Nur ein Software-Update?

„Wir haben noch keine Cyber-Attacke vom Ausmaß einer Pandemie gesehen, aber wir sollten darauf vorbereitet sein – schon längst!“ Diese Warnung der Munich Cyber Security Conference im Februar 2026 rüttelt auf. Spätestens mit dem „Q-Day“ drohen völlig neue Dimensionen von Cyberangriffen.

Wie verwundbar unsere vernetzte Welt ist, zeigte der CrowdStrike-Ausfall im Juli 2024¹ , der globale IT-Systeme schlagartig lahmlegte. Der Vorfall offenbarte erhebliche Defizite bei der Krisenvorbereitung der Finanzwirtschaft. Während die Software schnell wieder lief, dauerte die vollständige Wiederherstellung des Geschäftsbetriebs oft Wochen. Laut der britischen Finanzaufsicht FCA fehlte ein ganzheitlicher Blick auf die operationelle Resilienz – insbesondere bei der Verzahnung von Krisenmanagement, Business Continuity und IT-Wiederherstellung.²  Die aktuelle Debatte um Quantensicherheit greift hier oft zu kurz: Viele Unternehmen behandeln das Thema wie ein einfaches Software-Update, anstatt es strategisch anzugehen.

Der erweiterte Horizont

Die Bedrohung durch Quantencomputing ist Teil einer zunehmend dynamischen Cyber-Bedrohungslage. Künstliche Intelligenz (KI) katapultiert Angriffe bereits in neue Dimensionen: Von automatisierten KI-Agenten bis hin zur blitzschnellen Suche nach Software-Schwachstellen ist alles möglich. Quantencomputer werden das Training von KI zudem exponentiell beschleunigen, was ein schnelleres Patch-Management und anpassungsfähigere Sicherheitsarchitekturen erfordert.

Auch die neuen Verschlüsselungsmethoden werden erst noch durch den Praxiseinsatz im großen Umfang verprobt, aktives Monitoring und Vorbereitung auf Veränderungen müssen Teil der künftigen Prozesse sein. Dies alles zeigt, dass das jahrzehntelang statische Thema „Verschlüsselung“ künftig einen agilen Ansatz erfordert.

Noch mehr Abhängigkeit?

Die geopolitische Instrumentalisierung von US-amerikanischen IT-Anbietern gefährdet die Souveränität europäischer Finanzdienstleister. Quanten-sicherheitslösungen von Hyperscalern verschärfen diese Abhängigkeit häufig, da sie an proprietäre Verschlüsselungsdienste ohne Multi-Cloud-Support gebunden sind. Beim Confidential Computing müssen Unternehmen daher genau wissen, wer die Kontrolle über Schlüssel und Sicherheitsfunktionen hat. Die entscheidende Frage lautet: Wird das Ziel größerer Quantenresilienz am Ende durch eine neue technologische Abhängigkeit konterkariert?

Das neue Horrorszenario: HNDL³

Ein Akronym, das Vorstände kennen sollten: HNDL („Harvest Now, Decrypt Later“) beschreibt eine unmittelbare Bedrohung. Angreifer sammeln bereits heute kryptografisch gesicherte Daten, um sie später zu entschlüsseln. Banken und Versicherungen sind Hauptziele, da Transaktionen, Identitäten und Verträge jahrzehntelang absolute Integrität erfordern.

Die notwendigen Maßnahmen sind jedoch umfangreich und realistischerweise Mehrjahresprogramme. Gleichzeitig sind die verfügbaren Ressourcen begrenzt: Nur 14 Prozent der Organisationen sind überzeugt, über die erforderlichen Mitarbeiter und Fähigkeiten im Bereich Cybersicherheit zu verfügen.⁴ Das Management sollte daher frühzeitig einen klaren Fahrplan mit Prioritäten, Verantwortlichkeiten sowie langfristiger Budget- und Ressourcenplanung einfordern.

Technologie-Migration: Nachhaltige Stabilität statt Aktionismus

Versteht das Management das Problem, werden oft schnelle Lösungen gefordert. Doch Kryptografie ist nicht einfach als Tresorschloss zu verstehen: Sie greift tief in Daten, Prozesse und die Kundeninteraktion ein. Gerade in historisch gewachsenen IT-Infrastrukturen von Banken und Versicherungen birgt eine abrupte Umstellung erhebliche Risiken für die Betriebsstabilität.

Zudem müssen sich neue PQC-Verfahren in der Praxis erst bewähren. Eine sofortige, vollständige Migration ist daher riskant. Die Lösung ist ein hybrider kryptografischer Ansatz: Er kombiniert klassische und quantensichere Algorithmen in einem Prozess – eine Strategie, die auch das BSI ausdrücklich empfiehlt.⁵

Was passiert eigentlich, wenn?

Auch verschlüsselte Daten waren schon immer Ziel erfolgreicher Angriffe – durch technische Fehler, Organisationsversagen oder den Faktor Mensch. Im Post-Quantum-Zeitalter wird das Tandem aus KI und Quantencomputing kleinste Schwachstellen jedoch noch viel schneller und massiver ausnutzen. Da die Finanzbranche einheitliche Standards nutzt, können schon vereinzelte Vorfälle das Vertrauen in das gesamte System erschüttern. Auch Angriffe auf kritische Infrastrukturen (z. B. Strom- und Datennetze) bedrohen den Sektor direkt.

Neben der Prävention, dem permanenten Monitoring und der konsequenten Schließung von Schwachstellen muss die Vorbereitung auf Worst-Case-Szenarien Teil des Projekts sein. Business Continuity Management (BCM) und Krisenstäbe müssen extrem schnelle Reaktionen trainieren. Dazu gehört auch das Entwerfen und Testen eines Minimalbetriebs, der die Überlebensfähigkeit des Unternehmens aus einer gesicherten Umgebung heraus garantiert.

Fazit: Quantenresilienz erfordert eine breit angelegte Strategie

Vorausschauendes Management von Banken und Versicherungen bedeutet im Post-Quantum-Zeitalter mehr als die planvolle Transformation der Sicherheitsarchitektur. Vorstände müssen Quantenresilienz als unternehmensweite Aufgabe verstehen: mit klaren Prioritäten, belastbaren Ressourcen, technischer Flexibilität, überprüften Abhängigkeiten sowie einer Betriebs- und Krisenvorsorge, die auch unter neuen Bedrohungsbedingungen funktioniert.

Quellenangaben:

¹ Wikipedia – Crowdstrike-Computerausfall 2024, Link: https://de.wikipedia.org/wiki/Crowdstrike-Computerausfall_2024
² FCA – CrowdStrike outage: lessons for operational resilience, 31.12.2024 –
Link: https://www.fca.org.uk/firms/operational-resilience/crowdstrike-outage-lessons-operational-resilience
³ HNDL: Harvest Now, Decrypt Later (Jetzt ernten, später entschlüsseln)
⁴ World Economic Forum: Global Cyber Security Outlook 2025,
Link: https://reports.weforum.org/docs/WEF_Global_Cybersecurity_Outlook_2025.pdf
⁵ BSI: Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik – „Quantentechnologien und quantensichere Kryptographie“ Link: https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Unternehmen-und-Organisationen/Informationen-und-Empfehlungen/Quantentechnologien-und-Post-Quanten-Kryptografie/quantentechnologien-und-quantensichere-kryptografie_node.html

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Banken und Versicherungen, insbesondere die Erstversicherer, bieten Schutz und finanzielle Sicherheit gegen Risiken auf Zeit. Sie geben heute ein Versprechen ab, das oft erst Jahrzehnte später eingelöst wird, beispielsweise bei Lebens-, Kranken- oder Pflegeversicherungen. Wie im Leitartikel dargestellt, können jedoch bereits heute langfristig schutzbedürftige Daten durch „Harvest Now, Decrypt Later“-Angriffe gefährdet sein. Für Erstversicherer ist dies aufgrund der Art der verarbeiteten Daten besonders relevant.

Die zeitliche Perspektive des Informations­verbundes

Wie bereits im Beitrag von Prof. Dr. Kipker ausgeführt, wird die Debatte über PQC noch zu häufig als rein technisches Problem gesehen. Im ersten Schritt geht es weniger um die Auswahl neuer kryptografischer Verfahren als darum, den Informationsverbund um eine zeitliche Perspektive zu erweitern.

Ausgangspunkt sind dabei die kritischen Geschäftsprozesse und Funktionen sowie die Informationen, Anwendungen und Systeme, von denen sie abhängen. Damit wird die Geschäftskritikalität mit dem Schutzbedarf der jeweils unterstützenden Informationen und IKT-Komponenten verbunden. Neben dem heutigen Schutzbedarf muss bewertet werden, welche Informationen und Funktionen auch morgen oder in vielen Jahren noch hohe Anforderungen an Vertraulichkeit, Integrität, Authentizität und Nichtabstreitbarkeit stellen werden.

Für die PQC-Roadmap müssen deshalb Geschäftskritikalität, Schutzziel und Schutzfrist gemeinsam betrachtet werden. Dabei ist die zeitliche Risikologik nicht für alle Schutzziele identisch: So können langfristig vertrauliche Informationen bereits heute durch „Harvest now, Decrypt later“-Angriffe gefährdet sein, während bei digitalen Nachweisen, Identitäten und anderen kryptografisch abgesicherten Funktionen insbesondere relevant ist, wie lange Integrität, Authentizität und Nichtabstreitbarkeit gewährleistet bleiben müssen und wie viel Zeit für ihre Migration benötigt wird.¹

Erst diese Betrachtung schafft das Fundament, um risikoreiche Bereiche zu identifizieren und in der PQC-Roadmap zu priorisieren. Das Verständnis des Informationsverbundes bildet die zentrale Grundlage risikobasierter Informationssicherheit. Es macht sichtbar, von welchen Informationen, Anwendungen und Systemen kritische Geschäftsprozesse abhängen und übersetzt damit technisches Risiko in Geschäftsrelevanz.

Seine Einführung vor rund 20 Jahren war ein langwieriger Kulturwandelprozess. Die Erweiterung um zeitliche Aspekte sowie die wachsende Bedeutung von Authentizität und Nichtabstreitbarkeit wird einen ähnlichen langwierigen Prozess erfordern. Die PQC-Roadmap beginnt daher mit einem erweiterten Verständnis des Informationsverbundes.

Das Kryptoinventar ermöglicht risikobasierte Entscheidungen zum Aufbau der PQC-Roadmap

Die Erstellung eines Kryptoinventars zur Identifikation bereits etablierter kryptografischer Verfahren und Schnittstellen ist eine wesentliche Grundlage für die Priorisierung der Migration auf quanten­sichere Verfahren (siehe Beitrag Prof. Dr. Kipker).

Herausforderungen bei der Inventarisierung

Das Inventar muss erkennen lassen, welche Assets quantengefährdet sind, welche Alternativen bestehen und welche Abhängigkeiten ihre Migration bestimmen. Besondere Aufmerksamkeit erfordern Legacy-Systeme, eingeschränkt gepflegte Anwendungen, Schatten-IT und ältere IDVen, da historisch gewachsene Strukturen häufig nur mit erheblichem Aufwand verändert werden können.²

Kryptografie ist dabei vielerorts noch in Anwendungscode, Bibliotheken, Appliances oder Schnittstellen eingebettet, ohne durchgängig transparent steuerbar zu sein.

Für PQC müssen kryptografische Komponenten deshalb transparent inventarisiert, modular eingebunden und kontrolliert austauschbar werden. Automatisierte Discovery-Werkzeuge und Software-QS-Scanner (wie GitHub CodeQL) unterstützen die Analyse von Quellcode, Systemen und Netzwerkkommunikation, erfassen Nutzungskontext und Abhängigkeiten jedoch nicht vollständig. Entwickler und Systemverantwortliche müssen die Ergebnisse daher fachlich validieren und ergänzen.³

Die PQC-Roadmap integriert alle Teilnehmer der digitalen Supply-Chain

Crypto Discovery muss auch APIs und andere Schnittstellen, externe Kommunikationsverbindungen sowie kryptografische Abhängigkeiten zu Cloud-Diensten, Standardsoftware, Hardware-Sicherheitsmodulen (HSM) und IT-Dienstleistern erfassen.

Es muss transparent sein, welche Kryptografie eingesetzt wird, welche Gegenpartei beteiligt ist, wer Änderungen veranlassen kann und wann externe Anbieter PQC-fähige Lösungen bereitstellen.⁴

Die Roadmap externer Partner bestimmt unmittelbar die eigene Migrationsfähigkeit des Instituts. Auf dieser Grundlage werden Quick Wins, kritische Systeme und Abhängigkeiten identifiziert, die die tatsächliche Reihenfolge der PQC-Migration bestimmen.

Agile Priorisierung bedeutet, nicht auf Vollständigkeit zu warten

Ein vollständiges Kryptoinventar bleibt das Ziel. Im Sinne einer agilen Steuerung darf dessen Vollständigkeit jedoch nicht zur Voraussetzung für erste Entscheidungen werden.

Die Inventarisierung kann sich zunächst auf Komponenten mit identifiziertem oder vermutetem PQC-Risiko konzentrieren. Parallel werden Schutzdauer, Quantenverwundbarkeit, Schadenspotenzial, Migrationsaufwand und Abhängigkeiten bewertet. Abhängigkeiten sind ein relevanter Faktor, der gerne übersehen wird.

In ersten Ansätzen wird aus Quantenverwundbarkeit, potenziellen Schäden sowie Aufwand und Dauer der PQC-Migration ein PQC-Risikowert abgeleitet. Hohe Risiken verlangen frühes Handeln.⁵

No-Regret-Maßnahmen: Sofort umsetzbare Schritte

Daraus lassen sich unmittelbare No-Regret-Maßnahmen ableiten: Prioritäre Bereiche inventarisieren, veraltete Protokolle ablösen, Lieferanten nach ihrer PQC-Planung abfragen und Kryptoagilität in Architektur und Beschaffung verankern.⁶

Drei Zeitgrößen bestimmen die Dringlichkeit der PQC-Migration

Die zeitliche Logik lässt sich nach Mosca und Piani auf drei Größen verdichten. Dies sind Schutzdauer („Shelf-Life“), PQC-Migrationszeit („Migration Time“) und der erwartete Zeitraum bis zu einem kryptografisch relevanten Quantencomputer („Quantum Threat Time“). Für die Priorisierung ist daher nicht entscheidend, den Q-Day möglichst genau vorherzusagen. Maßgeblich ist vielmehr das Verhältnis dieser drei Zeitgrößen zueinander.⁷

Die Mosca-Ungleichung als Entscheidungsgrundlage

Diese Entscheidungslogik wird durch die Mosca-Ungleichung beschrieben. Ist der Zeitraum bis zur Quantenbedrohung kürzer als die Summe aus notwendiger Schutzdauer und PQC- Migrationszeit, besteht ein materielles kryptografisches Risiko. Die Ungleichung übersetzt damit einen unsicheren technologischen Zeithorizont in eine organisations- und systemspezifische Risikobetrachtung.⁸

Drei Zeitgrößen bestimmen die Dringlichkeit der PQC-Migration. Quelle: Quantum Threat Timeline Report 2024

Diese Unsicherheit prägt auch die Umsetzung der PQC-Roadmap. Ihre Phasen überlappen bewusst und sind nicht als starre Sequenz zu verstehen. Deshalb müssen Vorbereitung, Risikobewertung und erste Umsetzungsmaßnahmen parallel erfolgen.

Zu Beginn werden Scope, Verantwortlichkeiten, Bewertungslogik und ein Kryptoinventar für prioritäre Domänen erstellt. Parallel können Lieferantenabfragen, PQC-Risikobewertungen und erste Migrations-Piloten starten. Mit wachsender Transparenz werden Kryptoinventar und Risikobild erweitert und die ersten PQC-Migrationswellen vorbereitet und umgesetzt. Danach verlagert sich der Schwerpunkt auf Skalierung, Legacy-Ablösung und die Überführung in den Regelbetrieb.

Regulatorik und Governance geben den Rahmen für PQC vor

Bestehende Regulatorik schafft einen Rahmen, an den die PQC-Steuerung anknüpfen kann. Für die europäische Finanzwirtschaft ist das insbesondere der Digital Operational Resilience Act (DORA).⁹ Die technischen Regulierungsstandards verlangen, relevante Entwicklungen in der Kryptografie zu verfolgen und kryptografische Bedrohungen – einschließlich solcher, die aus Fortschritten der Quantentechnologie entstehen – mit einem flexiblen Ansatz aus Risikominderung und Überwachung zu begegnen.

Die PQC-Migration sollte deshalb nicht als paralleles Sonderprogramm neben der bestehenden IKT-Risiko- und Resilienzsteuerung behandelt werden, sondern in diese integriert werden. Damit wird die PQC-Risikobewertung zugleich zur Governance-Aufgabe.

Die Geschäftsleitung muss ein entsprechendes Mandat sowie Risikoappetit und Ressourcen festlegen, um die Umsetzung der PQC-Roadmap zu enablen und die Interoperabilität innerhalb der Organisation sicherzustellen.

Fazit: Langfristigen Schutz frühzeitig absichern

Quantensicherheit beginnt organisatorisch, nicht technologisch. Es muss klar sein, welche Informationen und kritischen Funktionen langfristig geschützt werden, welche kryptografischen Assets dafür eingesetzt werden, welche Abhängigkeiten bestehen und wer entscheidet.

Dafür braucht es vier Voraussetzungen:

1. einen um Schutzdauer erweiterten Informationsverbund,
2. ein unternehmensweites Kryptoinventar,
3. klare Verantwortlichkeiten,
4. sowie ein mandatiertes PQC-Programm mit Budget, Risikoappetit und Steuerung der
   digitalen Lieferkette.

Diese Grundlagen ermöglichen eine kontrollierte PQC-Migration und stärken bereits heute die Fähigkeit, auf kryptografische Veränderungen zu reagieren.

Quellenangaben: 

¹ Algemeen Inlichtingen- en Veiligheidsdienst (AIVD) / CWI / TNO: The PQC Migration Handbook. Guidelines for Migrating to Post-Quantum Cryptography, Den Haag 2024.
² AIVD/CWI/TNO, PQC Migration Handbook (2024)
³ National Institute of Standards and Technology (NIST): Getting Ready for Post-Quantum Cryptography: Exploring Challenges Associated with Adopting and Using Post-Quantum Cryptographic Algorithms, Washington, D.C. 2021; Walker Chablott: Addressing Post-Quantum Cryptography with CodeQL, 2023;
⁴ AIVD/CWI/TNO, PQC Migration Handbook (2024)
⁵ AIVD/CWI/TNO, PQC Migration Handbook (2024)
⁶ AIVD/CWI/TNO, PQC Migration Handbook (2024)
⁷ AIVD/CWI/TNO, PQC Migration Handbook (2024); Mosca, Michele; Piani, Marco: Quantum Threat Timeline Report, Global Risk Institute, 2024.
⁸ AIVD/CWI/TNO, PQC Migration Handbook (2024); Mosca, Michele; Piani, Marco: Quantum Threat Timeline Report, Global Risk Institute, 2024.
⁹ Delegierte Verordnung (EU) /1774, Art. 6 Abs. 3–5, 2024

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Was Post-Quantum-Kryptografie leistet und wie sie sich von klassischen Verfahren unterscheidet

Die Bedrohung durch Quantencomputer betrifft im Kern zwei für die heutige IT-Sicherheit entscheidende mathematische Probleme: nämlich die Faktorisierung großer Zahlen und die Berechnung diskreter Logarithmen. Beide Probleme lassen sich mit klassischen Rechnern praktisch nicht lösen, wohl aber mit einem ausreichend leistungsfähigen Quantencomputer und dem sogenannten Shor-Algorithmus, der RSA- und ECC-Verfahren in überschaubarer Zeit aushebeln würde. Deshalb setzt Post-Quantum-Kryptografie auf vollkommen andere mathematische Grundlagen, insbesondere auf Gitterprobleme, hashbasierte Signaturen sowie code- und multivariate Verfahren, die nach heutigem Kenntnisstand auch für Quantencomputer nicht effizient lösbar sind.

Ein wesentlicher Unterschied zur klassischen Kryptografie liegt darin, dass Post-Quantum-Verfahren vollständig auf klassischer Hardware laufen und sich in bestehende Protokolle wie TLS, IPsec oder Signaturformate integrieren lassen, ohne dass ein Institut selbst Quantentechnologie betreiben müsste. Genau diese Eigenschaft ist der entscheidende praktische Vorteil, denn sie erlaubt eine Migration über Software-Updates und Zertifikatserneuerungen, während die physische Infrastruktur weitgehend erhalten bleibt.

Das Risiko langlebiger Daten: „Harvest Now, Decrypt Later“

Besonders deutlich wird die Dringlichkeit bei langlebigen Daten. Kreditverträge, Kundendossiers und aufsichtsrechtlich vorgeschriebene Archive müssen häufig zehn bis dreißig Jahre lang vertraulich bleiben. Deshalb stellen bereits heute abgegriffene, verschlüsselte Daten selbst dann ein Risiko dar, wenn ein leistungsfähiger Quantencomputer erst in zehn Jahren verfügbar sein wird. Dieses Prinzip, das unter dem Begriff „Harvest Now, Decrypt Later“ bekannt ist, verändert die Priorisierung erheblich. Denn nicht die unmittelbare Angreifbarkeit eines Systems entscheidet heute über die Dringlichkeit, sondern die Vertraulichkeitsdauer der jeweils verarbeiteten Daten.

Abgrenzung: Post-Quantum-Kryptografie vs. Quantum Key Distribution

Post-Quantum-Kryptografie wird zudem häufig mit Quantum Key Distribution verwechselt. Tatsächlich handelt es sich jedoch um zwei grundverschiedene Ansätze. Quantum Key Distribution nutzt physikalische Eigenschaften einzelner Photonen, um Schlüssel über dedizierte Glasfaserstrecken auszutauschen, benötigt dafür spezialisierte Hardware und bleibt auf begrenzte Distanzen sowie Punkt-zu-Punkt-Verbindungen beschränkt. Für die breite Absicherung von Kernbankensystemen, Zahlungsverkehr und Kundenschnittstellen ist dieser Ansatz weder wirtschaftlich noch technisch praktikabel. Instituten wird deshalb regelmäßig empfohlen, ihre IT-Investitionen auf Post-Quantum-Kryptografie zu konzentrieren und Quantum Key Distribution allenfalls für einzelne, hochsensible Verbindungen in Betracht zu ziehen.

Die neuen Standards geben die Richtung vor

Mit der Veröffentlichung von FIPS 203, FIPS 204 und FIPS 205 hat das US-amerikanische National Institute of Standards and Technology im August 2024 erstmals verbindliche Standards für die Post-Quantum-Kryptografie festgelegt. ML-KEM, abgeleitet aus dem Verfahren Kyber, dient dem quantensicheren Schlüsselaustausch, während ML-DSA und SLH-DSA, basierend auf Dilithium und SPHINCS+, für digitale Signaturen vorgesehen sind. In einem Entwurf zur Übergangsplanung sieht NIST außerdem vor, quantenverwundbare Public-Key-Verfahren schrittweise zurückzunehmen: Verfahren mit nur 112 Bit Sicherheitsstärke sollen nach 2030 als überholt gelten, und nach 2035 sollen die heute gebräuchlichen quantenverwundbaren Public-Key-Verfahren grundsätzlich nicht mehr zugelassen sein. Zusätzlich bereitet das NIST mit HQC einen weiteren Algorithmus für die Schlüsseleinkapselung vor, um für den Fall abzusichern, dass sich bei gitterbasierten Verfahren im Zeitverlauf unerwartete Schwächen zeigen sollten.

Die Notwendigkeit kryptografischer Agilität

Damit dieser Rahmen in der Praxis tragfähig bleibt, kommt der kryptografischen Agilität eine Schlüsselrolle zu, denn kein Standard wird für alle Zeit gültig bleiben. Systeme sollten Verschlüsselungsalgorithmen daher nicht fest verdrahtet nutzen, sondern sie über zentral steuerbare Bibliotheken und Konfigurationen einbinden. Dadurch lassen sich Verfahren austauschen, sobald neue Erkenntnisse vorliegen oder Schwachstellen dies erfordern. Genau dieser Aspekt wird in vielen Projekten unterschätzt, weil Legacy-Anwendungen kryptografische Parameter oft tief im Quellcode verankert haben. Ein Austausch bedeutet daher weit mehr als eine reine Konfigurationsänderung.

Risikominimierung durch hybride Verfahren in der Übergangsphase

Für die Übergangsphase, die je nach System mehrere Jahre andauern dürfte, empfehlen sich hybride Verfahren. Diese kombinieren klassische Algorithmen wie RSA oder ECC mit einem Post-Quantum-Verfahren im selben Handshake. Solange eines der beiden Verfahren hält, bleibt die Verbindung sicher – das federt Implementierungsrisiken neuer Algorithmen ab und erfüllt zugleich regulatorische Anforderungen bereits heute. TLS 1.3 unterstützt hybride Schlüsselaustauschverfahren inzwischen produktiv, und große Cloud-Anbieter sowie Browser-Hersteller haben die entsprechende Unterstützung bereits ausgerollt. Institute sollten daher hybride Pilotprojekte an exponierten Schnittstellen zeitnah starten, statt auf die finale Marktreife zu warten.

Regulatorischer Druck für den Finanzsektor: NIS-Roadmap und DORA

Für Banken und Versicherer kommt zu diesen technischen Fristen ein regulatorischer Zeitplan hinzu, der die Dringlichkeit zusätzlich unterstreicht. Die europäische NIS-Kooperationsgruppe hat im Juni 2025 gemeinsam mit der Europäischen Kommission eine koordinierte Roadmap veröffentlicht. Demnach sollen alle Mitgliedstaaten bis Ende 2026 mit Kryptografie-Inventuren und nationalen Migrationsstrategien beginnen. Systeme mit hohem Risiko, wozu weite Teile der Finanzinfrastruktur zählen, sollen bis Ende 2030 auf Post-Quantum-Kryptografie umgestellt sein. Der Digital Operational Resilience Act (DORA) verstärkt diesen Druck zusätzlich: denn die Verordnung verlangt von Finanzunternehmen bereits seit Januar 2025 ein Verschlüsselungs- und Kryptografiemanagement, das den gesamten Lebenszyklus kryptografischer Schlüssel abdeckt und regelmäßig an den Stand der Technik angepasst werden muss. Wer diese Anforderung ernst nimmt, kommt an einer Post-Quantum-Roadmap kaum vorbei, auch wenn die Verordnung den Begriff selbst nicht ausdrücklich nennt.

Wie Security-Architekturen quantensicher werden

Die architektonische Basis: Zentralisierung und Entkopplung

Auf Architekturebene lässt sich kryptografische Agilität nur erreichen, wenn Schlüssel- und Zertifikatsverwaltung zentralisiert und von der einzelnen Anwendung entkoppelt werden. In Projekten zeigt sich regelmäßig, dass genau diese Entkopplung fehlt. Der Grund hierfür: Über Jahre gewachsene Systemlandschaften haben kryptografische Funktionen dezentral und uneinheitlich implementiert. Eine belastbare Public-Key-Infrastruktur (PKI) mit klar definierten Verantwortlichkeiten und automatisierter Zertifikatsrotation bildet deshalb das Fundament jeder quantensicheren Architektur.

Risikominimierung durch Zero-Trust-Prinzipien

Zero-Trust-Prinzipien gewinnen in diesem Zusammenhang zusätzlich an Bedeutung, da sie ohnehin jede Sitzung und jede Transaktion einzeln authentifizieren, statt sich auf einen vermeintlich sicheren Netzwerkperimeter zu verlassen. Gerade langlebige Zugangsdaten und Signaturschlüssel zählen zu den bevorzugten Zielen – unter anderem für das eingangs beschriebene Vorgehen des Abgreifens verschlüsselter Daten auf Vorrat. Zero-Trust-Architekturen und quantensichere Verfahren ergänzen sich daher sinnvoll und senken das Restrisiko spürbar.

Zukunftsfähige Beschaffung und Herstellerabhängigkeiten

Neue Systeme sollten von Beginn an nach dem Prinzip „quantum-secure-by-design“ entwickelt werden, damit während der laufenden Migration kein neuer technischer Rückstand entsteht. Für Beschaffungsprozesse bedeutet das, von Softwareanbietern und Dienstleistern verbindliche Roadmaps zur Unterstützung von Post-Quantum-Verfahren einzufordern, bevor neue Verträge geschlossen werden. In der Praxis ist das hochrelevant, denn in einem Kernbankensystem werden Transaktionen häufig über ein Hardware-Sicherheitsmodul signiert, dessen Hersteller womöglich noch keinen konkreten Fahrplan für Post-Quantum-Algorithmen vorlegen kann. Da sich solche Abhängigkeiten nicht kurzfristig auflösen lassen, sollten sie so früh wie möglich identifiziert und in die Beschaffungsplanung eingesteuert werden.

Sicherheitsanforderungen an Cloud- und API-Landschaften

Besondere Aufmerksamkeit verdienen zudem Cloud- und API-Landschaften, denn Zahlungsverkehrsschnittstellen nach ISO 20022, Open-Banking-APIs und die TLS-Terminierungspunkte großer Cloud-Anbieter bilden oft die am stärksten exponierten und zugleich am schwierigsten zu überblickenden Teile der Infrastruktur. Institute sollten deshalb von ihren Cloud- und API-Gateway-Anbietern verlangen, hybride TLS-Konfigurationen und quantensicheres Schlüsselmanagement als Dienstleistung bereitzustellen, statt diese Aufgabe vollständig intern zu lösen.

Organisatorische Governance und Kompetenzaufbau

Eine der größten Herausforderungen ist dabei häufig weniger technischer als organisatorischer Natur. In mehreren Projekten hat sich regelmäßig gezeigt, dass Sicherheitsarchitektur, Anwendungsentwicklung und Fachbereiche zunächst unterschiedliche Prioritäten setzen und ein gemeinsames Verständnis für die Dringlichkeit erst erarbeitet werden muss. Bewährt hat sich deshalb ein bereichsübergreifendes Programm mit klarer Governance, das Budget, Zeitplan und Verantwortlichkeiten über mehrere Jahre hinweg sichtbar macht, statt Post-Quantum-Kryptografie als Aufgabe einzelner IT-Teams zu behandeln. Ebenso wichtig ist der gezielte Aufbau eigener Kryptografie-Kompetenz, denn Fachkräfte mit praktischer Erfahrung in Post-Quantum-Verfahren sind am Markt knapp und lassen sich nur begrenzt einkaufen.

Der Migrationspfad: Kryptografie-Inventur und Priorisierung

Deshalb sollte jede Migration mit einer vollständigen Kryptografie-Inventur beginnen, in der sämtliche Algorithmen, Schlüssellängen und Zertifikatslaufzeiten sowie APIs, andere Schnittstellen und Abhängigkeiten von Dienstleistern systemübergreifend erfasst werden.

Auf dieser Grundlage lässt sich eine Priorisierung ableiten, die sich an zwei Kriterien orientiert: der Sensitivität und der Aufbewahrungsdauer der verarbeiteten Daten einerseits sowie dem Grad der externen Exponierung eines Systems andererseits. Internetseitige Schnittstellen mit langlebigen Kundendaten, etwa im Zahlungsverkehr oder bei Vertragsarchiven, sollten daher vor internen Backoffice-Systemen migriert werden, während tief integrierte Komponenten wie Hardware-Sicherheitsmodule aufgrund ihrer Abhängigkeit von Herstellerzyklen typischerweise die längste Vorlaufzeit benötigen und entsprechend früh eingeplant werden sollten.

Fazit: eine mehrjährige Transformation, kein bloßes IT-Projekt

Post-Quantum-Kryptografie lässt sich nicht als abgeschlossenes Technologieprojekt behandeln, da sie Architektur, Governance, Beschaffung und Personalentwicklung gleichermaßen betrifft und sich über mehrere Jahre und Budgetzyklen erstreckt. Die Transformation gelingt dort am besten, wo sie von Vorstand, CIO, CISO und CRO gemeinsam getragen und in bestehende Programme wie die DORA-Compliance, das Risikomanagement und laufende IT-Modernisierungsvorhaben eingebettet wird, anstatt als isolierte Initiative parallel dazu zu laufen.

Wer jetzt mit der Kryptografie-Inventur beginnt, kryptografische Agilität als Architekturprinzip verankert und hybride Verfahren pilotiert, schafft die Grundlage, um die eigene Organisation rechtzeitig und beherrschbar auf das Quantenzeitalter vorzubereiten.

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Von Bits zu Qubits

Klassische Computer verarbeiten Bits als 0 oder 1. Quantencomputer arbeiten mit Qubits, die sich in einer quantenmechanischen Überlagerung befinden können. Erst die Messung erzeugt ein klassisches Ergebnis: Superposition.¹

Bei der Verschränkung bilden mehrere Qubits einen gemeinsamen Zustandsraum, der mit ihrer Zahl stark wächst. Quantencomputer probieren dabei nicht einfach „alle Lösungen gleichzeitig“ aus. Algorithmen verändern vielmehr Wahrscheinlichkeitsamplituden gezielt: Unerwünschte Rechenpfade werden abgeschwächt, relevante Ergebnisse verstärkt. Aus der Messverteilung ergibt sich das wahrscheinlichste Ergebnis.1
Diese Unterscheidung erklärt, warum Quantencomputer heutige IT-Aufgaben nicht pauschal ersetzen, bei bestimmten mathematischen Problemklassen aber zur Bedrohung werden. Moderne Verschlüsselung beruht darauf, dass Aufgaben wie Faktorisierung oder diskrete Logarithmen mit klassischen Computern praktisch nicht lösbar sind. Ihre Sicherheit liegt im enormen Zeitaufwand.^1,2

Warum Quantencomputer klassische Kryptografie bedrohen

Shors Algorithmus kann große Zahlen effizient faktorisieren und diskrete Logarithmen lösen – die Grundlage vieler Public-Key-Verfahren wie RSA, Diffie-Hellman und elliptischer Kurven. Noch fehlt ein hinreichend großer, fehlertoleranter Quantencomputer. Wird eine solche Maschine verfügbar, kippt jedoch die Sicherheitsannahme: Nicht mehr Rechenleistung, sondern ein anderer Algorithmus für eine andere Computerart wird entscheidend.^2,3

Grovers Algorithmus wirkt anders. Er kann unstrukturierte Suchprobleme quadratisch beschleunigen. Für symmetrische Verschlüsselung und Hashfunktionen bedeutet das meist keine Entwertung, wohl aber eine Verringerung des Sicherheitsniveaus, der sich häufig durch größere Schlüssel begegnen lässt. Die größere Verwundbarkeit liegt bei asymmetrischen Verfahren, weil Shors Algorithmus deren mathematische Basis direkt angreift. Für Finanzinstitute ist diese Differenzierung zentral.^3,4

Wo steht die Technologie heute?

Leistungsfähige Quantencomputer bleiben eine anspruchsvolle ingenieurwissenschaftliche Aufgabe. Qubits reagieren empfindlich auf Störungen; Quantenzustände müssen lange genug kohärent bleiben; Fehler müssen korrigiert werden. Deshalb sagt die reine Zahl physischer Qubits wenig über die tatsächliche Leistungsfähigkeit aus. Entscheidend sind Fehlerraten, Kohärenzzeiten, Konnektivität, Steuerbarkeit und robuste logische Qubits.¹

Das Rennen um die Hardwarearchitektur ist offen. Erprobt werden supraleitende Qubits, Ionenfallen, neutrale Atome, photonische Systeme und Spin-Qubits. Keine Plattform hat sich durchgesetzt; jede verbindet Vorteile mit technischen Hürden. Aus Managementsicht zählt vor allem, wie schnell Hardware, Fehlerkorrektur, Algorithmen und Systemintegration zusammenfinden.⁵

Die Forschung zeigt, dass sich Hardwareentwicklung und Ressourcenabschätzungen dynamisch annähern. Eine 2026 veröffentlichte Arbeit argumentiert, dass Shors Algorithmus unter bestimmten Annahmen mit deutlich weniger physischen Qubits ausgeführt werden könnte als frühere Schätzungen nahelegten. Zugleich bleiben erhebliche Engineering-Herausforderungen.²

Warum die Gefahr bereits heute besteht

Wie im Leitartikel von Jens Bläser und Armin Reinhardt bereits erläutert, ist die Bedrohung, losgelöst vom Q-Day, durch „Harvest Now, Decrypt Later“ schon heute relevant. Zusätzlich sind Finanzinstitute durch die Art ihrer verarbeiteten Daten besonders exponiert.

Entscheidend ist nicht nur, wann ein kryptografisch relevanter Quantencomputer verfügbar wird, sondern auch, wie lange die Migration dauert und wie langfristig der Schutzbedarf ist. Übersteigen Schutz- und Migrationsdauer zusammen die Zeit bis zur Bedrohung, besteht bereits heute Handlungsbedarf. Aus einer technischen Zukunftswette wird so eine konkrete Risiko- und Investitionsentscheidung.

Fazit: Der Weg zur Krypto-Agilität

Die Antwort ist Post-Quanten-Kryptographie (PQC), die in den Folgebeiträgen vertieft wird. PQC ist keine Quantenkryptografie: Sie nutzt klassische Computer und mathematische Verfahren, für die keine effizienten Quantenangriffe bekannt sind. NIST veröffentlichte 2024 erste Standards, darunter ML-KEM, ML-DSA und SLH-DSA. Die Herausforderung liegt nun darin, sie in gewachsene Finanzarchitekturen zu überführen.⁵

Die Rolle eines Quantencomputing-Entwicklers besteht nicht darin, einen exakten „Q-Day“ vorherzusagen. Seriös ist vielmehr, Entwicklungen nüchtern einzuordnen, Hype von belastbarer Forschung zu trennen und notwendige Vorbereitungsschritte klar zu benennen. Die Gefahr entsteht nicht erst, wenn ein Quantencomputer ein produktives Kryptosystem bricht. Sie entsteht bereits heute, wenn Daten mit langer Schutzdauer gesammelt werden und Organisationen ihre kryptografischen Abhängigkeiten nicht kennen.^2,6

Für die Finanzindustrie ist Quantencomputing Innovationsfeld und Resilienzthema. Es kann langfristig Optimierung, Simulation und Risikoanalyse verbessern, zwingt Institute aber zugleich, ihre digitalen Vertrauensinfrastrukturen zu prüfen. Gefragt sind weder Alarmismus noch Abwarten, sondern Aufklärung, Bestandsaufnahme und frühzeitige Vorbereitung. Entscheidend ist, ob die eigene Organisation rechtzeitig bereit ist.

Quellenangaben:

¹ Auer, R.; Dupont, A.; Gambacorta, L.; Park, J. S.; Takahashi, K.; Valko, A. Quantum computing and the financial system: opportunities and risks. BIS Papers No. 149, 2024.
² Cain, M. et al. Shor’s algorithm is possible with as few as 10,000 reconfigurable atomic qubits. arXiv:2603.28627, 2026.
³ Scrivano, A. A Comparative Study of Classical and Post-Quantum Cryptographic Algorithms in the Era of Quantum Computing. arXiv, 2026.
⁴ NIST Computer Security Resource Center. Post-Quantum Cryptography, aktualisiert am 05.08.2026.
⁵ AbuGhanem, M. IBM Quantum Computers: Evolution, Performance, and Future Directions. arXiv:2410.00916, 2024.
⁶ Mascelli, J.; Rodden, M. Harvest Now Decrypt Later: Examining Post-Quantum Cryptography and the Data Privacy Risks for Distributed Ledger Networks. Federal Reserve FEDS, 2025, aktualisiert am 30.01.2026.

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Der Finanzsektor im Fokus

Der Finanzsektor ist von der Bedrohung durch Quantencomputer besonders betroffen. Banken und Versicherungen verarbeiten große Mengen sensibler Daten – von Zahlungs- und Kontodaten bis hin zu Informationen zur Bonitätsbewertung oder Gesundheitsdaten. Viele Sicherheitsmechanismen zum Schutz dieser Daten basieren auf kryptografischen Verfahren, deren Schutzwirkung durch leistungsfähige Quantencomputer künftig gefährdet sein wird.

Zudem findet derzeit in der Praxis vermehrt eine Vernetzung verschiedener Finanzökosysteme statt. Dazu gehören etwa Anwendungen, die Konten mehrerer Banken bündeln oder die Verknüpfung von Bank- und Versicherungsleistungen. Dadurch werden sensible Daten aus verschiedenen Quellen an einer Stelle gebündelt und stellen somit ein attraktives Angriffsziel dar. Zugleich muss jeder beteiligte Akteur kryptografische Maßnahmen einrichten und deren Schutzwirkung sicherstellen.

Hinzu kommt: Finanzinstitute sind aufgrund des hohen Werts ihrer Daten bereits heute ein attraktives Angriffsziel für Cyberkriminelle. Das bestätigt die Agentur der Europäischen Union für Cybersicherheit (ENISA) in ihrem Bericht zur Lage der Bedrohungslandschaft innerhalb der EU. Rund 4,5 Prozent aller Informationssicherheitsvorfälle in der EU entfallen auf den Finanzsektor. Damit ist er, ohne die nicht zugeordneten Vorfälle, der viertmeist betroffene Sektor. ²

Der Faktor Zeit: „Harvest Now, Decrypt Later“

Die Möglichkeit der Entschlüsselung bestehender Verfahren ist bereits mathematisch bewiesen. Offen ist nur noch der Zeitpunkt: Der Tag, an dem ein Quantencomputer die dafür erforderliche Leistungsfähigkeit erreicht, wird Q-Day genannt. Expertenschätzungen, wann dieser Q-Day eintritt, unterliegen jedoch einer großen Spannbreite (siehe auch Abbildung 1).

Abbildung 1: Expertenschätzungen zur Wahrscheinlichkeit eines kryptografisch relevanten Quantencomputers nach Zeit­horizont. Quelle: Mosca, Michele; Piani, Marco: Quantum Threat Timeline Report, Global Risk Institute, 2024

Dennoch ist die Post-Quanten-Kryptografie (PQC) bereits heute – völlig unabhängig vom Q-Day – hochrelevant. Der Grund ist das sogenannte „Harvest Now, Decrypt Later“-Prinzip (HNDL): Angreifer fangen verschlüsselte Daten schon jetzt ab, um sie später zu entschlüsseln.

Deshalb müssen Informationen mit langfristigem Schutzbedarf schon jetzt durch quantensichere Verfahren abgesichert werden. In der Finanz- und Versicherungswirtschaft betrifft dies eine Vielzahl von Prozessen. So sind beispielsweise Gesundheitsdaten im Rahmen einer Krankenversicherung oft über Jahrzehnte hinweg hochgradig schützenswert. Kryptografische Verfahren sind hier essenziell, um diese sensiblen Daten vor Cyberangriffen, unbefugter Einsicht und Manipulation zu schützen.

Das Thema Kryptografie muss neu gedacht werden

Dabei existieren verschiedene Ansätze. Kryptografische Verfahren dienen dazu, Daten während der Speicherung, Übertragung und auch bei der Verwendung zu verschlüsseln. Dadurch wird sichergestellt, dass ausschließlich berechtigte Personen Zugriff auf die Informationen haben. Zudem können digitale Signaturen bei der Übertragung eingesetzt werden, um die Authentizität des Senders oder Empfängers zu bestätigen. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, Hash-Funktionen einzusetzen, um Inhalte in einen einzigartigen Hashwert umzuwandeln. Wird der Inhalt verändert, entspricht er nicht mehr dem einzigartigen Hashwert, wodurch Manipulationen festgestellt werden können.

Viele der derzeit verwendeten Algorithmen zur Sicherstellung kryptografischer Methoden, die meist auf bisher ungelösten mathematischen Problemen beruhen, können durch Quantencomputer aufgelöst werden, wodurch sie unwirksam werden. Die Wissenschaft und verschiedene nationale Behörden (z. B. das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) oder das National Institute of Standards and Technology (NIST)) haben bereits verschiedene Verfahren und Ansätze für kryptografische Algorithmen gezeigt, die auch Angriffen durch Quantencomputer standhalten können. Eine technische Konkretisierung, warum Quantencomputer einen so starken Einfluss auf die Kryptografie haben, wird u. a. in den tiefergehenden Folgebeiträge erörtert.

Regulatorischer Druck durch DORA und NIS-2

Die Konsequenz ist: Finanzinstitute müssen alle Systeme, die langfristig schützenswerte Daten speichern, verarbeiten oder übertragen, zeitnah auf quantensichere kryptografische Verfahren umstellen.

So können regulatorische Verstöße vermieden werden. Finanzinstitute sind insbesondere durch den Digital Operational Resilience Act (DORA), ein EU-weites Gesetz, an alle Arten von Finanzinstituten mit Vorgaben zur Informationssicherheit, dem Business Continuity Management und dem Management von Drittdienstleistern, zu einer Risikobewertung und dem Stand der Technik angemessen kryptografischen Verfahren verpflichtet. Verstöße z. B. gegen die Datenschutzgrundverordnung oder NIS-2 können auch weitere Sektoren betreffen. Zusätzlich können Vorfälle zu einem Vertrauensverlust der Kundinnen und Kunden führen, was insbesondere für Finanzinstitute von großer Bedeutung ist. Es ist also wichtig, die Entwicklung zu verfolgen und zeitnah mit der Migration quantensicherer kryptografischer Verfahren zu beginnen. Insgesamt können durch einen frühen Start sensible Daten geschützt, Reputations-, Informations- und Kommunikationsrisiken (IKT-Risiken), verringert sowie Kosten gesenkt werden.

Um einen effizienten Start zu ermöglichen, sollten die Identifikation der betroffenen Systeme, die Priorisierung der Systeme, die zuerst auf PQC-Algorithmen migriert werden sollen, sowie auch eine Zeitleiste für die Umsetzung im Vordergrund stehen. Für die Identifikation aller betroffenen Systeme ist ein Informationsverbund als Mittelpunkt der Governance essenziell. Hier wird die Verknüpfung zwischen den verwendeten Informationen und Prozessen, Anwendungen, Technologiekomponenten und Räumlichkeiten (im Folgenden IKT-Komponenten) hergestellt, die diese Informationen verarbeiten. Danach wird für die Informationen der Schutzbedarf für die Schutzziele (Verfügbarkeit, Vertraulichkeit, Integrität und Authentizität) und die Prozesse die Geschäftskritikalität bestimmt, welche auf die unterstützenden IKT-Komponenten vererbt werden. Einen Teil dieses Informationsverbunds stellen auch IDV-Anwendungen oder sogenannte Schatten-IT dar. IDVen sind individuelle Datenverarbeitungsverfahren außerhalb der IT, die mit Mitteln der bereitgestellten Office-IT-Landschaft umgesetzt werden, beispielsweise Programmierungen in Tabellenkalkulationen. Zur Priorisierung können die Art der verarbeiteten Daten sowie die Dauer einer Migration herangezogen werden.

Ebenso unerlässlich ist es, die Leitungsebene einzubinden und das Thema fest in der Unternehmensstrategie zu verankern. Dies sollte mit einer angemessenen Ressourcenzuweisung sowie regelmäßigen Berichten zum Umsetzungsstand einhergehen. So macht das Management die hohe Priorität und Relevanz des Themas deutlich.

Fazit

Die Bedrohung durch Quantencomputer ist real. Unternehmen müssen sich bereits heute darauf vorbereiten, die etablierten kryptografischen Verfahren anzupassen. Denn mit „Harvest Now, Decrypt Later“ können langfristig schützenswerte Daten schon heute zum Ziel werden. Für Finanzinstitute und vernetzte Finanzökosysteme, die besonders attraktive Ziele für Cyberangriffe sind, bedeutet das: Kritische Systeme und Daten müssen frühzeitig identifiziert und priorisiert werden, um die Migration auf quantensichere Algorithmen rechtzeitig einzuleiten.

Diese Aufgabe ist nicht allein eine technische Fragestellung. Für eine erfolgreiche Umsetzung müssen technische und organisatorische Anforderungen zusammengeführt und verschiedene Stakeholder eingebunden werden – von CISO und CIO bis zu CRO und CPO. Die folgenden Beiträge vertiefen diese Perspektiven: Sie erklären die technischen Grundlagen, zeigen die Herausforderungen der Einführung von Post-Quanten-Kryptografie (PQC) und ordnen das Thema aus Managementsicht ein. Der abschließende Beitrag richtet den Blick auf Resilienz und Notfallmanagement und zeigt, warum Quantenresilienz zunehmend zu einer strategischen Managementaufgabe wird.

Quellenangaben:

¹ Vgl. Fischer, Hans-Peter, Hagemeier, Heike et al, Marktumfrage Kryptografie und Quantencomputing, S. 7, Marktumfrage Kryptografie und Quantencomputing, zuletzt abgerufen am 05.08.2026 um 15:18
² ENISA Threat Landscape 2025

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Open Foresight erweitert Zukunftsarbeit um den Austausch zwischen Branchen. Statt Innovationen zu entwickeln, geht es um die gemeinsame Interpretation von Trends und Unsicherheiten. Unterschiedliche Perspektiven eröffnen neue Einsichten und helfen, blinde Flecken zu erkennen sowie strategische Entscheidungen zu verbessern.

Das Daten-Mojo ist vorbei: Warum herkömmliche Tools versagen

Wir leben in einer Ära der Polykrisen. Geopolitische Verschiebungen, volatile Energiemärkte und disruptive Technologien wie generative KI stellen die Unternehmen vor permanente Herausforderungen. Die klassische Reaktion in der Wirtschaft? Aufrüsten, in teure Analyse-Software investieren, Algorithmen mit unzähligen Datenpunkten füttern und interne eigene Dashboards aufbauen. Die globale Praxis zeigt jedoch: Volle Radarschirme mit bunten Megatrends führen nicht automatisch zu strategischer Klarheit, sondern oft zu einer lähmenden Informationsflut.

Das Problem ist nicht ein Mangel an Daten, sondern die Perspektive. Jedes Unternehmen betrachtet die Welt durch einen hochspezialisierten Branchentunnel. Wir interpretieren dieselben globalen Signale isoliert voneinander. Das führt zu einer Voreingenommenheit: Wir sehen nur, was wir bereits kennen. Ein solcher Ansatz ist nicht nur ineffizient, sondern im schlimmsten Fall ein teures Datengrab ohne Mehrwert für das Kerngeschäft.

Open Foresight: Maximaler Impact bei minimalem Ressourcen-Einsatz

Um aus diesem Kreislauf auszubrechen, haben wir bei der BSH einen radikal effizienten Weg eingeschlagen, den wir „Open Foresight“ nennen. Das Prinzip bricht mit dem alten Dogma der strikten Geheimhaltung: Wir öffnen unseren Foresight-Prozess bewusst für den branchenübergreifenden Dialog. Wir teilen unsere Beobachtungen und schwachen Signale (Weak Signals) mit Partnern aus völlig anderen Industrien – etwa aus der Automobilbranche, dem Energiesektor oder der Digitalwirtschaft.

Der Mehrwert liegt nicht im Austausch um seiner selbst willen, sondern in der Kombination unterschiedlicher Perspektiven. Der gemeinsame Austausch reduziert Doppelarbeit im Trend-Scouting und erhöht gleichzeitig die Qualität der Interpretation. Unternehmen profitieren von einem breiteren Erfahrungshorizont, ohne sämtliche Analysekapazitäten selbst aufbauen zu müssen.

Ein Trend wie die zunehmende Urbanisierung oder das vernetzte Energiemanagement bedeutet für einen Hausgerätehersteller etwas anderes als für einen Energieversorger oder Logistiker. Indem unterschiedliche Branchen ihre Perspektiven auf dieselben Zukunftssignale zusammenführen, entstehen neue Einsichten, die ein einzelnes Unternehmen allein kaum gewinnen würde.

Aus der Zukunft in die Gegenwart: Die neue BSH-Ofenplattform als Hebel

Dass dieser Ansatz keine theoretische Übung ist, zeigt unser Leitsatz „From Foresight to Business“. Ein konkretes Beispiel hierfür ist die Entwicklung unserer neuen, globalen Ofenplattform. In der Hausgeräteindustrie sind Plattformen Investitionen für viele Jahre. Entscheidungen, die heute getroffen werden, müssen auch in zehn bis fünfzehn Jahren noch Bestand haben.

Für die Entwicklung der neuen Ofenplattform bedeutete Open Foresight, Zukunftsfragen bereits in einer frühen Phase der Produktentwicklung systematisch einzubeziehen. Gemeinsam mit Entwicklern, Produktmanagern und Designern wurden unterschiedliche Zukunftsszenarien diskutiert. Impulse aus dem branchenübergreifenden Austausch erweiterten dabei bewusst den Blick über die Grenzen der eigenen Industrie hinaus. Sie halfen auch, etablierte Annahmen über künftige Konsumentenbedürfnisse, Wohnformen, Energienutzung und Kochgewohnheiten kritisch zu hinterfragen.

Mithilfe der Methode des „Backcastings“ wurden diese Zukunftsszenarien Schritt für Schritt in konkrete Anforderungen an Hard- und Software übersetzt. So entstand eine Produkt-Roadmap, die nicht allein auf Prognosen, sondern auf unterschiedlichen Zukunftsperspektiven basiert. Open Foresight half dabei, Investitionsentscheidungen robuster abzusichern und langfristige Entwicklungsrisiken frühzeitig sichtbar zu machen. Denn entscheidend ist nicht, die Zukunft exakt vorherzusagen, sondern unter Unsicherheit bessere Entscheidungen zu treffen.

Fazit: Machen Sie Zukunft zum Teamsport

Strategic Foresight darf kein Luxusgut für ruhige Zeiten sein. Richtig aufgesetzt, ist es ein extrem schlankes, wirkungsvolles Werkzeug zur Risikominimierung und Innovationssteuerung. CEOs und Entscheider sollten Foresight nicht als Kostenstelle begreifen, sondern als den effizientesten Kompass, den ihr Unternehmen in stürmischen Zeiten besitzen kann. Doch diesen Kompass sollte man nicht allein bauen.

Zukunft ist ein Teamsport. Lassen Sie uns ­zusammenspielen!

Sie wollen Ihre Foresight-Aktivitäten effizienter gestalten und neue Perspektiven gewinnen? Ich suche den aktiven Austausch mit C-Level-Entscheidern, Strategen und Experten anderer Industrien für konkrete Open-Foresight-Projekte und gemeinsame Trend-Interpretationen.

Kontaktieren Sie mich direkt:
LinkedIn: Christian Beck | www.linkedin.com/in/christian-beck-muc
E-Mail: Christian.Beck@bshg.com

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Mehr Signale führen nicht automatisch zu besseren Entscheidungen

Unternehmen verfügen heute über mehr Daten, Trendberichte und Foresight-Tools als je zuvor. Die entscheidende Fähigkeit ist deshalb nicht, immer mehr Signale zu sammeln, sondern ihre strategische Relevanz zu erkennen und daraus gemeinsame Entscheidungen abzuleiten.

Futures Literacy bedeutet bei Henkel, mehrere plausible Zukunftsszenarien zu betrachten, ihre Bedeutung für das Geschäft zu bewerten und daraus konkrete Handlungsoptionen für die Gegenwart abzuleiten. Im Mittelpunkt steht nicht die Vorhersage der Zukunft, sondern die Fähigkeit, auch bei unklarer Informationslage fundierte Entscheidungen zu treffen.

Im Jahr unseres 150-jährigen Bestehens erhält dieser Anspruch eine besondere Bedeutung: Er knüpft an unseren Purpose „Pioneers at heart for the good of generations“ an. Zukunft sichtbar zu machen, reicht nicht. Wir wollen sie gemeinsam und verantwortungsvoll gestalten.

KI macht strategische Optionen sichtbar

KI ermöglicht es, vielfältige Signale aus Märkten, Konsumentenverhalten, Wettbewerb, Technologie und Regulierung schnell zu analysieren und zu verdichten. Sie unterstützt dabei, Muster zu erkennen, Szenarien zu entwickeln und unterschiedliche Zukunftsbilder greifbar zu machen. Dadurch entsteht ein breiteres Spektrum strategischer Handlungsoptionen, das über die Perspektiven einzelner Teams hinausgeht.

Der größte Nutzen von KI liegt nicht in der vermeintlichen Präzision einzelner Szenarien, sondern in der Vielfalt neuer Perspektiven und strategischer Handlungsoptionen. KI kann Annahmen hinterfragen, alternative Entwicklungen sichtbar machen und Spannungsfelder aufzeigen. Voraussetzung sind nachvollziehbare Quellen, transparente Annahmen und eine kritische Bewertung der Ergebnisse. Die strategische Einordnung und Entscheidung bleiben menschliche Aufgaben.

Von Zukunftsbildern zu gemeinsamen Entscheidungen

KI-gestützte Szenarien werden bei Henkel nicht als fertige Antworten präsentiert. In moderierten Workshops bewerten Entscheiderinnen und Entscheider aus Kategoriestrategie, Forschung und Entwicklung, Marktforschung und Innovation, welche Entwicklungen für eine Kategorie oder ein Geschäftsfeld relevant sind. Sie prüfen zentrale Annahmen, vergleichen Chancen und Risiken und bewerten, welche strategischen Optionen in mehreren Zukunftsszenarien tragfähig wären.

Im Mittelpunkt stehen konkrete Managementfragen: Welche Signale verdienen besondere Aufmerksamkeit? Wo entstehen neue Innovations- oder Portfoliochancen? Welche Hypothesen sollten wir testen? Und: Welche Themen erfordern eine Managemententscheidung? Das Ergebnis sind priorisierte Handlungsfelder, testbare Hypothesen und ein gemeinsames Verständnis der nächsten Schritte. Zugleich stärkt die gemeinsame Arbeit die Bereitschaft, die daraus entstehende Zukunftsagenda umzusetzen.

Governance verankert Zukunftsarbeit im Unternehmen

Damit Ergebnisse nicht im Workshop enden, braucht Futures Literacy ein klares Mandat und Anschluss an bestehende Entscheidungswege. Klare organisatorische Strukturen und eindeutig zugeordnete Verantwortlichkeiten geben den Teams den nötigen Rückhalt sowie Zeit und Ressourcen für die Zukunftsarbeit. Definierte Entscheidungsrechte klären, wer Signale bewertet, Hypothesen priorisiert und über Tests oder Investitionen entscheidet.

Die Ergebnisse werden in Strategie-, Innovations- und Portfolioprozesse überführt. Für priorisierte Suchfelder werden Verantwortliche, nächste Schritte, Review-Zeitpunkte und Frühindikatoren festgelegt. So lässt sich regelmäßig prüfen, welche Annahmen sich bestätigen und welche angepasst oder verworfen werden müssen. Governance schafft einen Lernzyklus aus Beobachten, Bewerten, Entscheiden, Umsetzen und Überprüfen. Zukunftsarbeit wird damit vom einmaligen Impuls zum wiederkehrenden Managementprozess.

Fazit

KI beschleunigt die Entwicklung möglicher Zukunftsbilder. Sie ersetzt aber weder strategische Urteilskraft noch Verantwortung. Der Wert von Futures Literacy entsteht dort, wo Unternehmen KI-generierte Perspektiven bewerten, daraus robuste Handlungsoptionen ableiten und Entscheidungen gemeinsam verankern. Pioniergeist bedeutet für uns, Zukunft nicht nur früher zu erkennen, sondern sie gemeinsam und verantwortungsvoll zu gestalten.

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Am Beispiel des Projekts „New Energy Society 2038“ zeigt dieser Beitrag, welche Methoden Szenarien wirklich zum Leben erwecken, und warum die entscheidende Arbeit erst danach beginnt.

Das So-What-Problem von Foresight

Zukunftsarbeit ist teuer. Und doch landet sie oft in der Schublade. Nicht weil die Szenarien schlecht sind, sondern weil das reine Wissen über die Zukunft noch keine Handlungsbereitschaft erzeugt. Wer Foresight-Ergebnisse als Bericht präsentiert, bekommt ein höfliches Nicken. Wer Menschen aktiv einbindet, bekommt Entscheidungen. KI beschleunigt heute die Erstellung von Szenarien erheblich. Dadurch verschiebt sich der eigentliche Engpass: Nicht die Entwicklung von Zukunftsbildern entscheidet über den Erfolg von Foresight, sondern ihre Übersetzung in konkrete Entscheidungen. Genau diese Übersetzungsarbeit wird zur zentralen Managementaufgabe.

Szenarien erlebbar machen: der erste Schritt

Im Projekt „New Energy Society 2038“ bei Enpulse, dem Venture Studio der EnBW, haben wir vier Zukunftsszenarien entwickelt, die zeigen, wie sich die Welt des Energiekund:innen bis 2038 verändern könnte, von „Resilienzinseln – neue Selbstversorgung“ bis „Energieelite – Intelligente Ungleichheit“. Bevor Szenarien strategisch wirken können, müssen sie spürbar werden. Dafür haben wir verschiedene Formate ausprobiert. Bewährt hat sich „A day in the life of“: eine Geschichte, die einen Tagesablauf einer fiktiven Person im jeweiligen Szenario erzählt. Ebenso hilfreich: Rollenspiele mit gezieltem Schlagabtausch zwischen Pro- und Contra-Positionen, die unterschiedliche Perspektiven sicht- und diskutierbar machen. Darüber hinaus haben wir Szenarien als VR-Experience aufbereitet. Der echte Wert dabei: Wer ein Szenario wirklich betritt, entwickelt ein Gespür dafür, das kein Slide-Deck erzeugen kann. VR oder andere immersive Formate sind jedoch kein Pflichtprogramm, aber wo sie eingesetzt werden, können sie die emotionale Verbindung zum Zukunftsbild deutlich stärken.

Vom Szenario zur Entscheidung: Übersetzungsarbeit als eigentlicher Hebel

Das Erleben öffnet die Tür. Aber die eigentliche Wirkung entsteht durch gezielte Fragen. In unseren Workshops arbeiten wir bewusst mit Teilnehmenden, die fachlich und hierarchisch breit über das Unternehmen verteilt sind. Der Ablauf ist dabei meist ähnlich: Nach einer kurzen Einführung und einem Rollenspiel positionieren sich die Teilnehmenden physisch auf einer Achse von „sehr wahrscheinlich“ bis „sehr unwahrscheinlich“. Eine einfache Methode, um unterschiedliche Einschätzungen sichtbar zu machen und sofort in Diskussion zu kommen. Was macht dieses Szenario wahrscheinlich? Was spricht dagegen? Was können wir als Unternehmen überhaupt beeinflussen? Im zweiten Schritt folgt die eigentliche Ableitungsarbeit: Welche Fähigkeiten brauchen wir, wenn dieses Szenario Realität wird? Welche Rollen wollen wir einnehmen, und welche bewusst nicht? Die entscheidende Erkenntnis entsteht dabei meist erst im Vergleich über mehrere Szenarien hinweg: Fähigkeiten, die in allen oder den meisten Szenarien auftauchen, sind ein starkes Signal dafür, dass sie in der künftigen Strategie eine zentrale Rolle spielen müssen. Genau so sind wir bei unseren Szenarien für den Netzbetrieb der Zukunft vorgegangen, und haben die identifizierten Themen anschließend mit bestehenden Roadmap-Initiativen abgeglichen und somit eine White-Spot-Analyse durchgeführt. Durch diese Vorgehensweise konnten wir konkrete Themen für unsere Innovationsstrategie identifizieren, insbesondere rund um Automatisierung und KI.

Szenarien als Stresstest für bestehende Strategien

Foresight funktioniert aber auch in die andere Richtung. Wenn eine Strategie oder ein Venture-Portfolio bereits steht, lassen sich Szenarien nutzen, um einzelne Initiativen zu challengen: Welche Themen sind in mehreren Szenarien robust? Welche nur in einem? Wie müsste sich ein Vorhaben anpassen, um in verschiedenen Zukünften zu bestehen? Szenarien werden so zu einem lebendigen Werkzeug, nicht nur für die Strategieentwicklung, sondern auch zur laufenden Überprüfung, ob man noch auf dem richtigen Kurs ist. Was früher allein für die Szenarienerstellung Monate beansprucht hat, lässt sich heute mit KI-Unterstützung erheblich beschleunigen und macht Foresight damit zu einem kontinuierlichen Prozess statt einem einmaligen Projekt. Die gewonnene Kapazität sollte dabei gezielt dort investiert werden, wo Foresight wirklich wirkt: in Erlebbarkeit und Ableitung.

Foresight ist kein reines Management-Tool

Ein unterschätzter Faktor: Wer im Raum sitzt, wenn Szenarien diskutiert werden. Foresight entfaltet seine Wirkung nicht nur auf Führungsebene, sondern überall dort, wo Menschen täglich Entscheidungen treffen. In Produktteams, im Vertrieb, in der Entwicklung. Wer Produkte von morgen baut, muss ein Bild davon haben, wie sich die Welt dieser Kund:innen verändern könnte und was sie beeinflusst. Das breite Einbeziehen ist kein Nice-to-have, sondern entscheidet darüber, ob Zukunftsbilder wirklich in den Alltag des Unternehmens einsickern, oder eben nicht.

Was Unternehmen daraus lernen können

Foresight wird dann zum Entscheidungsinstrument, wenn drei Dinge zusammenkommen: Erstens brauchen Szenarien ein Format, das Menschen wirklich einsteigen lässt. Ob Story, Rollenspiel oder Immersion. Zweitens entscheidet nicht nur die Qualität der Analyse, sondern die Qualität der Fragen danach, ob Erkenntnisse in Strategie überführt werden. Und drittens ist Foresight keine Chefsache. Wer es breit im Unternehmen verankert, baut eine Organisation, die Zukunft aktiv mitgestalten kann.

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Frau Schindler, warum brauchen Unternehmen Foresight und wie führt es zu besseren Entscheidungen?

Stellen Sie sich vor, Ihr Unternehmen soll ins All fliegen. Niemand würde ohne Ziel, passende Crew, mögliche Routen und Vorbereitung auf die Schwerelosigkeit starten. Die Zukunft ist ähnlich komplex und unsicher und dennoch steuern viele Unternehmen weitgehend unvorbereitet in sie hinein. Foresight ist deshalb kein Add-on, sondern eine Denkweise, die bessere Entscheidungen im Hier und Jetzt ermöglicht.

Foresight verbindet zwei Blickrichtungen: Einerseits analysiert es Entwicklungen, die heute bereits erkennbar sind, etwa Daten, Trends und schwache Signale. Andererseits entwickelt es unterschiedliche mögliche Zukünfte, die plausibel, überraschend oder wünschenswert sein können. Anschließend werden strategische Entscheidungen aus der Perspektive dieser Zukunftsbilder überprüft: Unter welchen Bedingungen bleiben sie tragfähig? Welche Risiken oder Chancen werden bisher übersehen? Welche Optionen sollten offenbleiben?

Foresight liefert somit keine Prognosen. Es erweitert unseren Entscheidungsraum. Wir fragen nicht nur, was passieren könnte, sondern auch, welche Zukunft wir mit heutigen Entscheidungen begünstigen wollen.

Warum sollten Führungsteams mehrere mögliche Zukünfte betrachten statt nur eine erwartete?

Wer nur für eine erwartete Zukunft plant, optimiert seine Strategie für eine einzige Annahme. Doch auch Entwicklungen, die heute unwahrscheinlich oder sogar absurd erscheinen, können Realität werden.

Das Durchdenken mehrerer möglicher Zukünfte hilft Unternehmen, Abhängigkeiten frühzeitig zu erkennen, Alternativen vorzubereiten und schneller zu reagieren. Es geht nicht darum, für jede denkbare Entwicklung einen fertigen Plan zu haben, sondern darum, flexibel zu bleiben und von unerwarteten Veränderungen nicht überrascht zu werden.

Welche Rolle spielt KI und warum bleibt der Mensch trotzdem unverzichtbar?

KI ist „kein Zukunfts-Orakel, sondern ein Hochleistungs-Sparringspartner“. Sie erkennt schwache Signale in großen, unstrukturierten Datenmengen und stellt Querverbindungen her, die Menschen leicht übersehen.

Ihre Grenze zeigt sich dort, wo aus bekannten Mustern neue Möglichkeiten entstehen. Ein anschauliches Beispiel: Fragt man Sprachmodelle nach einer zufälligen Zahl zwischen eins und zehn, nennen sie häufig die Zahl sieben; weil sie das häufigste menschliche Antwortmuster reproduzieren. Ohne kreative Inspiration liefert KI deshalb leicht den statistischen Konsens der Gegenwart, gewissermaßen die „Zahl sieben“ der Zukunftsforschung. Doch wir wollen die Vergangenheit nicht bloß fortschreiben, sondern aus ihr lernen, um bessere Zukünfte zu entwerfen.

KI kann zwar Optionen aufzeigen, entbindet uns jedoch niemals von der Verantwortung. Ihr fehlt das feine Gespür für kulturelle Nuancen, ethische Dimensionen oder komplexe Zielkonflikte. Wir sind daher weit mehr als eine bloße Instanz zur finalen Kontrolle: Es obliegt uns, radikale Hypothesen zu entwerfen, Resultate kontextuell zu bewerten und letztlich für die Folgen einzustehen. Menschliches Urteilsvermögen und kreative Vorstellungskraft bleiben somit das unverzichtbare Fundament jeder zukunftsweisenden Entscheidung.

Wie entstehen Zukunftsbilder und warum sind positive Visionen wichtig?

Zukunftsbilder entstehen, wenn Menschen bewusst über vertraute Denkmuster hinausgehen, unterschiedliche Erfahrungen einbringen und die Zukunft aktiv neu denken. KI kann diese Ideen zwar kombinieren und visualisieren, doch die eigentliche Vorstellungskraft, Bedeutung und Richtung stammen aus menschlicher Vielfalt: aus verschiedenen Lebensrealitäten, Kulturen, Fachperspektiven und Werten. Menschliche Kreativität erweitert den gemeinsamen Horizont und hilft dabei, Annahmen und Routinen kritisch zu hinterfragen.

Positive Visionen schaffen Orientierung in einer krisenhaften Gegenwart. Sie eröffnen Räume für Lösungen und Innovationen, ohne die Realität zu beschönigen. Sie sind ein strategischer Blick nach vorn: Die Zukunft entsteht zuerst in unseren Vorstellungen – und dann durch das, was wir heute entscheiden und tun.

Warum bleiben Workshops wichtig und wie unterscheidet sich europäische Arbeit von internationaler Zukunftsarbeit?

In Zusammenarbeit mit KI lassen sich Szenarien schneller entwerfen, doch ein gemeinsames Zukunftsverständnis entsteht im Dialog. Erst der Austausch macht Zielkonflikte sichtbar und schafft gemeinsame Entscheidungsgrundlagen. Foresight ist analytisch und sozial: Vertrauen, Lernen und Verantwortung lassen sich nicht digital ersetzen.

In meiner internationalen Arbeit erlebe ich häufig mehr Offenheit für Storytelling und spekulative Methoden. Deutschland und Europa setzen stärker auf Trends, Machbarkeit und langfristige gesellschaftliche Folgen. Die stärksten Foresight-Ansätze verbinden beides: kreative Offenheit und datenbasierte Systematik.

Was können Führungskräfte konkret tun, um Foresight, KI und menschliche Kreativität in ihre Entscheidungsprozesse zu integrieren?

Der beste Einstieg ist keine allgemeine Trendstudie, sondern eine konkrete strategische Entscheidung. Führungskräfte sollten eine relevante Zukunftsfrage formulieren und ein möglichst diverses Team zusammenstellen, um die anstehende Entscheidung unter verschiedenen Zukunftsbedingungen zu testen.

KI kann dabei Recherche, Mustererkennung und Synthese radikal beschleunigen. Die Diskussion über die Bedeutung der Ergebnisse und die sich daraus ergebenden Konsequenzen muss jedoch zwingend im menschlichen Team stattfinden.

Vor allem darf Zukunftsarbeit kein einmaliges Projekt bleiben. Um der unweigerlichen Betriebsblindheit zu entgehen, brauchen Unternehmen dauerhaft Rollen, die bestehende Annahmen systematisch hinterfragen und neue Perspektiven einbringen. Ein „Futurist in Residence“ ist ein mögliches Modell dafür, um eng mit dem Management zusammenzuarbeiten, Impulse über Branchengrenzen hinweg einzubringen und als konstruktiver strategischer Störenfried zu wirken. Denn für gute Foresight-Arbeit sind immer wieder Reibung und Impulse von außen notwendig, damit das Denken nicht in den Strukturen der Gegenwart stecken bleibt.

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Foresight-Plattformen liefern heute Analysen und Ergebnisse in Sekunden statt in Wochen. Genau darin liegt die Gefahr. Wenn ein Ergebnis schnell vorliegt und plausibel klingt, fragt kaum noch jemand, worauf es beruht. Dieses blinde Vertrauen beobachten wir bei unseren Kunden immer wieder. Geschwindigkeit allein führt nicht zu guten Entscheidungen. Relevant ist, ob die Daten zum Problem passen, ob sich daraus belastbare Erkenntnisse ableiten lassen und ob am Ende eine fundierte Entscheidung getroffen wird.

KI als Agent mit klarer Aufgabe

Es lohnt sich, KI weniger als generisches Werkzeug und mehr als Agenten mit klarer Aufgabe zu verstehen. Sie ist besonders gut für das kontinuierliche Scannen neuer Signale, das Monitoring von Entwicklungen sowie die Bewertung von Informationen anhand definierter Kriterien geeignet. Auch beim Strukturieren, Visualisieren und Erstellen von Zukunftsbildern ist sie eine effiziente Unterstützung. Ihre Stärken sind Geschwindigkeit und Konstanz, nicht jedoch Kreativität oder strategische Urteilskraft. Dadurch entsteht gerade für den Mittelstand ein neuer Zugang zu Foresight: Aufgaben, für die bislang eigene Teams aus Scouts, Analysten und Redakteuren erforderlich waren, können heute KI-gestützt erledigt werden.

Qualität durch Kontextualisierung

Allgemeine Sprachmodelle liefern auf Foresight-Fragen oft unscharfe Ergebnisse, weil Quellen, Regionen und Zeitebenen vermischt werden. Kontextualisierung schafft Abhilfe: KI-Agenten erhalten definierte Quellen und Perspektiven, etwa einen regionalen Fokus oder eine wissenschaftliche Sichtweise. Ein Profil namens „West“ zieht etwa ausschließlich Medien aus USA, Kanada, UK und Europa heran, ein anderes vorrangig Patente und wissenschaftliche Publikationen. Entscheidend ist: KI-Agenten sind kein Selbstläufer. Unternehmen müssen sie aktiv pflegen, Ergebnisse hinterfragen und kontinuierlich an ihre Fragestellungen anpassen.

Übergänge zwischen den Phasen halten den Menschen im Loop

Klassische Foresight-Prozesse folgen meist demselben Muster: Scannen, Bewerten, Interpretieren und Entscheiden. Die größten Fehler entstehen jedoch an den Übergängen zwischen diesen Phasen, beispielsweise wenn Signale zu breit bewertet oder persönliche Einschätzungen als Fakten interpretiert werden.

Deshalb sollte jeder Übergang einen menschlichen Entscheidungspunkt enthalten. Zwar kann die KI innerhalb einer Phase mit hoher Geschwindigkeit arbeiten, doch die Freigabe für den nächsten Schritt muss weiterhin durch einen Menschen erfolgen.

Die eigenen Daten schaffen Mehrwert und verdienen Schutz

KI entfaltet den größten Mehrwert dort, wo sie externe Sichtweisen mit den eigenen Daten abgleicht und in die Zukunft weiterdenkt. Erst dann entsteht aus einer Beobachtung eine Grundlage, auf der sich Entscheidungen schneller und mit höherer Sicherheit treffen lassen. Entscheidend ist, wo externe und interne Sicht übereinstimmen und wo sie auseinanderlaufen.

Damit Unternehmen ihre internen Daten mit KI verknüpfen können, muss ihnen die Infrastruktur vertrauenswürdig erscheinen. Für uns bedeutet das: Die Plattform lässt sich vollständig inhouse betreiben, physisch im eigenen Rechenzentrum und zertifiziert nach etablierten Sicherheitsstandards – und nicht nur als gemieteter Zugang bei einem großen Cloud-Anbieter. Das gilt auch für kleinere Unternehmen ohne große IT-Abteilung.

So bleiben sensible Daten im Haus, und Führungsteams können den Einschätzungen vertrauen, da sie diese nachvollziehen können. KI darf im Foresight keine Blackbox sein: Jede Einschätzung muss sich begründen lassen.

KI hat auch ihre Grenzen

Bei aller Stärke in Datenverarbeitung und Mustererkennung bleibt KI ein Spezialist mit begrenztem Mandat. Sie erkennt Muster in vorhandenen Informationen, aber keine echten Brüche außerhalb ihrer Datenbasis. Wo Signale widersprüchlich sind oder strategische Prioritäten gesetzt werden müssen, liefert sie Optionen, aber keine Entscheidungen. Synthese, Bewertung und Verantwortung bleiben deshalb Führungsaufgaben. Erweist sich eine Einschätzung im Nachhinein als falsch, trägt diese Verantwortung der Mensch, der sie freigegeben hat, nicht der Agent, der sie geliefert hat.

Fazit

KI macht Foresight nicht deshalb erfolgreicher, weil sie mehr Informationen verarbeitet. Ihr eigentlicher Wert liegt darin, strategische Entscheidungen besser vorzubereiten. Unternehmen erkennen Chancen und Risiken früher, reduzieren den Analyseaufwand und gewinnen Zeit für die Entwicklung belastbarer Handlungsoptionen. Moderne Foresight-Plattformen schaffen dafür die notwendige Verbindung aus kontinuierlichem Scanning, KI-gestützter Analyse und unternehmensspezifischem Kontext. Entscheidend bleibt jedoch: Die Verantwortung für strategische Entscheidungen liegt beim Menschen.

Der Beitrag Foresight Plattform und KI als virtuelle Kolleginnen und Kollegen in der Zukunftsforschung erschien zuerst auf ManagerWissen.