KI als Werkzeug für robustere Unternehmensentscheidungen

Der im Mai 2026 veröffentlichte Aufsatz „The Core Ideas of Enterprise Risk Management in the Age of Artificial Intelligence“ von Prof. Dr. Werner Gleißner beschreibt zehn zentrale Thesen eines modernen, entscheidungsorientierten Risikomanagements und zeigt, welche Rolle KI dabei künftig übernehmen kann.

Im Mittelpunkt steht ein erweitertes Verständnis von Risikomanagement. Es soll Gefahren erfassen, Schäden begrenzen und Unternehmen zugleich helfen, unter Unsicherheit bessere Entscheidungen zu treffen. Risiken werden dabei als mögliche positive oder negative Abweichungen von der Unternehmensplanung verstanden – also als Chancen und Bedrohungen. Daraus folgt: Risikomanagement ist eine Querschnittsfunktion, die eng mit Strategie, Controlling, Unternehmensplanung, Finanzierung und wertorientierter Unternehmensführung verbunden sein muss.

KI kann diesen Ansatz an vielen Stellen unterstützen. Großes Potenzial liegt bei der Analyse umfangreicher Daten- und Textmengen. Interne Berichte, Schadensmeldungen, Richtlinien, Marktinformationen oder Lageeinschätzungen können mithilfe von KI schneller ausgewertet werden, um Hinweise auf Risiken, Ursachen von Planabweichungen oder wiederkehrende Muster zu erkennen. Auch bei Prognosen, der Entwicklung von Szenarien, Stresstests, Dokumentation und Kommunikation von Risiken kann KI erhebliche Vorteile bringen.

Ein weiterer wichtiger Einsatzbereich liegt in der Quantifizierung von Risiken. Moderne Risikomanagementsysteme benötigen mehr als Listen einzelner Risiken. Erforderlich sind belastbare Einschätzungen zu Eintrittswahrscheinlichkeiten, möglichen Schadenshöhen und Bandbreiten künftiger Entwicklungen. KI kann historische Daten analysieren, externe Informationen einbeziehen und dabei helfen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder Szenarien vorzubereiten. In Verbindung mit bayesianischen Verfahren lassen sich Risikoeinschätzungen laufend aktualisieren, sobald neue Informationen vorliegen.

Der Autor verdeutlicht, dass KI allein kein vollständiges Risikomanagement leisten kann. Zentrale Methoden wie die Risikoaggregation, etwa durch Monte-Carlo-Simulationen, bleiben Aufgabe spezialisierter Software und fachkundiger Anwenderinnen und Anwender. Die Aggregation ist entscheidend, weil Unternehmenskrisen meist durch das Zusammenwirken mehrerer Risiken entstehen. Erst dadurch lassen sich Gesamtrisikoumfang, Eigenkapitalbedarf, Insolvenzgefährdung und risikogerechte Kapitalkosten bestimmen.

Auch die Grenzen Künstlicher Intelligenz greift der Autor auf. KI-Systeme können fehlerhafte oder unvollständige Ergebnisse liefern, halluzinieren, Rechenfehler begehen oder bei kleinen Änderungen der Eingaben unterschiedliche Antworten erzeugen. Hinzu kommen Fragen der Datensicherheit, insbesondere wenn vertrauliche Unternehmensinformationen verarbeitet werden. Deshalb braucht es hybride Lösungen: KI für Datenaufbereitung, Analyseunterstützung und Kommunikation, spezialisierte Algorithmen für Simulation und Bewertung und menschliche Experten für Interpretation, Qualitätssicherung und Entscheidung.

Die zentrale Botschaft lautet: KI kann das Risikomanagement stärken, beschleunigen und enger mit unternehmerischen Entscheidungen verbinden. Sie ersetzt aber keine methodische Grundlage eines modernen Enterprise Risk Managements. Unternehmen, die KI sinnvoll einsetzen wollen, müssen zuerst klären, welche Risiken sie erfassen, wie sie diese quantifizieren und wie Risikoinformationen in strategische Entscheidungen einfließen. Erst dann wird KI vom Hilfswerkzeug zu einem Baustein robuster Unternehmensführung.

Neue Wege der Unternehmenssteuerung Von neuen Risikobereichen über methodische Ansätze zu technologischen Innovationen – aktuelle Fragestellungen und Lösungsansätze im Risikomanagement nimmt das neue Jahresbuch der RMA Risk Management & Rating Association e. V. in den Blick, u. a.: Wie gelingt eine Analyse der Risikotragfähigkeit und wie kann ein Unternehmen ratingorientiert gesteuert werden? Wie gut vertragen sich ESG, Risikomanagement und KI? Wie ist der Reifegrad des Krisenmanagements in Unternehmen? Wie können Risikomanagement und Interne Revision zielführend zusammenwirken? Wie funktioniert ein gelungenes Business Performance Management? Wo sind die Grenzen der quantitativen Modellierung von Extremrisiken? Der Band bildet zugleich einen Teil der Beiträge des jüngsten Risk Management Congress (RMC), aber auch weitere Gedanken und aktuelle Ansätze im Risikomanagement ab.

Programmbereich: Management und Wirtschaft