorhaben mit Gesundheits-/Abrechnungsdaten in der nutzen, v.a. wenn externe Anbieter eingebunden sind.
Zum Kurzpapier →Die Strategie macht Gesundheitsdaten endgültig zum Infrastrukturthema. Einrichtungen sollten Datenqualität und Einwilligungsprozesse jetzt ordnen, wer strukturiert vorliegt, profitiert zuerst von den kommenden Datenräumen.