Ich habe kürzlich in einem Interview über die Herausforderungen der globalen Verteidigungsindustrie gesprochen – und darüber, wie KI beginnt, die Art und Weise zu verändern, wie Organisationen auf diese Herausforderungen reagieren. Einige der wichtigsten Gedanken aus diesem Gespräch möchte ich hier teilen, denn die Herausforderungen und die Chancen werden von Tag zu Tag dringlicher.
Während Streitkräfte weltweit ihre Kapazitäten im Zuge wachsender geopolitischer Spannungen hochfahren, geraten Zulieferer unter enormen Druck. Die Anforderungen werden komplexer, Cybersicherheit ist keine Option mehr, und KI ist nicht mehr wegzudenken. All das verlangsamt Designzyklen, blockiert die Fertigung und verzögert die Auslieferung.
Viele unserer Verteidigungskunden haben erhebliche Auftragsrückstände angesammelt. Das erzeugt operative Engpässe in der Versorgungskette – ausgerechnet zu einem Zeitpunkt, an dem sie schneller auf den Markt kommen, widerstandsfähiger werden und die Kontrolle behalten sollen. Und das alles in hochsicheren, regulierten Umgebungen.
Die Wurzel vieler dieser Engpässe liegt in fragmentierten digitalen Strukturen: Enterprise Resource Planning, Product Lifecycle Management, Application Lifecycle Management und Manufacturing Execution Systems sind nicht miteinander vernetzt und liefern kein gemeinsames Bild von Anforderungen, Konfigurationen, Produktionsstatus und Lebenszyklusauswirkungen.
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Eine Branche, die auf allen Ebenen an ihre Grenzen stößt
Was die Verteidigungsindustrie auszeichnet, ist die Verbreitung von Konsortien – das ist die Art, wie viele Hersteller auf den Markt gehen. Ein einzelnes Unternehmen kämpft bereits mit Fragen rund um Marktgeschwindigkeit, operative Komplexität und Lieferkettenlogistik. Multipliziert man das mit zehn, wenn Partner aus dem gesamten Ökosystem hinzukommen, wird die Lage schnell unübersichtlich.
Dazu kommt: Die meisten unserer Kunden versuchen, ihre Produktionskapazität in den nächsten Jahren zu verdoppeln oder sogar zu verdreifachen – mit weniger Personal und in einer weitaus komplexeren Welt.
Der übergeordnete Kontext verändert sich ebenfalls. Regierungen und nationale Streitkräfte steigern ihre Ausgaben erheblich, was bedeutet, dass Zulieferer schneller reagieren und deutlich mehr Material liefern müssen – und dabei strenge nationale und regionale Sicherheits-, Souveränitäts- und Compliance-Anforderungen einhalten müssen.
Auch die Verteidigungstechnologie entwickelt sich rasant weiter. Neue Produkte müssen entwickelt, Markteinführungszeiten verkürzt und die Produktion skaliert werden – und das alles bei anhaltenden Engpässen bei Rohstoffen.
Selbst wo Mittel vorhanden sind, können viele Zulieferer mit der Nachfrage kaum Schritt halten. Hier werden Daten, KI und verwandte Technologien zu zentralen Hebeln – sowohl zur Effizienzsteigerung als auch zum Aufbau widerstandsfähigerer, sichererer und interoperabler Industriekapazitäten.
Wo KI den entscheidenden Unterschied macht
Der nächste Schritt besteht nicht darin, KI einfach in bestehende Abläufe zu integrieren. Verteidigungsorganisationen benötigen softwarebasierte Betriebsmodelle, die Anforderungen, Engineering, Produktion, Logistik und Lebenszyklusfeedback über ein sicheres digitales Rückgrat miteinander verbinden. Genau hier entfaltet Agentic AI ihren Mehrwert: Sie kann Anforderungen interpretieren, Aufgaben koordinieren, Compliance-Prüfungen auslösen, die nächstbesten Maßnahmen empfehlen und Ausnahmen unter klar definierten Governance-Richtlinien an menschliche Experten eskalieren.
Sie kann außerdem große Datenmengen sichten, um Anforderungen präzise zu identifizieren, Simulationen mittels digitaler Zwillinge durchführen und effizientere Logistikwege aufzeigen. Im Verteidigungskontext macht dies KI zu einem Kräftemultiplikator – aber nur dann, wenn sie in sichere, souveräne digitale Architekturen eingebettet ist, die schnellere und fundiertere Entscheidungen ermöglichen, ohne die Kontrolle zu gefährden.
Einen der unmittelbarsten Effekte sehen wir im Umgang mit immer komplexeren militärischen Anforderungen und Spezifikationen. Früher definierte jede nationale Streitkraft ihre eigenen Spezifikationen, was schnell zu hoher Komplexität führte. Heute werden diese Anforderungen oft in riesigen Dokumenten gebündelt – nicht 20 Seiten, sondern 2.000 oder mehr.
Man kann sich vorstellen, wie lange ein Ingenieur braucht, um all das zu sichten und festzustellen, was relevant ist und was möglicherweise redundant ist. GenAI kann diesen Aufwand erheblich reduzieren. Statt alles zu lesen, kann ein Ingenieur direkt zu den relevanten Informationen navigieren – etwa alle Anforderungen zu einer bestimmten Technologie herausfiltern – und sich auf das Wesentliche konzentrieren.
KI ermöglicht auch vertrauenswürdige, föderierte Entscheidungsfindung in komplexen Ökosystemen. Daten müssen dort bleiben, wo sie hingehören – innerhalb verschiedener Bereiche einer Organisation oder eines Partnernetzwerks, in einer abgeschotteten Zero-Trust-Umgebung. KI kann dabei die relevantesten Erkenntnisse unter den richtigen Richtlinien bereitstellen, ohne diese Grenzen zu verletzen.
Dieser Ansatz unterstützt die Interoperabilität zwischen der NATO und Partnernetzwerken und wahrt zugleich nationale Kontrolle, Governance und Datensouveränität.
Realitätscheck: Daten, Risiken und menschliche Bereitschaft
Natürlich sind all das keine leichten Aufgaben. Die erste und offensichtlichste Herausforderung ist die Datenqualität. Wenn die Daten schlecht sind, wird das Ergebnis schlecht sein – egal wie gut die KI ist. Das Risiko wächst mit zunehmender Autonomie der Systeme. Wenn etwas schiefläuft, muss es schnell erkannt werden. Andernfalls besteht die Gefahr, ungewollte Wirkketten auszulösen.
Früher gab es mehr Kontrollpunkte mit menschlicher Beteiligung, sodass Probleme frühzeitig erkannt werden konnten. Je stärker die Automatisierung, desto später werden Probleme sichtbar. Dann kann ihre Behebung sehr teuer werden.
Einige Einschränkungen sind spezifisch für die Verteidigung. Der Betrieb über mehrere Organisationen in hochsicheren Umgebungen hinweg lässt weniger Experimentierfreiheit als in anderen Branchen. Lösungen müssen verteidigungstaugliche Sicherheitsanforderungen erfüllen, Prüfbarkeit priorisieren und nationalen sowie EU-Regulierungsrahmen entsprechen.
Im Verteidigungsbereich muss KI-Governance in das Betriebsmodell eingebettet sein: Datenprovenienz, Modellvalidierung, Prüfpfade, menschliche Genehmigungspunkte, Red-Team-Übungen und sichere Deployment-Pipelines sind keine optionalen Ergänzungen.
Dann ist da noch der Faktor Mensch. Es hält sich hartnäckig das Missverständnis, KI sei dazu da, Menschen zu ersetzen. Was wir tatsächlich sehen, ist ein deutlich größerer Mehrwert darin, Menschen zu unterstützen und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren. Trotzdem werden einige repetitive Tätigkeiten wegfallen – was bedeutet, dass Mitarbeitende für analytischere, entscheidungsorientierte Aufgaben weiterqualifiziert werden müssen.
Damit wird Changemanagement zum kritischen Erfolgsfaktor, denn die Bereitschaft der Menschen für KI ist eine erhebliche Hürde. Vertrauen sie ihr? Akzeptieren sie sie? Ob Führungskräfte, operative Teams oder Mitarbeitende an der Front – die menschliche Seite von KI wird oft unterschätzt. Ohne sie wird die Technologie ihr Versprechen nicht einlösen.
Kein „Klein anfangen" mehr
Derzeit gibt es in vielen Organisationen noch widersprüchliche Botschaften rund um KI. Was kann KI wirklich leisten, und wie beweisen wir ihren Wert? Diese Unsicherheit führt oft zu einer „Klein anfangen"-Mentalität – ein paar Anwendungsfälle testen und schnelle Erfolge suchen.
Der wirksamere Ansatz: fokussiert starten, aber von Anfang an für Skalierung entwerfen. Ein oder zwei hocheffektive Wertströme auswählen – zum Beispiel Requirements Engineering, Lieferantenrisiko, Produktionsplanung oder vorausschauende Wartung – und KI von Beginn an mit Governance, Sicherheit, Kontrollen und messbaren Ergebnissen vollständig implementieren.
Momentum, Governance und Vertrauen aufzubauen ist das, was KI letztlich in einer sicheren, regelkonformen und operativ wirksamen Weise skalierbar macht – und hilft, Widerstände zu überwinden.
Die richtige KI-Balance finden
Was sich in der Verteidigungstechnologie im letzten Jahr am stärksten verändert hat, ist die Haltung. Organisationen sind von der Beobachtung von KI dazu übergegangen, sich zu fragen, wie sie sie umsetzen können – sie sehen KI als notwendig an, nicht mehr als optional.
KI kann unglaublich leistungsstark sein, ist aber auch disruptiv. Eine erfolgreiche Umsetzung bedeutet, Geschwindigkeit mit Kontrolle in Einklang zu bringen, Innovation mit Sicherheit und Technologie mit Menschen.
Für die Verteidigungsindustrie wird diese Balance zunehmend entscheidend – denn das Ziel ist nicht nur, schneller zu werden, sondern dies auf eine Weise zu tun, die Durchhaltefähigkeit stärkt, Informationshoheit und Souveränität wahrt und das Vertrauen in alliierten Ökosystemen erhält.
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IHR NÄCHSTER SCHRITT
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