Ein Chatbot auf der Website einer Schönheitsklinik verlieh den Geschäftsführern im Frühjahr 2026 einen Facharzttitel, die sie nie erworben hatten. Frei erfunden. Vor dem Oberlandesgericht Hamm zog die Ausrede „das war eine unvorhersehbare Halluzination“ nicht. Das Gericht sah den Chatbot als integralen Bestandteil der geschäftlichen Organisation und nahm den Betreiber in die volle Verantwortung. Wer KI einsetzt und ihren Output veröffentlicht, steht dafür gerade. Genau deshalb wird KI-Governance 2026 zur Pflicht. Dieser Artikel zeigt, wie die Haftung heute wirklich verteilt ist und wie Sie Ihr Unternehmen absichern.
TL;DR
36 Prozent der deutschen Unternehmen nutzen inzwischen KI, im Vorjahr waren es 20 Prozent. 53 Prozent nennen rechtliche Unsicherheit als größtes Hemmnis (). Zwei deutsche Gerichtsentscheidungen aus dem Frühjahr 2026 haben die Frage entschieden: Der Betreiber haftet für den Output seiner KI wie für eine eigene Aussage. Parallel greift ab August 2026 die nächste Stufe des EU AI Act. Dieser Artikel erklärt die Rechtslage, ordnet die beiden Urteile ein und zeigt, welche Governance-Bausteine ein Unternehmen jetzt braucht.
KI-Governance ist das System aus Regeln, Rollen und Kontrollen, mit dem ein Unternehmen den Einsatz von KI steuert, dokumentiert und verantwortet – von der Auswahl der Systeme über die menschliche Aufsicht bis zur Haftung für den erzeugten Output.
Was ist KI-Governance?
Viele Unternehmen behandeln KI-Tools nach wie vor wie eine Software-Beschaffung. Ein Team testet ein Werkzeug, findet es nützlich und rollt es aus. Die rechtliche Verantwortung wandert dabei stillschweigend mit, ohne dass jemand sie bewusst übernimmt.
Wir formulieren das noch ein wenig härter: In dem Moment, in dem ein KI-System nach außen kommuniziert – im Kundenchat, in einem generierten Angebot, in einer automatisch erstellten Auskunft – wird sein Output zur Aussage des Unternehmens. Governance ist der Mechanismus, der genau diese Aussagen steuerbar hält.
Sie beantwortet drei Fragen: Wer darf welche KI wofür einsetzen? Wer prüft den Output, bevor er rausgeht? Und wer trägt die Verantwortung, wenn etwas schiefgeht?
KI-Governance geht dabei über klassische IT-Governance hinaus. Ein herkömmliches IT-System tut, was man ihm sagt, und lässt sich testen. Ein generatives KI-System erzeugt bei jeder Anfrage neuen, nicht vollständig vorhersehbaren Output. Genau diese Unschärfe ist der Grund, warum die Kontrolle beim Einzelergebnis ansetzen muss und zugleich beim System, das es hervorbringt. Governance sorgt dafür, dass die Menschen im Unternehmen wissen, wann sie einem KI-Ergebnis vertrauen dürfen und wann eine Prüfung nötig ist.
Wer haftet, wenn die KI Unsinn ausgibt?
Bis vor Kurzem war das eine Frage für Fachanwälte. Seit dem Frühjahr 2026 gibt es zwei konkrete Entscheidungen, die jede Geschäftsführung kennen sollte.
LG München I: Googles KI-Übersicht als eigener Inhalt
Das Landgericht München I entschied am 28. Mai 2026 über die KI-Übersicht von Google (Az. 26 O 869/26). Ein Münchner Verlagshaus hatte geklagt, weil Googles KI-generierte Zusammenfassung behauptete, das Unternehmen sei für unseriöse Geschäftspraktiken bekannt und locke Kunden in Abo-Fallen. Die Aussagen waren frei erfunden und standen so in keiner der zugrunde liegenden Quellen.
Google argumentierte, es zeige lediglich fremde Suchergebnisse an. Das Gericht sah das anders. Die KI-Übersicht sei ein eigener, Google zurechenbarer Inhalt, und Google hafte dafür als unmittelbare Störerin (). Die Verantwortung verlagert sich damit vom einzelnen KI-Output auf das System dahinter: auf dessen Design, Einsatz und Kontrolle.
OLG Hamm: Der Chatbot, der Facharzttitel erfand
Der Fall vom Anfang dieses Artikels landete beim Oberlandesgericht Hamm (Az. 4 UKl 3/25, Entscheidung vom 12. Mai 2026). Der Chatbot einer Schönheitsklinik hatte den Geschäftsführern fiktive Facharzttitel angedichtet. Das Gericht stufte die Chatbot-Ausgabe als geschäftliche Handlung ein und wies die Verteidigung mit den „unvorhersehbaren Halluzinationen“ zurück. Der Chatbot gehöre zur geschäftlichen Organisation des Betreibers, und der Betreiber trage die volle Verantwortung für dessen Output ().
Für Unternehmen ist das die praktisch relevantere Entscheidung. Betroffen ist hier ein ganz normaler Betreiber, der einen Chatbot auf seine Website gesetzt hat, kein Tech-Konzern mit einem globalen KI-Produkt. Die Botschaft der Gerichte ist in beiden Fällen dieselbe: Eine Halluzination ist keine höhere Gewalt. Sie ist ein Betriebsrisiko, das der Einsatz von KI mit sich bringt.
Beide Urteile teilen eine Logik. Die Gerichte fragen nicht, ob das Unternehmen den konkreten Fehler vorhersehen konnte. Sie fragen, wer das System in Betrieb genommen und davon profitiert hat. Damit rückt die Verantwortung dorthin, wo die Entscheidung für den KI-Einsatz getroffen wurde: in die Organisation selbst. Für die Praxis bedeutet das, dass ein Disclaimer im Kleingedruckten wenig wert ist, wenn der Output nach außen als verbindliche Auskunft erscheint.
Der Rechtsrahmen 2026
Die Urteile fallen in eine Phase, in der sich auch der regulatorische Rahmen verschiebt. Fünf Faktoren sind für Unternehmen wichtig.
1. EU AI Act: Welche Pflichten gelten ab wann?
Der EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689) ist seit dem 1. August 2024 in Kraft und wird stufenweise wirksam. Seit dem 2. Februar 2025 gelten die Verbote bestimmter KI-Praktiken sowie eine Pflicht zur KI-Kompetenz in Unternehmen. Seit dem 2. August 2025 gelten die Regeln für allgemeine KI-Modelle (General Purpose AI) samt Governance- und Sanktionsstrukturen. Ab dem 2. August 2026 folgt die allgemeine Anwendbarkeit inklusive der Pflichten für Hochrisiko-Systeme nach Anhang III ().
Der AI Act arbeitet mit Risikoklassen. Verbotene Systeme sind ganz untersagt. Hochrisiko-Systeme, etwa im Personalwesen oder bei Kreditentscheidungen, verlangen Risikomanagement, Daten-Governance, Dokumentation und menschliche Aufsicht. Systeme mit begrenztem Risiko wie Chatbots unterliegen Transparenzpflichten. Für viele Unternehmen heißt das konkret: Sie müssen wissen, welche KI-Systeme sie überhaupt betreiben und in welche Klasse diese fallen.
2. KI-Kompetenz: Die stille Pflicht seit Februar 2025
Ein Baustein des AI Act wird in der Debatte oft übersehen. Seit dem 2. Februar 2025 verlangt die Verordnung, dass Anbieter und Betreiber für eine ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals sorgen. Gemeint ist die Fähigkeit, KI-Systeme sachkundig einzusetzen, ihre Grenzen einzuschätzen und Risiken zu erkennen ().
Diese Pflicht bindet Governance und Befähigung zusammen. Ein Verbot ohne Schulung führt dazu, dass Teams KI heimlich nutzen. Eine Schulung ohne Regeln führt dazu, dass jeder eigene Maßstäbe anlegt. Wer beides verbindet, macht aus einer rechtlichen Anforderung einen echten Vorteil, weil die Mitarbeitenden KI dann sicher und produktiv einsetzen.
3. Urheberrecht: Was der Kodex für allgemeine KI verlangt
Ein eigener Baustein betrifft das Urheberrecht. Anbieter allgemeiner KI-Modelle (General Purpose AI) müssen nach dem EU AI Act eine Richtlinie zur Einhaltung des Urheberrechts einführen und eine hinreichend detaillierte Zusammenfassung der Inhalte veröffentlichen, mit denen ihr Modell trainiert wurde (Artikel 53). Der GPAI-Verhaltenskodex der Europäischen Kommission vom Juli 2025 macht diese Pflichten konkret und bündelt sie in den Kapiteln Transparenz, Urheberrecht sowie Sicherheit (). Für Unternehmen, die solche Modelle in eigenen KI-Anwendungen einsetzen, ist das relevant, weil ein generierter Text geschützte Passagen enthalten kann. Wer KI zur Erstellung von Inhalten nutzt, sollte deshalb wissen, welche Rechte an Trainingsdaten und Ausgaben bestehen.
4. KI-Haftung: Warum die AI Liability Directive weg ist und was stattdessen gilt
Lange war eine eigene KI-Haftungsrichtlinie geplant, die AI Liability Directive. Im Februar 2025 kündigte die EU-Kommission an, das Vorhaben zurückzuziehen, weil kein Konsens absehbar war ().
Das bedeutet keine Lücke. An ihre Stelle tritt die überarbeitete Produkthaftungsrichtlinie (EU) 2024/2853, die seit Dezember 2024 in Kraft ist und bis zum 9. Dezember 2026 in nationales Recht umgesetzt werden muss. Sie definiert Software und KI ausdrücklich als Produkt und begründet eine verschuldensunabhängige Herstellerhaftung, die auch Fehler durch fortlaufendes Lernen eines Systems erfasst (). Für Unternehmen, die KI-gestützte Produkte oder Dienste anbieten, wird die Haftung damit greifbarer und schwerer abzuwehren.
5. DSGVO und KI-Daten
Der dritte Baustein betrifft den Datenschutz. Der Europäische Datenschutzausschuss (EDPB) stellte in seiner Stellungnahme 28/2024 vom Dezember 2024 klar, dass KI-Modelle nicht automatisch als anonym gelten. Ob personenbezogene Daten im Modell stecken, ist im Einzelfall zu prüfen. Wer sich auf ein berechtigtes Interesse als Rechtsgrundlage stützt, muss einen dreistufigen Test bestehen (). Für die Praxis heißt das: Der Einsatz eines KI-Tools ist immer auch eine datenschutzrechtliche Entscheidung, die dokumentiert gehört.
KI-Governance-Frameworks: Woran Unternehmen sich orientieren können
Niemand muss KI-Governance von null auf erfinden. Externe Standards bieten Benchmarks für die Entwicklung interner Regeln und Kennzahlen. Zwei Rahmenwerke haben sich international durchgesetzt.
Der zentrale internationale Standard für KI-Managementsysteme ist ISO/IEC 42001. Er beschreibt, wie eine Organisation ein Managementsystem für den Einsatz und die Entwicklung künstlicher Intelligenz aufbaut, betreibt und laufend verbessert, vergleichbar mit bekannten Normen für Qualitäts- oder Informationssicherheitsmanagement. Unternehmen können sich danach zertifizieren lassen und so nachweisen, dass sie KI systematisch steuern.
Das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) aus den USA verfolgt einen ähnlichen Zweck auf freiwilliger Basis. Es benennt die Eigenschaften vertrauenswürdiger KI und liefert einen Prozess, um Risiken über den gesamten Lebenszyklus zu steuern. Ein eigenes Profil für generative KI ergänzt das Framework seit 2024 um die besonderen Risiken von Systemen wie großen Sprachmodellen (). Beide Rahmenwerke ersetzen die gesetzlichen Pflichten nicht, sie helfen aber, die KI-Verordnung der EU in konkrete Abläufe zu übersetzen.
Woran Sie erkennen, dass Ihre KI-Governance funktioniert
Governance, die sich nicht messen lässt, bleibt am Ende nur eine Absichtserklärung. Deshalb gehören Kennzahlen dazu. KPIs für KI-Governance erfordern systematische Planung und Überwachung, und sie funktionieren am besten, wenn sie leitende und nachlaufende Indikatoren kombinieren. Ein Governance-Dashboard bündelt diese Kennzahlen auf operativer, taktischer und strategischer Ebene, sodass Führungskräfte den Zustand ihrer KI-Landschaft auf einen Blick erfassen.
Wichtige AI Governance KPIs:
Qualität und Genauigkeit
Modellgenauigkeit ist ein Maß für die korrekten Vorhersagen eines Systems gegenüber einem Baseline-Modell. Ergänzend zeigt die Anzahl der Fehlklassifizierungen, wie oft eine KI unerwartete oder falsche Ergebnisse liefert. Diese Kennzahlen machen sichtbar, ob ein System zuverlässig genug für seinen Einsatzzweck ist.
Fairness und Erklärbarkeit
Fairness-Metriken analysieren Unterschiede in den Vorhersageergebnissen zwischen demografischen Gruppen und decken so benachteiligende Muster auf. Ein Erklärbarkeits-Score misst den Anteil nachvollziehbarer KI-Entscheidungen. Beide Größen zahlen auf die Merkmale ein, die das NIST-Rahmenwerk als Eigenschaften vertrauenswürdiger KI beschreibt, darunter Fairness und Nachvollziehbarkeit.
Kontrolle und Audits
Regelmäßige Bewertung durch Menschen überprüft KI-Ergebnisse anhand festgelegter Schwellenwerte und hält die menschliche Aufsicht wirksam. Automatisierte Audits nutzen ihrerseits KI-gestützte Systeme, um Compliance-Verstöße aufzuspüren. Je höher das Risiko einer Anwendung, desto engmaschiger die Kontrolle: Eine risikobasierte Klassifizierung verlangt für Hochrisiko-KI dichtere KPI-Kontrollen als für eine einfache Assistenzfunktion. Auch die Vollständigkeit der Dokumentation lässt sich als Kennzahl führen.
Diese Konzepte sind gängige Praxis und lassen sich an den Vertrauenswürdigkeits-Merkmalen des NIST AI RMF ausrichten. Welche Kennzahlen ein Unternehmen konkret braucht, hängt von seinen Anwendungen ab. Eine Beratung zur KI-Governance beginnt deshalb meist mit der Frage, welche Verfahren im Haus überhaupt kritisch sind.
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Von der Rechtslage zur Führungsaufgabe
Die Rechtslage ist eindeutiger, als viele Unternehmen glauben. Der schwierige Teil ist die Umsetzung. Denn KI-Governance lässt sich nicht in die Rechtsabteilung delegieren und dort abschließen. Sie ist eine Führungsaufgabe, weil sie über Rollen, Befugnisse und Kultur entscheidet.
In unseren Trainings sehen wir regelmäßig dasselbe Muster. Mitarbeitende nutzen KI-Tools längst, oft mit privaten Accounts und ohne Freigabe. Die Führung erfährt davon zuletzt. Diese Schatten-Nutzung ist das eigentliche Governance-Problem, weil sie Haftungsrisiken erzeugt, die niemand steuert. Der erste Schritt ist deshalb kein Regelwerk, sondern Ehrlichkeit darüber, wo KI im Unternehmen bereits im Einsatz ist.
Aus der Rechtslage lassen sich einige Bausteine ableiten, die praktisch jedes Unternehmen braucht:
Ein Inventar aller eingesetzten KI-Systeme, inklusive der inoffiziell genutzten.
Eine KI-Richtlinie, die klärt, welche Tools für welche Zwecke erlaubt sind.
Menschliche Aufsicht an den Stellen, an denen KI-Output nach außen wirkt oder Entscheidungen vorbereitet.
Dokumentation der Einsatzzwecke, der Datengrundlage und der Prüfschritte.
Eine klare Verantwortungszuordnung bis auf Leitungsebene.
Diese Bausteine sind kein Selbstzweck. Sie sind die Übersetzung dessen, was Gerichte und der AI Act ohnehin verlangen, in den Arbeitsalltag.
Fazit: Verantwortung & KI-Governance brauchen einen Namen
Der häufigste Fehler in der Praxis ist eine Governance ohne klare Zuständigkeit. Eine Richtlinie, die niemandem gehört, wird nicht gelebt. Deshalb braucht jede kritische KI-Anwendung eine benannte verantwortliche Person und einen Weg, auf dem Probleme gemeldet werden. Viele Unternehmen bündeln diese Aufgabe in einer Rolle, die den Einsatz von KI koordiniert, das Inventar pflegt und als Ansprechpartner für Recht, IT und Fachbereiche dient.
Bewährt hat sich ein gestuftes Modell: Die Fachbereiche verantworten den konkreten Einsatz, eine zentrale Stelle setzt Standards und prüft, und die interne Revision oder ein externer Blick kontrolliert unabhängig. Dieses Zusammenspiel verhindert, dass Kontrolle und Nutzung in denselben Händen liegen.
Die Geschäftsführung bleibt in der Pflicht. Der EU AI Act und die aktuelle Rechtsprechung adressieren die Organisation als Ganzes, und ein Organisationsverschulden fällt auf die Leitungsebene zurück. Eine dokumentierte Verantwortungskette schützt deshalb doppelt. Sie erfüllt die regulatorische Anforderung, und sie macht im Ernstfall nachvollziehbar, dass das Unternehmen sorgfältig gehandelt hat. Genau diese Nachvollziehbarkeit wollen Gerichte und Aufsichtsbehörden sehen.
Wo der Einsatz von KI personenbezogene Daten berührt, gehört zusätzlich eine Datenschutz-Folgenabschätzung dazu. Sie dokumentiert, welche Daten ein System verarbeitet und welche Risiken damit verbunden sind. In Verbindung mit dem KI-Inventar entsteht ein belastbares Bild davon, wo im Unternehmen welche Verantwortung liegt.
Ein Beispiel aus der Praxis macht das greifbar. Ein Vertriebsteam nutzt ein KI-Tool, um Angebote schneller zu erstellen. Ohne Governance passiert Folgendes: Das Tool übernimmt eine veraltete Preisliste, formuliert eine Zusage zur Lieferzeit, die niemand geprüft hat, und verschickt das Angebot an den Kunden. Entsteht daraus ein Schaden, steht das Unternehmen dafür gerade. Mit Governance sieht derselbe Vorgang anders aus: Das Tool ist im Inventar erfasst, für den Angebotsprozess freigegeben, greift auf eine gepflegte Datenbasis zu, und eine Person gibt das Ergebnis frei, bevor es den Kunden erreicht. Der Zeitgewinn bleibt, das Risiko sinkt.
Die Bitkom-Zahl vom Jahresbeginn passt genau hierher. Wenn 53 Prozent der Unternehmen die rechtliche Unsicherheit als größtes Hemmnis nennen, dann ist Governance der Weg, dieses Hemmnis abzubauen. Klare Regeln nehmen die Angst aus dem Einsatz und ersetzen sie durch Handlungssicherheit.
Wo steht Ihr Unternehmen? Der zeigt in wenigen Minuten, wie reif Ihr Umgang mit KI ist – von der Governance bis zur Kompetenz der Teams. Als Ausgangspunkt für eine belastbare KI-Strategie.
Governance verhindert nicht den Einsatz von KI. Sie macht ihn verantwortbar. Unternehmen, die das früh verstehen, gewinnen doppelt: Sie senken ihr Haftungsrisiko und sie schaffen die Voraussetzung dafür, dass Teams KI selbstbewusst und produktiv nutzen. Wer Governance dagegen aufschiebt, verlagert die Verantwortung nicht, er verschleiert sie nur.
Häufig gestellte Fragen zur KI-Governance
Wer haftet für den Output einer KI im Unternehmen?
Nach den deutschen Entscheidungen von 2026 haftet der Betreiber. Sowohl das LG München I als auch das OLG Hamm werten KI-generierten Output als eigenen, dem Unternehmen zurechenbaren Inhalt. Wer eine KI einsetzt und ihren Output veröffentlicht, steht dafür gerade wie für eine eigene Aussage.
Was ist KI-Governance?
KI-Governance ist das System aus Regeln, Rollen und Kontrollen, mit dem ein Unternehmen den Einsatz von KI steuert, dokumentiert und verantwortet. Sie reicht von der Auswahl der Systeme über die menschliche Aufsicht bis zur Klärung der Haftung für den erzeugten Output.
Schützt „die KI hat halluziniert“ vor Haftung?
Nein. Das OLG Hamm hat im Mai 2026 die Verteidigung mit „unvorhersehbaren Halluzinationen“ ausdrücklich zurückgewiesen. Eine solche KI-Halluzination gilt als Betriebsrisiko des KI-Einsatzes und entlastet den Betreiber nicht.
Was schreibt der EU AI Act Unternehmen ab 2026 vor?
Ab dem 2. August 2026 gelten die Pflichten für Hochrisiko-Systeme nach Anhang III. Betroffene Unternehmen brauchen unter anderem Risikomanagement, Daten-Governance, Dokumentation und menschliche Aufsicht. Systeme wie Chatbots unterliegen Transparenzpflichten.
Gibt es eine spezielle KI-Haftungsregel in der EU?
Die geplante AI Liability Directive wurde im Februar 2025 zurückgezogen. Stattdessen greift die überarbeitete Produkthaftungsrichtlinie (EU) 2024/2853, die Software und KI als Produkt behandelt und bis Dezember 2026 in nationales Recht umzusetzen ist.
Haftet die Geschäftsführung persönlich für KI-Fehler?
KI-Governance ist eine Leitungsaufgabe. Wenn KI-Systeme ohne Aufsicht, Dokumentation und klare Verantwortung eingesetzt werden, entsteht ein Organisationsverschulden, das auf die Führungsebene zurückfällt. Eine saubere Verantwortungszuordnung schützt deshalb auch die Geschäftsführung.
Braucht mein Unternehmen eine KI-Richtlinie?
In den meisten Fällen ja. Sobald Mitarbeitende KI-Tools nutzen, entstehen Haftungs- und Datenschutzrisiken. Eine KI-Richtlinie legt fest, welche Werkzeuge für welche Zwecke erlaubt sind, und macht die stillschweigende Nutzung steuerbar.
Wie fängt ein Unternehmen mit KI-Governance an?
Der erste Schritt ist ein Inventar aller tatsächlich genutzten KI-Systeme, auch der inoffiziellen. Darauf folgen eine KI-Richtlinie, Regeln zur menschlichen Aufsicht, Dokumentationspflichten und eine klare Verantwortungszuordnung. Ein KI-Readiness-Check hilft, den Reifegrad zu bestimmen.
Welche KPIs eignen sich für KI-Governance?
Gängige Kennzahlen sind Modellgenauigkeit, Fehlklassifizierungsrate, Fairness-Metriken, ein Erklärbarkeits-Score und der Grad der menschlichen Kontrolle. Effektive KPIs kombinieren leitende und nachlaufende Indikatoren und lassen sich an den Vertrauenswürdigkeits-Merkmalen des NIST AI Risk Management Framework ausrichten.
Welche Standards helfen bei der KI-Governance?
International führend sind ISO/IEC 42001 als Standard für KI-Managementsysteme und das NIST AI Risk Management Framework. Beide liefern Benchmarks für interne Regeln und Kennzahlen und helfen, die Pflichten der EU-KI-Verordnung in konkrete Abläufe zu übersetzen.
Haftet mein Unternehmen für Urheberrechtsverstöße durch KI?
Wer KI zur Erstellung von Texten oder Bildern nutzt, trägt das Risiko, dass Ausgaben geschützte Inhalte enthalten. Anbieter allgemeiner KI-Modelle müssen nach dem EU AI Act eine Urheberrechts-Richtlinie führen und ihre Trainingsdaten zusammenfassen. Prüfen Sie vor der Veröffentlichung, welche Rechte an KI-generierten Inhalten bestehen.
Quellen
- LG München I, Urteil vom 28.05.2026, Az. 26 O 869/26 –
- OLG Hamm, Entscheidung vom 12.05.2026, Az. 4 UKl 3/25 –
- EU AI Act, Verordnung (EU) 2024/1689 –
- Rückzug der AI Liability Directive – IAPP, 2025
- Produkthaftungsrichtlinie (EU) 2024/2853 –
- EDPB, Stellungnahme 28/2024 zu KI-Modellen –
- KI-Nutzung und Hemmnisse in deutschen Unternehmen –
- ISO/IEC 42001, Standard für KI-Managementsysteme –
- NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) inkl. Generative AI Profile, 2024 –
- EU AI Act, GPAI Code of Practice, 2025 –
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