KI im Krisenmanagement: Krisen besser bewältigen

In dynamischen Krisenlagen müssen Krisenstäbe innerhalb kürzester Zeit große Mengen unvollständiger, widersprüchlicher und fortlaufend neuer Informationen verarbeiten. KI im Krisenmanagement hilft dabei, relevante Inhalte zu bündeln, Zusammenhänge zu erkennen und Informationslücken sichtbar zu machen. So entstehen schneller strukturierte Arbeitsgrundlagen für Lagebilder, Handlungsoptionen und Entscheidungen.

Die Verantwortung bleibt dabei beim Menschen: KI kann Informationen auswerten, verdichten und die Stabsarbeit unterstützen – sie entscheidet jedoch nicht anstelle des Krisenstabs, der Decision Making Authority (DMA) oder gar der Geschäftsleitung. Krisenmanager gewinnen durch KI mehr Zeit für Führung und Koordination. Entscheider erhalten schneller eine nachvollziehbare Grundlage für ihr Handeln.

Warum Krisenstäbe nicht mehr Informationen, sondern bessere Orientierung brauchen

In einer Krise herrscht selten Informationsmangel. Vielmehr erreichen den Krisenstab innerhalb kurzer Zeit zahlreiche Meldungen über Kommunikationskanäle und unterschiedliche Fachsysteme. Jede Quelle liefert einen eigenen Ausschnitt der Lage – mit teils abweichenden Zeitständen, unterschiedlicher Detailtiefe und teilweise ungeklärter Verlässlichkeit.

Die zentrale Herausforderung besteht deshalb oft nicht darin, noch mehr Informationen zu beschaffen. Der Krisenstab muss aus der Informationsflut eine gemeinsame, aktuelle und handlungsorientierte Lage entwickeln.

Typische Schwierigkeiten sind:

• Bestätigte Fakten, Annahmen und offene Fragen lassen sich nur sehr aufwendig voneinander unterscheiden.
• Meldungen sind unvollständig, widersprüchlich oder bereits überholt (Faktor Zeit!).
• Lagebilder, Lageupdates und Managementinformationen werden manuell zusammengestellt.
• Aufgaben, Entscheidungen und Kommunikationsstände verteilen sich auf mehrere Werkzeuge.
• Informationen müssen mehrfach übertragen, abgeglichen und nachgepflegt werden.
• Die Protokollierung bindet Kapazitäten, die für Analyse, Koordination und Krisenbewältigung fehlen.

Für Krisenmanager bedeutet das einen hohen Such-, Abstimmungs- und Dokumentationsaufwand. Sonst erhalten Entscheider relevante Informationen mitunter zu spät, zu detailliert oder ohne klare Einordnung. Dadurch verlängert sich der Weg von der ersten Meldung bis zu einer belastbaren Entscheidungsgrundlage.

Neue Technologie schafft dabei nur dann einen Mehrwert, wenn sie die Stabsarbeit tatsächlich praktisch vereinfacht. Entscheidend für die effektive Mitwirkung sind eine klare Methodik, eine robuste Verfügbarkeit und eine gemeinsame Datenlage – Silos und fragmentierte Anwendungen sind eine teils unüberwindbare Hürde! Dies vorausgesetzt, gibt es sinnvolle Einsatzbereiche von KI im Krisenmanagement: Sie kann Analyse-, Recherche-, Strukturierungs- und Dokumentationsaufgaben gezielt unterstützen. So gewinnt der Krisenstab schneller Orientierung und mehr Zeit für seine eigentliche Aufgabe: Die Lage bewerten, Ziele festlegen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen steuern.

KI im Krisenmanagement ist Entscheidungsunterstützung – keine automatische Entscheidung

KI im Krisenmanagement unterstützt den Krisenstab dabei, umfangreiche Informationen schneller auszuwerten und für die weitere Lagearbeit aufzubereiten. Sie kann Daten verarbeiten, Inhalte strukturieren und mögliche Zusammenhänge aufzeigen. Die Bewertung der Lage und die Entscheidung über das weitere Vorgehen bleiben jedoch Aufgaben des Menschen.

Wobei KI den Krisenstab unterstützen kann

Auf Grundlage verfügbarer Daten, definierter Regeln und freigegebener Wissensquellen kann KI:

• große Text- und Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten,
• Informationen nach festgelegten Kriterien ordnen und priorisieren,
• relevante Inhalte aus Dokumenten und Wissensbeständen auffinden,
• Meldungen, Lageinformationen und Protokolle zusammenfassen,
• Entwürfe für Lageupdates, Briefings oder interne Kommunikation erstellen,
• Muster, Abweichungen, Widersprüche und Informationslücken markieren,
• unterschiedliche Handlungsoptionen strukturiert gegenüberstellen.
• Vorschläge für Ziele, Optionen und Bewertungen machen.

Damit übernimmt KI vor allem vorbereitende Aufgaben. Sie reduziert den Such-, Analyse- und Dokumentationsaufwand und schafft eine bessere Grundlage für die Wahrnehmung der Kern-Verantwortung durch den Krisenstab.

Wo die Grenzen von KI liegen

Auch ein leistungsfähiges KI-System verfügt nicht automatisch über ein vollständiges Verständnis der tatsächlichen Lage. Seine Ergebnisse hängen von den verfügbaren Informationen, deren Qualität und den vorgegebenen Rahmenbedingungen ab.

KI kann daher nicht zuverlässig:

• unvollständige oder fehlerhafte Angaben in gesicherte Tatsachen verwandeln,
• operative, politische und ethische Zusammenhänge vollständig erfassen,
• (nicht festgehaltene) unternehmensspezifische Interessen und undokumentierte Aspekte wie Risikobereitschaft oder gar Risikoappetit von Entscheidern eigenständig abwägen,
• die Verantwortung von Krisenstabsleitung, Entscheidungsträgern und dem Krisenstab übernehmen,
• ungeprüft verbindliche Maßnahmen festlegen,
• ungeprüft externe Kommunikation erzeugen.

KI-generierte Ergebnisse müssen deshalb als Arbeitsgrundlage behandelt werden. Sie sind auf Plausibilität, Aktualität und Übereinstimmung mit dem tatsächlichen Lagebild zu prüfen.

Der Forschungsstand orientiert sich entsprechend an hybriden Mensch-KI-Systemen. Eine 2026 veröffentlichte Untersuchung zu brandbezogenen Gefahrenlagen beschreibt einen sechsstufigen Entscheidungszyklus: Erfassen, Vorhersagen, Erklären, menschliche Freigabe, Handeln und Lernen. Als zentrale Anforderungen nennt die Studie unter anderem die sichtbare Darstellung von Unsicherheit, nachvollziehbare Begründungen sowie die strukturierte Dokumentation menschlicher Eingriffe und Abweichungen von KI-Empfehlungen. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590061726000360)

Die KI bereitet vor. Der Krisenstab bewertet, entscheidet und verantwortet.

Was kann KI im Krisenmanagement konkret leisten?

Der Nutzen von KI im Krisenmanagement liegt vor allem in klar abgegrenzten, arbeitsintensiven Aufgaben. Sie kann Informationen schneller aufbereiten, Wissensbestände zugänglich machen und wiederkehrende Dokumentationsarbeiten unterstützen. Voraussetzung sind eine zentrale Anbindung, klare Freigaben und Berechtigungen sowie ein zielgerichtetes Training der Anwender für einen effektiven Einsatz.

1. Lageinformationen verdichten

KI kann eingehende Meldungen, Statusupdates, Dokumente und Protokolle zu einem strukturierten Lageüberblick zusammenführen. Dabei lassen sich beispielsweise folgende Informationen getrennt darstellen:

• bestätigte Fakten,
• unbestätigte Hinweise und Annahmen,
• betroffene Standorte und Geschäftsprozesse,
• aktuelle und erwartete Auswirkungen,
• laufende Maßnahmen,
• offene Fragen und Informationsbedarfe,
• zeitkritische Entwicklungen.

Nutzen für den Krisenstab:
Die Beteiligten erhalten schneller eine gemeinsame Arbeitsgrundlage. Informationen müssen nicht wiederholt aus unterschiedlichen Quellen zusammengesucht, übertragen und manuell abgeglichen werden.

2. Informationslücken und Widersprüche sichtbar machen

KI kann Auffälligkeiten in der vorliegenden Informationslage markieren. Dazu gehören beispielsweise:

• voneinander abweichende Zeitangaben,
• noch nicht bewertete Auswirkungen,
• fehlende Zuständigkeiten,
• widersprüchliche Aussagen verschiedener Bereiche,
• ausstehende Informationen zu betroffenen Standorten oder Prozessen,
• Maßnahmen ohne dokumentierten Status.

Nutzen für den Krisenstab:
Fehlende Informationen werden früher erkannt und können gezielt beschafft werden. Der Krisenstab sieht schneller, welche Fragen vor der nächsten Entscheidung oder Abstimmungsrunde geklärt werden müssen. Die KI sollte Widersprüche kennzeichnen und einordnen, aber nicht eigenständig als vermeintlich gelöst darstellen.

3. Lageupdates und Berichte vorbereiten

Auf Basis der freigegebenen Arbeitslage kann KI Entwürfe für unterschiedliche Empfänger und Informationsbedarfe erstellen, etwa für:

• operative Lageupdates,
• Managementzusammenfassungen,
• Schicht- und Stabsübergaben,
• Informationen an betroffene Fachbereiche,
• interne Kommunikationsmaßnahmen,
• Abschluss- und Nachbereitungsberichte.

Inhalte können dabei je nach Zielgruppe verdichtet, strukturiert und in ein einheitliches Format überführt werden.

Nutzen für den Krisenstab:
Der Aufwand für wiederkehrende Schreib- und Abstimmungsarbeiten sinkt. Gleichzeitig lassen sich unterschiedliche Zielgruppen schneller mit konsistenten und aktuellen Informationen versorgen. Allerdings: Entwürfe müssen vor ihrer Verwendung fachlich geprüft und freigegeben werden. Das gilt insbesondere für Managementvorlagen und interne oder externe Kommunikation.

4. Handlungsoptionen strukturiert gegenüberstellen

KI kann mögliche Handlungsoptionen anhand vorab definierter Kriterien aufbereiten. Dazu können gehören:

• erwartete Wirkung,
• erforderliche Zeit,
• personelle und technische Ressourcen,
• Abhängigkeiten,
• operative und strategische Risiken,
• Reversibilität der Maßnahme,
• betroffene Stakeholder,
• offene Annahmen und Unsicherheiten.

Das Ziel ist keine scheinbar objektive Empfehlung für die „beste“ Entscheidung. Sinnvoll ist vielmehr eine nachvollziehbare Gegenüberstellung, die Argumente, Voraussetzungen, Risiken und offene Fragen transparent macht.

Nutzen für den Krisenstab:
Entscheidungen können systematischer vorbereitet werden. Alternativen und mögliche Folgewirkungen werden weniger leicht übersehen – insbesondere unter hohem Zeitdruck.

5. Organisationswissen situationsbezogen bereitstellen

Mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) kann eine KI auf ausgewählte und freigegebene Wissensquellen zugreifen. Statt ausschließlich auf allgemeinem Modellwissen zu arbeiten, bezieht sie definierte interne Inhalte in ihre Antwort ein.

Geeignete Quellen sind beispielsweise:

• Krisenhandbücher,
• vorbereitete Szenarien und Standard Operating Procedures,
• Rollen- und Aufgabenbeschreibungen,
• Standort- und Prozessinformationen,
• dokumentierte Erfahrungen aus früheren Ereignissen und Übungen.

Nutzen für den Krisenstab:
Relevantes Organisationswissen steht schneller und situationsbezogen zur Verfügung. Statt Ordnerstrukturen, Handbücher und Dokumentenablagen manuell zu durchsuchen, kann der Krisenstab gezielt auf die für die aktuelle Lage benötigten Inhalte zugreifen.

Gut zu wissen:
Ein vergleichbarer Ansatz wurde auch im European Crisis Management Laboratory der Europäischen Kommission erprobt. Dabei wurden Sprachmodelle mit ausgewählten Datenbeständen und vertrauenswürdigen Quellen verbunden, um Analysen stärker auf einen kontrollierten Wissenskontext zu stützen. (https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC138914)

6. Nachbereitung und organisationales Lernen unterstützen

Auch nach der akuten Bewältigung kann KI einen Beitrag leisten. Auf Grundlage der dokumentierten Arbeitslage kann sie dabei unterstützen:

• Entscheidungen und Maßnahmen zusammenzufassen,
• wiederkehrende Probleme und Verzögerungen zu identifizieren,
• geplante und tatsächliche Abläufe gegenüberzustellen,
• Lessons Learned zu strukturieren,
• mögliche Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten.

Nutzen für das Unternehmen:
Erfahrungen aus Krisen und Übungen gehen weniger leicht verloren. Erkenntnisse können systematischer in Prozesse, Vorbereitungsmaßnahmen und die Weiterentwicklung der Krisenorganisation zurückfließen.

Beispiel: Vom IT-Ausfall zur unternehmensweiten Krise

Eine zentrale IT-Störung betrifft mehrere Standorte. Kassensysteme, interne Kommunikationswege und alltägliche Anwendungsprogramme fallen aus. Aus den betroffenen Bereichen treffen Meldungen mit unterschiedlichen Zeitständen und teilweise widersprüchlichen Angaben ein. Gleichzeitig nimmt die Zahl der Kundenanfragen aus dem Onlineshop zu, während erste Medien bereits über die Störung berichten.

Aus einem zunächst technischen Vorfall entwickelt sich eine unternehmensweite Krise: Der Umsatz in der Vorweihnachtszeit fällt auf derzeit 0 Euro.

Ohne integrierte KI-Unterstützung

• Informationen aus E-Mails, Chats und Telefonaten werden manuell in das Lagebild übertragen.
• Auswirkungen auf Standorte und Geschäftsprozesse müssen einzeln erfasst und nachgehalten werden.
• Protokolle, Lageupdates und Berichte werden erst nachträglich ergänzt, weil der Druck der Situation gerade keine Fleißarbeiten zulässt – auch wenn dies so vorgesehen war.
• Offene Fragen sind zu Beginn der Abstimmungsrunde ungeklärt, sie waren aus dem Fokus geraten.

Ein erheblicher Teil der verfügbaren Kapazität fließt in dieser Situation in Suche, Übertragung, Abstimmung und Dokumentation – statt in die eigentliche Lagebewertung und Krisenbewältigung (Entscheidung und Kontrolle der Wirksamkeit von Maßnahmen).

Mit kontrollierter KI-Unterstützung

• Das Lagebild wird regelmäßig unter Berücksichtigung aller Informationen in wenigen Sekunden erstellt.
• Bestätigte Fakten, Annahmen und widersprüchliche Angaben werden getrennt dargestellt und für die Klärung nachgehalten: Fehlende Informationen und offene Bewertungsfragen werden sichtbar gemacht.
• Mögliche kritische Entwicklungen können automatisch hervorgehoben werden.
• Vorschläge für Maßnahmen beschleunigen den Schritt zur Bewertung und Entscheidung.
• Entwürfe für die Kommunikation nach vorgegebenen Parametern beschleunigen die Arbeit den Kommunikations-Teams.

KI verkürzt den Weg von der Problem-Feststellung zur nutzbaren Lageinformation. Hilfsfunktionen beschleunigen zusätzlich die Arbeit während Bewertung, Priorisierung und Freigabe konsequent beim Krisenstab verbleiben.

KI benötigt einen verlässlichen Datenkontext

Besonders wirksam wird KI, wenn sie nicht isoliert neben Krisenprozess arbeitet, sondern auf einer gemeinsamen und aktuellen Arbeitslage aufsetzt.

PREVISEC führt Lageinformationen, Ziele, Aufgaben, Entscheidungen, Kommunikation und Dokumentation in einem digitalen Krisenraum als Single Source of Truth zusammen. Dadurch entsteht ein strukturierter und nachvollziehbarer Datenkontext, auf dessen Grundlage KI den Krisenstab gezielt unterstützen kann.

Was Forschung und Praxis über KI im Krisenmanagement zeigen

Der Forschungsstand zeigt: KI kann Krisenstäbe bei der Verarbeitung komplexer Informationslagen wirksam unterstützen. Belastbare Ergebnisse hängen jedoch nicht allein vom Sprachmodell ab. Entscheidend sind geprüfte Datenquellen, nachvollziehbare Ausgaben, menschliche Kontrolle und die Einbindung in klar definierte Krisenprozesse.

Aus Informationen wird strukturiertes Lagewissen

Das Joint Research Centre der Europäischen Kommission veröffentlichte 2026 einen Datensatz zu 3.158 Katastrophenereignissen in 175 Ländern. Mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) wurden relevante Quellen ausgewählt und durch Sprachmodelle in strukturierte Ereignisbeschreibungen und Wirkungszusammenhänge überführt. Teile der Ergebnisse wurden fachlich validiert.

Die Untersuchung zeigt, wie KI große Mengen unstrukturierter Informationen erschließen kann. Zugleich bleiben Grenzen: Datenbestände können unvollständig, verzerrt oder fehlerhaft sein. Für betriebliche Krisenstäbe bedeutet das: KI kann Meldungen ordnen, Auswirkungen bündeln und Zusammenhänge sichtbar machen. Die Qualität hängt jedoch wesentlich von Auswahl, Aktualität und Prüfung der verwendeten Quellen ab. Der Aufbau einer kuratierten Single Source of Truth erhält in die Zukunft gerichtet deshalb eine noch größere Bedeutung. (https://joint-research-centre.ec.europa.eu/jrc-news-and-updates/new-dataset-uses-ai-and-disaster-news-fill-knowledge-gaps-and-map-interconnected-risks-2026-05-05_en)

Vertrauenswürdige Quellen sind entscheidend

Sprachmodelle können plausible Aussagen erzeugen, ohne dass diese belastbar belegt sind. Forschungsansätze verbinden sie deshalb mit freigegebenen Dokumenten, geprüften Datenbeständen oder Wissensgraphen.

Ein untersuchtes System für Notfallentscheidungen nutzte einen Wissensgraphen aus Standards und Fachdokumenten. Dadurch wurden die Ausgaben stärker an nachvollziehbaren Regeln und Quellen ausgerichtet und von Fachkräften besser bewertet als die untersuchten Basismodelle.

Für Unternehmen folgt daraus: KI im Krisenmanagement benötigt einen kontrollierten Informationsraum aus aktuellen, freigegebenen und lagebezogenen Quellen.

Menschliche Aufsicht muss wirksam sein

Human-in-the-Loop bedeutet mehr als eine formale Freigabe. Verantwortliche benötigen:

• erkennbare Quellen,
• verständlich dargestellte Unsicherheiten,
• Möglichkeiten zur Korrektur und Ablehnung,
• eine nachvollziehbare Dokumentation,
• ausreichend Fachkompetenz für die Prüfung.

Denn auch bei menschlicher Kontrolle besteht das Risiko, automatisierte Empfehlungen vorschnell zu übernehmen. Entscheidend ist daher nicht nur, dass Menschen eingebunden sind, sondern wie Mensch und KI zusammenarbeiten.

Der Nutzen muss im Unternehmen nachgewiesen werden

Viele Forschungsergebnisse stammen aus Katastrophenschutz, Medizin, Cybersicherheit oder Simulationen. Sie lassen sich nicht automatisch auf jeden betrieblichen Krisenstab übertragen.

Der konkrete Nutzen sollte daher in realistischen Übungen geprüft werden, etwa anhand von:

• Zeit bis zum nutzbaren Lageüberblick,
• Vollständigkeit und Fehlerquote,
• Transparenz von Quellen und Unsicherheiten,
• tatsächlicher Entlastung des Krisenstabs,
• Umgang mit fehlenden oder widersprüchlichen Daten.

Forschung liefert keine allgemeine Wirksamkeitsgarantie. Sie zeigt jedoch, unter welchen Bedingungen KI im Krisenmanagement sinnvoll und kontrollierbar eingesetzt werden kann.

Wo KI im Krisenmanagement selbst zum Risiko werden kann

Ungeeignet eingesetzt kann KI neue Fehlerquellen schaffen, Verantwortlichkeiten verwischen und die Handlungsfähigkeit des Krisenstabs sogar schwächen. Die wesentlichen Risiken müssen deshalb bereits bei Konzeption, Einführung und Übungen berücksichtigt werden.

Halluzinationen

Jeder kennt es mittlerweile: Generative KI kann überzeugend formulierte, aber falsche oder unbelegte Aussagen erzeugen. Das Risiko steigt bei lückenhaften Daten, fehlendem Quellenzugriff und hohem Zeitdruck. KI-Ausgaben dürfen daher nicht automatisch als gesicherte Lageinformation gelten. Quellen, Informationsstatus und fachliche Prüfung müssen jederzeit erkennbar sein.

Automation Bias

Strukturierte und professionell formulierte Ergebnisse können objektiver erscheinen, als sie tatsächlich sind. Unter Zeitdruck besteht die Gefahr, dass Krisenstäbe automatisierte Hinweise zu stark gewichten und eigene Prüfungen reduzieren.

Gegenmaßnahmen sind klare Verantwortung, transparente Begründungen, qualifizierte Nutzer und unterstützende statt direktive Ausgaben.

Fehlerhafte oder manipulierte Eingangsdaten

KI kann nicht grundsätzlich erkennen, ob eine Meldung veraltet, missverstanden oder gezielt manipuliert wurde. Fehlerhafte Informationen können dadurch verdichtet und scheinbar bestätigt werden.

Erforderlich sind eindeutige Quellenkennzeichnungen, abgestufte Informationsstatus und Verfahren zur Verifikation kritischer Meldungen.

Verlust von Vertraulichkeit

Datensätze zu Krisen können personenbezogene Informationen, Geschäftsgeheimnisse, Schwachstellen oder Sicherheitskonzepte enthalten. Vor dem Einsatz (externer) KI-Dienste müssen daher Datenflüsse, Zugriffsrechte, Speicherfristen und technische Schutzmaßnahmen geklärt sein.

Nicht jede KI-Anwendung ist für sensible Informationen gleichermaßen geeignet.

Scheingenauigkeit

Prozentwerte, Rankings und Prognosen können eine Genauigkeit vermitteln, die durch die Datenlage nicht gedeckt ist. Unsicherheiten und Annahmen müssen deshalb offen ausgewiesen werden. Ein transparentes „nicht ausreichend belegt“ ist für den Krisenstab wertvoller als eine präzise klingende, aber ungesicherte Einschätzung.

Technische Abhängigkeit

Der Krisenstab muss auch bei Ausfällen von Plattformen, Netzen oder Schnittstellen arbeitsfähig bleiben. Erforderlich sind alternative Zugänge, dokumentierte Fallback-Prozesse, exportierbare Arbeitsgrundlagen und trainierte manuelle Verfahren. KI sollte die Krisenorganisation stärken – nicht zu einer neuen kritischen Abhängigkeit werden.

Verlässliche KI im Krisenmanagement benötigt kontrollierte Daten, wirksame Aufsicht, klare Verantwortung und erprobte Rückfallebenen.

So wird KI im Krisenmanagement kontrollierbar

Eine belastbare KI-Unterstützung benötigt klare technische und organisatorische Leitplanken:

• Menschliche Kontrolle: Qualifizierte Personen prüfen und genehmigen relevante Ergebnisse.
• Verlässliche Datenbasis: Antworten beruhen auf freigegebenen, aktuellen Quellen und enthalten nachvollziehbare Belege.
• Transparente Unsicherheit: Fakten, Annahmen und fehlende Informationen werden eindeutig getrennt.
• Keine autonomen Hochrisikoentscheidungen: KI bereitet Maßnahmen vor, löst jedoch keine irreversiblen Schritte selbstständig aus.
• Rollen und Rechte: Sensible Informationen werden nur im erforderlichen Umfang verarbeitet und angezeigt.
• Nachvollziehbarkeit: Eingaben, Ausgaben, Änderungen und Freigaben werden protokolliert.
• Resilienter Betrieb: Fallback-Prozesse und alternative Arbeitswege bleiben verfügbar.
• Kontinuierliche Prüfung: Funktionen werden mit realistischen Szenarien, Grenzfällen und fehlerhaften Daten getestet.
• Messbarer Nutzen: Zeitersparnis, Ergebnisqualität und Fehlerraten werden systematisch ausgewertet.

Welche rechtlichen Anforderungen sind zu beachten?

Beim Einsatz von KI im Krisenmanagement sind insbesondere Datenschutz, Zweckbindung, Datenminimierung, Vertraulichkeit, Transparenz, Rollenverteilung sowie Aufbewahrung und Protokollierung zu prüfen. Hinzu kommt die mögliche Einordnung nach dem EU AI Act.

Nicht jede unterstützende KI-Funktion ist automatisch ein Hochrisiko-KI-System. Maßgeblich sind der konkrete Verwendungszweck und der Einfluss auf Entscheidungen. Als Hochrisikoanwendungen klassifiziert der AI Act beispielsweise Systeme zur Bewertung von Notrufen, zur Priorisierung der Entsendung von Rettungsdiensten und zur medizinischen Notfalltriage. Eine belastbare Einordnung muss daher stets für den konkreten Anwendungsfall erfolgen.

KI benötigt eine belastbare operative Grundlage

KI kann nur die Informationen verarbeiten, die ihr strukturiert, aktuell und berechtigt zur Verfügung stehen. Verteilen sich Lageinformationen, Maßnahmen und Entscheidungen auf unterschiedliche Systeme, ist der Integrationsaufwand vergleichsweise hoch, Änderungen in einzelnen Systemen können den gesamten Nutzen beeinträchtigen und es bestehen Risiken durch die Zugriffe über die verschiedenen Systeme hinweg, die einer besonderen Betrachtung bedürfen.

PREVISEC schafft den kontrollierten Prozess- und Datenkontext für KI-Unterstützung. Im digitalen Krisenraum werden unter anderem Lagebild, Ziele, Aufgaben, Alarmierung, Kommunikation, Verfahren und Protokollierung zusammengeführt. KI kann damit dort unterstützen, wo die operative Krisenarbeit stattfindet – eingebettet in definierte Rollen, etablierte Prozesse und eine nachvollziehbare gemeinsame Datenlage.

Wie Datenverarbeitung, Souveränität und die PREVISEC AI Tiers ausgestaltet sind, erfahren Sie auf unserer Seite Souveräne KI in PREVISEC.

Wie Unternehmen KI im Krisenmanagement einführen sollten

Ein kontrollierter Einstieg beginnt mit einem klar abgegrenzten Pilotprojekt:

1. Use Case auswählen: Etwa eine Lagezusammenfassung, Schichtübergabe oder ein internes Lageupdate.
2. Datenquellen festlegen: Zulässige Informationen, Zugriffsrechte und Aktualitätsprüfung definieren.
3. Verantwortung zuordnen: Festlegen, wer Ergebnisse prüft, korrigiert und freigibt.
4. Qualität messbar machen: Zeitersparnis, Vollständigkeit, Fehlerquote und Nutzerakzeptanz erfassen.
5. Realistisch testen: Auch fehlende, widersprüchliche und manipulierte Informationen einbeziehen.
6. Schrittweise erweitern: Weitere Aufgaben, Bereiche oder Szenarien erst nach einem belastbaren Pilot erschließen.

Der Pilot sollte einen benannten Verantwortlichen, definierte Nutzer und Datenquellen, eine feste Laufzeit sowie klare Erfolgs-, Abbruch- und Rollout-Kriterien besitzen. So wird früh sichtbar, ob die KI tatsächlich Arbeit reduziert und die Qualität der Krisenbewältigung verbessert.

Häufige Fragen zu KI im Krisenmanagement