Berglandschaft unter Polarlichtern mit digitalem Netzwerk und leuchtenden Datenverbindungen.

Resilienz neu gedacht: Wie KI uns auf unbekannte Risiken vorbereitet

KI kann Unternehmen helfen, Risiken früher zu erkennen, Szenarien schneller zu bewerten und Resilienz strategisch aufzubauen.


Überblick:

  • Unternehmen brauchen Risikomanagement in Echtzeit, um auf eine zunehmend nichtlineare, volatile und vernetzte Risikowelt zu reagieren.
  • Der größte Mehrwert entsteht, wenn KI Prozesse nicht nur automatisiert, sondern die Risikofunktion AI-native neu gestaltet.
  • Strategische Priorisierung, Datenqualität und Integration bleiben zentrale Hürden – sie müssen gemeinsam adressiert werden.

Unternehmen bewegen sich heute in einer Risikoumgebung, die zunehmend nichtlinear, beschleunigt, volatil und vernetzt ist – der sogenannten NAVI-Welt. Risiken entstehen häufig gleichzeitig über Lieferketten, Märkte, Technologien und geopolitische Entwicklungen hinweg. Klassische Risikozyklen mit quartalsweisen Reviews und rückblickenden Analysen reichen dafür nicht mehr aus.

Der dritte Teil der EY Global Risk Transformation Studie zeigt: Unternehmen müssen Risiken früher erkennen und strategisch steuern. Drei Fähigkeiten sind dazu nötig: Entwicklungen in Echtzeit erfassen, zahlreiche Szenarien gleichzeitig bewerten und auch bislang kaum vorstellbare Kettenreaktionen berücksichtigen. Mit rein manuellen Prozessen ist das kaum noch möglich. Hier wird Künstliche Intelligenz (KI) zum entscheidenden Hebel.


KI als Wettbewerbsvorteil im Risikomanagement

Erfahren Sie, wie Unternehmen Künstliche Intelligenz nutzen, um ihre Risikofunktion zukunftsfähig aufzustellen und schneller auf neue Risiken und Entwicklungen zu reagieren.


Von der Automatisierung zur AI-native Risk Function

Viele Unternehmen nutzen KI, um bestehende Abläufe effizienter zu gestalten – etwa durch automatisierte Berichte, standardisierte Risikobeschreibungen oder Unterstützung in Governance-, Risk- und Compliance-Plattformen. Diese Schritte schaffen kurzfristig Effizienzgewinne und erleichtern die Einführung neuer Technologien.

 

Der größte Wert liegt jedoch nicht darin, Bestehendes zu automatisieren, sondern Prozesse grundlegend neu zu denken. Führende Unternehmen integrieren KI nicht als zusätzliche Funktion, sondern als festen Bestandteil der Risikofunktion. Risikobereitschaft wird kontinuierlich anhand interner und externer Daten neu bewertet, Szenarien werden in großem Maßstab simuliert und Risiken in Echtzeit überwacht. Statt nur auf Vorfälle zu reagieren, werden vorbereitete Maßnahmen aktiviert, sobald vorab definierte Schwellenwerte erreicht werden.

 

Die Studie beschreibt diesen Wandel als Übergang von „bolt-on AI“ zu „built-in AI“. Ziel ist nicht, die Vergangenheit schneller zu verwalten, sondern eine AI-native Risk Function aufzubauen, die strategische Entscheidungen unterstützt.


Ziel ist nicht, die Vergangenheit schneller zu verwalten, sondern eine AI-native Risk Function aufzubauen, die strategische Entscheidungen unterstützt.


Warum viele Unternehmen noch zögern

Ungeachtet des hohen Potenzials verläuft die Einführung von KI im Risikomanagement vielerorts schleppend. Einer der am häufigsten genannten Gründe ist, dass Anwendungen im Risikomanagement gegenüber anderen KI-Investitionen häufig als weniger prioritär eingestuft werden. Hinzu kommen Daten- und Integrationsprobleme, Sicherheitsbedenken sowie Fachkräfte- und Budgetengpässe. Viele Risikoverantwortliche befinden sich daher noch im „Wait-and-see“-Modus. Sie warten darauf, dass die Technologie weiter ausgereift ist, bevor sie auf den Zug aufspringen und größere Transformationsprogramme anstoßen.

 

Die Studie warnt jedoch vor zu langem Zögern. Unternehmen, die KI bereits heute strategisch einsetzen, können Krisen früher erkennen, Auswirkungen schneller bewerten und vorbereitete Reaktionspläne aktivieren – oft bevor Wettbewerber überhaupt reagieren. In einer NAVI-Welt wird die Geschwindigkeit der Vorbereitung selbst zum Wettbewerbsvorteil.

Über die Global Risk Transformation Studie

Die Global Risk Transformation Studie basiert auf einer Befragung von 1.200 Risikoverantwortlichen weltweit und wird durch Experteninterviews, Praxisbeispiele und konkrete Handlungsempfehlungen ergänzt. Sie zeigt: Unternehmen müssen Risiken früher erkennen, ihre Auswirkungen schneller bewerten und Entscheidungen zeitnah treffen können. KI schafft dafür die Voraussetzungen – wenn sie nicht nur einzelne Prozesse automatisiert, sondern zum festen Bestandteil der Risikofunktion wird.


Fazit

Der dritte Teil der EY Global Risk Transformation Studie zeigt, warum traditionelle Ansätze im Risikomanagement den Anforderungen einer zunehmend dynamischen Risikowelt nicht mehr gerecht werden. Unternehmen, die KI gezielt einsetzen und ihre Risikofunktion transformieren, erkennen Entwicklungen früher, bewerten Auswirkungen schneller und treffen fundiertere Entscheidungen. So wird Risikomanagement zum strategischen Erfolgsfaktor.


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