Künstliche Intelligenz ist in vielen Organisationen längst kein Zukunftsthema mehr. Sie ist Bestandteil laufender oder geplanter Projekte – sei es in Form von Automatisierung, Entscheidungsunterstützung, Prognosemodellen oder datengetriebenen Services.
Parallel dazu treten mit dem EU AI Act sowie begleitenden Regelwerken wie DORA neue regulatorische Anforderungen in Kraft, die den Einsatz solcher Systeme strukturieren und begrenzen sollen. In der Praxis erlebe ich jedoch häufig, dass diese beiden Entwicklungen getrennt voneinander betrachtet werden:
KI als technisches Innovationsvorhaben, Regulatorik als juristisches oder Compliance-Thema.
Genau an dieser Trennlinie geraten Projekte ins Stocken.
Nicht, weil KI technisch nicht umsetzbar wäre.
Und auch nicht, weil regulatorische Anforderungen unbekannt wären.
Sondern weil es an einer Instanz fehlt, die beides zusammenführt, übersetzt und steuerbar macht.
Aus meiner Erfahrung ist das kein Randproblem, sondern ein strukturelles:
KI-Regulatorik ist kein Zusatzthema – sie wird projektkritisch.
In der Projektpraxis zeigen sich bei KI-Vorhaben wiederkehrende Muster – unabhängig von Branche oder Organisationsgröße.
Ein zentrales Problem ist die unklare Verantwortungsverteilung.
KI-Projekte bewegen sich typischerweise zwischen Fachbereich, IT, Datenschutz, Recht und Compliance. Oft ist allen Beteiligten bewusst, dass regulatorische Anforderungen existieren. Unklar bleibt jedoch, wer diese im Projektkontext konkret verantwortet.
Das führt zu Situationen wie:
Für Projekte bedeutet das: Stillstand, Reibung oder permanente Nachsteuerung.
Ein zweites Muster ist die Entkopplung von Innovation und Governance.
KI-Initiativen werden häufig als experimentell oder agil eingeordnet. Fachlich ist das nachvollziehbar – kollidiert aber mit regulatorischen Erwartungen an Nachvollziehbarkeit, Dokumentation und Verantwortlichkeit.
Wenn Governance erst am Ende „aufgesetzt“ wird, ist das Projekt meist bereits falsch strukturiert.
Ein drittes, oft unterschätztes Problem ist die fehlende Steuerbarkeit auf Portfolio-Ebene. KI-Anwendungen entstehen selten isoliert. Sie entwickeln sich parallel in verschiedenen Projekten und Bereichen. Ohne ein übergreifendes Verständnis darüber, welche Systeme Entscheidungen beeinflussen, entstehen genau dort blinde Flecken, wo Regulatorik ansetzt.
Die Folge:
Nicht wegen fehlender Kompetenz – sondern wegen fehlender Struktur.
Der EU AI Act und DORA verändern Projekte nicht abstrakt, sondern sehr konkret – und zwar ab Projektstart.
Projektziele wie „KI-gestützte Entscheidungsunterstützung einführen“ oder „Effizienz steigern“ reichen künftig nicht mehr aus.
Ein Projektziel muss auch beantworten:
Projektziele sollten früh um eine regulatorische Zielkomponente ergänzt werden, etwa:
„Das System ist nachvollziehbar, auditfähig und regulatorisch einordbar.“
Regulatorik wird damit kein Zusatz, sondern ein Qualitätsmerkmal des Projekterfolgs.
Regulatorik stellt eine einfache, aber unbequeme Frage:
Wer ist verantwortlich – fachlich, technisch und organisatorisch?
In vielen Projekten sehe ich:
In KI-Projekten bewährt sich eine erweiterte Rollenklärung, die mindestens festlegt:
Diese Klärung gehört in den Projektauftrag – nicht in ein späteres Gremium.
Risiken im Sinne des EU AI Acts sind keine klassischen Projektrisiken. Es geht nicht primär um Termine oder Budgets, sondern um:
Für KI-Projekte empfiehlt sich ein separates regulatorisches Risikoregister, eng angebunden an das Projekt, aber nicht darin versteckt.
Jedes Risiko braucht:
Regulatorik verlangt nicht Perfektion, sondern Nachvollziehbarkeit.
Nicht: War die Entscheidung optimal?
Sondern: Warum wurde sie so getroffen – und von wem?
Projektleitungen sollten Entscheidungsprozesse bewusst strukturieren:
Das ist einer der wirksamsten Hebel für regulatorische Sicherheit.
Aus diesen Veränderungen ergibt sich eine klare Konsequenz:
Projektmanagement wird im KI-Kontext zur vermittelnden Steuerungsinstanz
zwischen Technologie, Regulierung und Organisation.
Nicht als juristische oder technische Disziplin, sondern als Funktion, die:
Nicht das schnellste Projekt ist erfolgreich, sondern das steuerbarste.
Früh integrierte Regulatorik verbessert Projekte – sie bremst sie nicht.
Er definiert nicht nur Ziel und Zeit, sondern Verantwortung, Risikoakzeptanz und Übergang in den Betrieb.
KI wird in immer mehr Projekten eine Rolle spielen.
Der EU AI Act und DORA machen sichtbar, was zuvor oft verdeckt war:
Viele Organisationen bewegen sich bereits am Rand ihrer Steuerungsfähigkeit.
Die entscheidende Frage lautet daher nicht:
Wie setzen wir KI ein?
Sondern:
Wie stellen wir sicher, dass wir sie steuern können?
Projektmanagement wird damit nicht weniger wichtig – sondern zentral.
Die besten KI-Projekte sind nicht die lautesten, sondern die ruhigsten.
Dort, wo klar ist, wer was verantwortet, warum entschieden wird und wie Risiken gesteuert werden.
Das ist keine Frage der Technologie.
Es ist eine Frage von Struktur, Haltung – und gutem Projektmanagement.
Ich freue mich über den fachlichen Austausch zu diesen Themen – aus Projekt-, Programm- oder PMO-Perspektive.
Viele Fragen lassen sich besser gemeinsam klären als allein im Projektalltag.
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Christian Baumann ist Senior IT- und Projektmanagement-Experte mit über 15 Jahren Erfahrung in hochregulierten Umfeldern wie Banken, Versicherungen und KRITIS. Seine Leidenschaft gilt der Frage, wie komplexe Vorgaben wie der EU AI Act oder DORA wirksam, prüfungsfest und zugleich praxistauglich umgesetzt werden können. Er verbindet tiefes regulatorisches Verständnis mit spürbarer Freude daran, Ordnung, Klarheit und echte Steuerbarkeit in anspruchsvolle Projekte zu bringen.
hallo@ki-gov.de
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