KI soll Wertschöpfung beschleunigen – darf aber nicht schneller Risiken aufbauen als Nutzen. Für CIOs wird deshalb die Verbindung von Geschäftszielen, Sicherheitskontrollen und klaren Entscheidungsrechten zum Prüfstein. Gartners Value-Risk Flywheel liefert dafür ein Denkmodell: Gute Dynamik stärken, schädliche Dynamik begrenzen und Kontrolle dort verankern, wo KI tatsächlich auf Daten und Prozesse zugreift.

Management Summary

Geschäftswert statt Pilotbetrieb: Einzelne KI-Erfolge reichen nicht. CIOs müssen zeigen, wie sich Nutzen in wiederholbare, belastbare Ergebnisse für Prozesse und Kunden übersetzen lässt.
Nutzen und Risiko gemeinsam steuern: Das Gartner Value-Risk Flywheel verbindet Wertschöpfung mit Risikodynamik. Entscheidend ist nicht maximale Geschwindigkeit, sondern kontrollierter Fortschritt.
Governance an den Zugriffspunkten verankern: KI-Agenten brauchen auf ihre Aufgaben begrenzte Funktionen und Rechte. Übermäßige Berechtigungen und Autonomie können schädliche Aktionen ermöglichen. [3]
Verantwortung entscheidungsfähig machen: Der im Beitrag beschriebene Flywheel Governor soll fachliche, technische und wirtschaftliche Perspektiven zusammenführen. Dafür braucht es ein klares Mandat und verbindliche Eskalationswege.
Skalierung braucht überprüfbare Leitplanken: Risikomanagement begleitet den gesamten KI-Lebenszyklus; bei Agenten sind sensible Aktionen außerhalb des Modells zu autorisieren. CIOs sollten diese Anforderungen vor dem breiten Rollout verankern. [1][4]

Illustration Absmeier foto ki –

Symbolbild: KI-Wertschöpfung und Risiken brauchen eine gemeinsame Steuerung. KI-generierte redaktionelle Illustration; keine offizielle Gartner-Abbildung.

CIOs und IT-Verantwortliche berichten, dass die Risiken von KI schneller wachsen als ihr Nutzen. Deshalb besteht laut Gartner die neue Herausforderung für CIOs darin, den Nutzen schneller zu steigern als die Risiken, so Gartner.

Bei der Eröffnungs-Keynote der Gartner IT Symposium/Xpo, die noch bis Donnerstag hier stattfindet, erklärten Gartner-Analysten vor mehr als 6.500 CIOs und IT-Führungskräften: Nutzen und Risiken hängen zusammen. CIOs müssen beides gegeneinander abwägen, um dauerhaft erfolgreich zu sein.

»Menschen arbeiten heute stärker mit KI als je zuvor, und 58 Prozent der Führungskräfte sehen bereits einen gewissen Nutzen aus ihren KI-Initiativen. Das zeigt eine Gartner-Umfrage aus dem zweiten Quartal 2026 unter mehr als 1.000 Führungskräften aus verschiedenen Fachbereichen«, sagte Daryl Plummer, Distinguished VP Analyst, Gartner Fellow und Chief of Research. »Viele Unternehmen erzielen zwar punktuelle Erfolge mit KI, haben aber Schwierigkeiten, diesen Nutzen im gesamten Unternehmen zuverlässig zu wiederholen und auszubauen.«

Erfolgreich wird KI eingesetzt, wenn Unternehmen die richtige Dynamik schaffen, um den Nutzen zu steigern, und zugleich verhindern, dass die Risiken außer Kontrolle geraten. »CIOs sollten Nutzen und Risiken sowie Sicherheit und Governance aufeinander abstimmen«, sagte Plummer. »Entscheidend ist, dass alles zusammenpasst.«

»Abstimmung bedeutet nicht, dass alle denselben Nutzen erzielen oder denselben Risiken ausgesetzt sind. Sie bietet einen einheitlichen Ansatz, um das Verhältnis zwischen Nutzen und Risiken zu gestalten«, sagte Kristin Moyer, Distinguished VP Analyst und Gartner Fellow. »Eine Gartner-Umfrage aus dem zweiten Quartal 2026 unter mehr als 2.000 CIOs und Technologieverantwortlichen ergab beispielsweise, dass 71 Prozent der Unternehmen in den nächsten zwölf Monaten agentische KI einsetzen wollen. Allerdings verfügen derzeit nur 21 Prozent über die nötigen Governance-Strukturen für agentische KI.

»Dieses Ungleichgewicht erschwert es, den Nutzen schneller zu steigern, als KI Risiken schafft. Nutzen und Risiken zu steuern bedeutet, die richtigen treibenden Kräfte aufzubauen und zugleich die falschen bremsenden Kräfte zu vermeiden.«

Gartner empfahl CIOs zwei Maßnahmen, um den KI-Nutzen kontinuierlich zu steigern und Risiken zu steuern:

Nutzen und Risiken mit dem Gartner Value-Risk Flywheel aufeinander abstimmen

Das Gartner Value-Risk Flywheel veranschaulicht das Verhältnis zwischen sich verstärkendem Nutzen und sich verstärkenden Risiken (siehe Abbildung 1). Es hilft Unternehmen zu analysieren, was sich verstärkt und warum.

Abbildung 1: Das Gartner Value-Risk Flywheel

»Zwei Kräfte prägen das Gartner Value-Risk Flywheel: Antrieb und Reibung. Antrieb beschleunigt Ergebnisse, während Reibung sie verlangsamt. Doch Antrieb ist nicht immer gut, und die richtige Art von Reibung kann hilfreich sein«, sagte Plummer. »Besonders erfolgreiche CIOs wissen, wie sie positiven Antrieb erzeugen und gezielt sinnvolle Reibung einführen, während sie schädlichen Antrieb und hinderliche Reibung verringern.«

In der Softwareentwicklung kann der Nutzen beispielsweise schneller wachsen als die Risiken. KI erzeugt inzwischen einen erheblichen Anteil des Codes in produktiv eingesetzter Software. Dadurch entlastet sie Softwareentwickler von der bremsenden Wirkung manueller Programmierung. So können diese durch schnelles Prototyping, anforderungsorientierte Entwicklung, architektonisches Denken und Produktentwicklung für positiven Antrieb sorgen.

Sicherheit und Governance durch eine zentrale Steuerungsinstanz für das Flywheel aufeinander abstimmen

»Jeder betrachtet Nutzen und Risiken etwas anders. Deshalb braucht es eine Instanz, die das gesamte System koordiniert. Ein Flywheel benötigt eine zentrale Steuerungsinstanz, die entscheidet, wann der Nutzen das Risiko rechtfertigt, welche Sicht auf den Nutzen Vorrang haben sollte und wie das Unternehmen geschützt werden kann«, sagte Plummer. »Das ist die übergreifende Aufgabe des Flywheel Governor.«

»Bei KI beispielsweise betrachten verschiedene Unternehmensbereiche dieselbe KI-Initiative aus unterschiedlichen Blickwinkeln. Ein Flywheel Governor ist eine virtuelle Organisation, die für den Plan zur sicheren Nutzung von KI verantwortlich ist«, sagte Moyer. »Er ist eine zentrale Entscheidungsinstanz, die Beratung vorantreibt und Maßnahmen in den Bereichen Verantwortlichkeit, Technologie und Wirtschaftlichkeit lenkt.

»Dieser Flywheel Governor ist das letzte Puzzleteil im Zusammenspiel von Nutzen und Risiken, das Unternehmen benötigen. Hier werden schädlicher Antrieb und hinderliche Reibung in positive Kräfte verwandelt. Mit dieser Instanz bleiben die Flywheels für Nutzen und Risiken stets aufeinander abgestimmt.«

Weitere Informationen verfügbar

Gartner-Kunden erfahren mehr in CIO-Ressourcenleitfaden zur Keynote des IT Symposium/Xpo 2026 — Dynamik gestalten: KI-Nutzen und Risiken für den nächsten Erfolgshorizont verstärken und Das Gartner Value-Risk Flywheel zur Steigerung des Erfolgs.

Interessierte ohne Gartner-Kundenstatus finden hier weitere Informationen.

Tipps für CIOs: KI-Nutzen kontrolliert skalieren

Die folgenden Praxistipps sind redaktionelle Empfehlungen auf Basis des Ausgangstexts und der ergänzenden Quellen – keine zusätzlichen Gartner-Vorgaben.

KI-Anwendungsfälle inventarisieren — Transparenz schaffen: Erfassen Sie Zweck, fachliche Verantwortung, Modell, Datenquellen und angebundene Systeme je Anwendung. Bei Agenten gehören Werkzeuge und ausführbare Aktionen dazu. So werden die im NIST-Rahmen geforderte Orientierung an Zielen und Risikoprioritäten sowie aufgabengerechte Berechtigungen praktisch bearbeitbar. [1][2][3]
Nutzen vor dem Rollout definieren — Wirkung messen: Legen Sie pro Anwendungsfall ein konkretes Geschäftsziel und einen Vergleich zum bisherigen Prozess fest. Geeignete redaktionell vorgeschlagene Messgrößen sind Durchlaufzeit, Ergebnisqualität, Nachbearbeitungsaufwand und Betriebskosten. Bewerten Sie nicht nur erzeugte Inhalte, sondern das tatsächlich nutzbare Ergebnis.
Agentenrechte begrenzen — Least Privilege umsetzen: Geben Sie nur die Funktionen und Zugriffe frei, die der konkrete Auftrag benötigt. Ein Agent zum Lesen und Zusammenfassen braucht keine Lösch- oder Versandfunktion. Begrenzen Sie auch die Zugriffe auf nachgelagerte Systeme, statt ein umfassend privilegiertes Sammelkonto einzusetzen. [3][4]
Kritische Aktionen separat freigeben — Aufsicht wirksam machen: Verankern Sie Freigaben für irreversible, finanzielle oder extern sichtbare Aktionen in der ausführenden Komponente – nicht allein im Prompt. Prüfen Sie, ob die Zustimmung zur handelnden Person, zum konkreten Ziel und zu den Parametern gehört. Bei Änderungen ist eine neue Freigabe erforderlich. [4]
Externe Inhalte als nicht vertrauenswürdig behandeln — Manipulation begrenzen: Dokumente, Webseiten und E-Mails können Anweisungen enthalten, die einen Agenten vom Auftrag abbringen. Trennen Sie Informationen von Handlungsanweisungen und erzwingen Sie Berechtigungsprüfungen außerhalb des Modells. Ein sicher formulierter Prompt allein ersetzt diese Kontrollen nicht. [4]
Entscheidungsrechte schriftlich festlegen — Governance operationalisieren: Übersetzen Sie die im Ausgangstext beschriebene Governor-Rolle in ein Mandat: Wer darf freigeben, Risiken akzeptieren, zusätzliche Kontrollen verlangen oder den Betrieb stoppen? Dokumentieren Sie technische Kontrollpunkte und Nachweise zu jeder Regel. Der ergänzende manage-it-Beitrag unterstreicht diese Verbindung von Richtlinie, Rechten und Nachweisfähigkeit. [5]
Kontrolliert erweitern statt blind skalieren — Freigaben wiederholen: Starten Sie redaktionell empfohlen mit einem klar begrenzten Prozess. Prüfen Sie vor jeder Erweiterung neue Datenquellen, Werkzeuge, Berechtigungen und Autonomiestufen. Kontrollieren Sie auch gespeicherte Agentenkontexte: OWASP empfiehlt Validierung, Trennung zwischen Nutzern und Sitzungen sowie begrenzte Aufbewahrung. [4]

FAQ: KI-Nutzen, Risiken und Governance

1. Was unterscheidet agentische KI von einem klassischen KI-Assistenten?

KI-Agenten können Ziele verfolgen, planen, Werkzeuge nutzen und Aktionen ausführen. Ein klassischer Assistent bleibt eher bei der Antwort auf eine Anfrage. Für Unternehmen ist vor allem der Übergang von der Textausgabe zum Systemzugriff relevant: Sobald KI Aktionen auslöst, müssen Rechte und Freigaben auch in den angebundenen Anwendungen greifen. [4]

2. Warum können KI-Risiken schneller wachsen als der Nutzen?

Der vorliegende Gartner-Beitrag beschreibt eine Lücke zwischen geplanten Agenteneinsätzen und vorhandenen Governance-Strukturen. Technisch verschärfen übermäßige Funktionen, Berechtigungen und Autonomie das Risiko schädlicher Aktionen. Je mehr Systeme ein Agent erreichen kann, desto wichtiger wird die Begrenzung seines Handlungsspielraums. Das belegt keine allgemeingültige Wachstumsrate, erklärt aber einen relevanten Risikomechanismus. [3]

3. Was leistet das Gartner Value-Risk Flywheel?

Nach dem Ausgangstext visualisiert es das Zusammenspiel von sich verstärkendem Nutzen und sich verstärkenden Risiken. Antrieb beschleunigt Ergebnisse, Reibung verlangsamt sie. Beide Kräfte können hilfreich oder schädlich sein. Das Modell unterstützt damit die Diskussion, wo Geschwindigkeit erwünscht ist und wo kontrollierende Eingriffe sinnvoll sind; es ersetzt keine konkrete Risikoanalyse.

4. Ist der Flywheel Governor ein zusätzliches Softwareprodukt?

Im Ausgangstext wird er als virtuelle Organisation und zentrale Entscheidungsinstanz beschrieben, nicht als einzelnes Produkt. Redaktionell empfiehlt sich ein bereichsübergreifendes Mandat mit Fachbereich, IT, Sicherheit und relevanten Kontrollfunktionen. Werkzeuge können Regeln durchsetzen und Nachweise liefern, übernehmen aber nicht die organisatorische Verantwortung für Nutzen-Risiko-Entscheidungen.

5. Welche Rechte sollte ein KI-Agent erhalten?

Nur die für seine konkrete Aufgabe erforderlichen Funktionen und Berechtigungen. OWASP empfiehlt, verfügbare Erweiterungen, deren Funktionsumfang und die Zugriffe auf nachgelagerte Systeme zu minimieren. Ein Leseauftrag rechtfertigt keine Schreib-, Lösch- oder Versandberechtigung. Die Autorisierung sensibler Operationen muss außerhalb des Agentenkontexts durchgesetzt werden. [3][4]

6. Wann ist eine menschliche Freigabe sinnvoll?

Insbesondere bei Aktionen mit hohen Auswirkungen: etwa irreversiblen Änderungen, finanziellen Transaktionen oder extern sichtbaren Vorgängen. OWASP empfiehlt dafür unabhängige Validierung und geeignete menschliche Aufsicht. Eine Zustimmung darf nicht nur als frei veränderbares Signal im Agentenkontext stehen; die ausführende Komponente muss sie für die konkrete Aktion überprüfen. [4]

7. Wie lässt sich der Geschäftswert von KI belastbar messen?

Als redaktioneller Ansatz empfiehlt sich der Vergleich eines klar definierten Prozesses vor und nach dem KI-Einsatz. Erfassen Sie neben Zeitgewinnen auch Qualität, Nacharbeit und laufende Kosten. Entscheidend ist, ob ein brauchbares Ergebnis schneller oder wirtschaftlicher entsteht. Diese Messgrößen sind Vorschläge für die Umsetzung, keine von Gartner oder NIST vorgegebenen Kennzahlen.

8. Was ist Prompt Injection und warum betrifft sie CIOs?

Dabei verändern manipulierte Anweisungen in Eingaben oder externen Inhalten das Verhalten eines KI-Systems. Für Agenten können daraus ungewollte Werkzeugaufrufe, Datenabflüsse oder andere schädliche Aktionen entstehen. OWASP empfiehlt, externe Daten als nicht vertrauenswürdig zu behandeln, Eingaben zu prüfen und Werkzeugberechtigungen unabhängig vom Modell durchzusetzen. Schutz ist deshalb eine Architekturaufgabe, nicht nur eine Formulierungsfrage. [4]

9. Welche Orientierung bieten NIST und OWASP?

Das freiwillige NIST AI Risk Management Framework unterstützt Unternehmen dabei, Vertrauenswürdigkeit in Entwicklung, Nutzung und Bewertung von KI-Systemen einzubeziehen. Das Generative-AI-Profil ergänzt es für Risiken generativer KI und den KI-Lebenszyklus. OWASP liefert praxisnahe Sicherheitsansätze für agentische Anwendungen. Die Quellen ergänzen das Gartner-Denkmodell; sie sind weder eine Gartner-Zertifizierung noch ein pauschaler Compliance-Nachweis. [1][2][3][4]

10. Wie verhindert man, dass Governance zur Innovationsbremse wird?

Redaktionell empfiehlt sich eine abgestufte Steuerung: risikoarme Anwendungsfälle mit klaren Standardrechten, wirkungsstarke Aktionen mit gezielten Freigaben. Regeln sollten mit technischen Kontrollpunkten und prüfbaren Nachweisen verbunden werden. Der ergänzende manage-it-Beitrag beschreibt genau diese Umsetzungslücke zwischen Richtlinie und Betrieb. Ziel ist nicht eine zusätzliche Unterschrift für jede Antwort, sondern wirksame Kontrolle dort, wo KI Folgen auslösen kann. [5]

Quellen

Die Gartner-Aussagen und Umfragezahlen stammen aus dem vorliegenden Ausgangstext. Die folgenden Internetquellen ergänzen die fachliche Einordnung und die Praxistipps. Die Titelalternativen, der Vorspann und die Umsetzungsempfehlungen sind redaktionell formuliert. Abrufdatum aller Internetquellen: 10. November 2026.

[1] NIST: AI Risk Management Framework. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

[2] NIST: Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile. https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence

[3] OWASP Gen AI Security Project: LLM06:2025 Excessive Agency. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm062025-excessive-agency/

[4] OWASP Cheat Sheet Series: AI Agent Security. https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/AI_Agent_Security_Cheat_Sheet.html

[5] manage it: KI-Governance umsetzen: Wie CIOs Richtlinie, Rechte und Nachweise zusammenbringen. https://ap-verlag.de/ki-governance-umsetzen-wie-cios-richtlinie-rechte-und-nachweise-zusammenbringen-2/108407/

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1977 Artikel zu „KI Wertschöpfung“

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