Europa muss künstliche Intelligenz schnell nutzen, wenn es wirtschaftlich wettbewerbsfähig bleiben will. Gleichzeitig warnt EZB-Präsidentin Christine Lagarde vor strategischen Abhängigkeiten, die Europas Handlungsspielraum einschränken könnten. Dieses Spannungsfeld stellte sie am 14. September 2026 in Wien ins Zentrum ihrer Rede „A new age of capital: growth, sovereignty and AI“.
Dabei beginnt Lagarde überraschend weit in der Vergangenheit: mit der Wiener Gründerzeit des 19. Jahrhunderts.
Von der Gründerzeit zum KI-Zeitalter
Wien erlebte damals einen enormen wirtschaftlichen und infrastrukturellen Wandel. Kapital floss in neue Technologien, Eisenbahnen und andere Großprojekte. Lagarde erinnert daran, dass europäische Ersparnisse auch den Ausbau der amerikanischen Eisenbahninfrastruktur mitfinanzierten.
Europäisches Kapital half also, die Infrastruktur für Amerikas nächste Wachstumsphase zu finanzieren. Die daraus entstandenen wirtschaftlichen Vorteile blieben jedoch vor allem dort.
Diese historische Parallele nutzt Lagarde für den Blick auf die Gegenwart: Heute fließt erneut viel europäisches Kapital in amerikanische Technologieunternehmen. Haushalte im Euroraum halten laut den von ihr genannten Zahlen rund 440 Milliarden Euro an Beteiligungen an US-Technologiekonzernen.
Gleichzeitig entsteht auch die technologische Infrastruktur des KI-Zeitalters zu einem erheblichen Teil außerhalb Europas.
Was zunächst nach europäischer Wirtschafts- und Technologiepolitik klingt, wirft auch für Unternehmen eine relevante Frage auf:
Welche Abhängigkeiten entstehen, wenn KI zu einem festen Bestandteil der eigenen IT und der Geschäftsprozesse wird?
Europa nutzt KI – die technologische Basis liegt jedoch oft anderswo
Lagardes Ausgangspunkt ist wirtschaftlicher Natur: Europa braucht Produktivitätswachstum – und KI bietet dafür aus ihrer Sicht eine große Chance.
Mehr als die Hälfte der Beschäftigten im Euroraum nutzt bereits KI am Arbeitsplatz. Bei einer schnellen Verbreitung könnte KI nach Schätzungen der EZB das Produktivitätsniveau innerhalb eines Jahrzehnts um bis zu vier Prozent erhöhen.
Gleichzeitig verweist Lagarde auf ein deutliches Ungleichgewicht bei der technologischen Basis: Rund drei Viertel der weltweiten KI-Rechenkapazität befinden sich laut den von ihr angeführten Daten in den USA, in Europa sind es lediglich rund fünf Prozent.
Das allein betrachtet sie allerdings nicht als Problem. Lagarde stellt ausdrücklich fest, dass grundsätzlich nichts dagegenspricht, neue Technologien zu importieren statt selbst zu produzieren – und dass Europa von den US-Investitionen in KI profitiert.
Bei KI sieht sie dennoch besondere Risiken: Daten, Zugang zur Technologie und die Fähigkeit, technologisch an der Spitze mitzuhalten.
Von Datensouveränität zu technologischer Souveränität
Die Frage nach Abhängigkeiten ist in der Unternehmens-IT nicht neu.
Bei Daten stellt sie sich beispielsweise schon lange: Wo werden sie gespeichert? Wer darf darauf zugreifen? Welchem Rechtsraum unterliegt ein Anbieter?
Dabei reicht selbst ein europäischer Speicherort nicht zwingend aus, um Datensouveränität sicherzustellen. Entscheidend sind unter anderem Anbieterstruktur, Rechtsraum und mögliche externe Zugriffsrechte.
Mehr dazu im Beitrag „Datensouveränität und die Realität externer Zugriffsrechte“.
Mit KI wird diese Diskussion größer. Denn Unternehmen benötigen dafür nicht nur Daten, sondern eine ganze technologische Kette: Rechenleistung, Storage, Cloud-Infrastruktur, Plattformen, Modelle, Schnittstellen und externe Services.
Datensouveränität fragt: Behalten wir Kontrolle über unsere Daten?
Technologische Souveränität fragt zusätzlich: Behalten wir ausreichend Kontrolle und Wahlfreiheit über die Technologien, mit denen wir diese Daten nutzen?
Je stärker KI in geschäftskritische Prozesse integriert wird, desto relevanter wird deshalb die Frage, welche Teile dieser technologischen Kette von bestimmten Anbietern oder Technologien abhängen – und wie leicht sie sich bei Bedarf ersetzen lassen.
Ein KI-Service für die Formulierung eines Marketingtextes hat schließlich ein anderes Risikoprofil als ein KI-System, das auf internes Unternehmenswissen zugreift, Produktionsdaten analysiert oder Entscheidungen in einem Kernprozess vorbereitet.
Digitale Souveränität bedeutet nicht technologische Autarkie
Digitale Souveränität bedeutet nicht, jede Technologie selbst zu entwickeln, jede Anwendung im eigenen Rechenzentrum zu betreiben oder ausschließlich europäische Anbieter einzusetzen.
Es geht vielmehr um Wahl- und Handlungsfähigkeit.
Unternehmen sollten wissen, von welchen Technologien kritische Geschäftsprozesse abhängen, wo relevante Daten verarbeitet werden und wie austauschbar zentrale Plattformen und Services tatsächlich sind. Ebenso wichtig ist die Frage, welche Folgen veränderte Zugangs-, Lizenz- oder Betriebsbedingungen hätten.
Damit wird auch ein möglicher Vendor Lock-in relevant. Eine Abhängigkeit muss nicht bewusst entstehen. Sie kann sich über Jahre entwickeln, wenn immer mehr Daten, Anwendungen und Prozesse auf einer Plattform aufbauen. Ein Wechsel ist dann theoretisch vielleicht weiterhin möglich, praktisch aber mit erheblichem technischem, organisatorischem oder wirtschaftlichem Aufwand verbunden.
Nicht jede Abhängigkeit ist deshalb automatisch problematisch. Entscheidend ist, sie zu kennen und bewusst beurteilen zu können.
Die Grundlage dafür sind die eigenen Daten
Technologische Wahlfreiheit allein reicht allerdings nicht aus. Unternehmen müssen ebenso wissen, welche Daten sie besitzen, welche Qualität diese haben, wer dafür verantwortlich ist und welche Informationen überhaupt durch KI verarbeitet werden dürfen.
Denn KI löst bestehende Probleme mit Datenqualität und Governance nicht. Sie kann sie sichtbarer machen und ihre Auswirkungen verstärken.
Welche Voraussetzungen Unternehmen dafür schaffen müssen, haben wir im Beitrag “Zwischen Anspruch und Umsetzung: Warum KI Unternehmen zwingt, ihre Hausaufgaben zu machen” ausführlicher betrachtet.
5 Fragen zur technologischen Abhängigkeit
Für Unternehmen muss aus Lagardes Rede keine europäische Grundsatzdebatte werden. Sie kann vielmehr Anlass sein, die eigene IT-Landschaft anhand einiger konkreter Fragen zu betrachten:
- Von welchen Technologien hängen unsere kritischen Geschäftsprozesse ab?
Dazu gehören nicht nur Anwendungen, sondern auch Cloud-Plattformen, Storage, Schnittstellen, Identitätsdienste, KI-Modelle und externe Services. - Welche dieser Abhängigkeiten haben wir bewusst gewählt?
Vendor Lock-in wird vor allem dann zum Problem, wenn eine Abhängigkeit erst sichtbar wird, sobald ein Wechsel notwendig ist. - Welche Daten verlassen bei KI-Anwendungen unsere kontrollierte Umgebung?
Je sensibler die Daten und je kritischer der Anwendungsfall, desto wichtiger werden Architektur, Governance und Security. - Wie austauschbar sind zentrale Technologien und Services tatsächlich?
Können Daten und Workloads migriert, Modelle oder Anbieter gewechselt und bestehende Schnittstellen weitergenutzt werden? - Wo brauchen wir tatsächlich eigene Kontrolle?
Nicht jede Anwendung benötigt dasselbe Maß an Souveränität. Bei geschäftskritischen Daten, Kernprozessen oder regulatorisch sensiblen Workloads kann mehr Kontrolle jedoch strategisch sinnvoll sein.
Die entscheidende Frage ist nicht “Europa oder USA”
Die Diskussion über digitale Souveränität wird schnell auf die Herkunft eines Technologieanbieters reduziert. Für einzelne Unternehmen greift diese Frage jedoch zu kurz.
Für Unternehmen geht es vielmehr darum, wo und wie sie KI einsetzen wollen – und welche Abhängigkeiten sie dafür bewusst in Kauf nehmen.
Bei einem KI-Tool für allgemeine Aufgaben spielt die technologische Abhängigkeit möglicherweise eine geringere Rolle. Anders kann die Gewichtung aussehen, wenn ein KI-Service eng in Geschäftsprozesse eingebunden wird, auf sensibles Unternehmenswissen zugreift oder langfristig Teil der eigenen IT-Architektur wird.
Technologische Abhängigkeiten müssen dabei nicht grundsätzlich vermieden oder reduziert werden. Entscheidend ist, sie zu kennen, ihre möglichen Auswirkungen einschätzen zu können und auf dieser Grundlage bewusst zu entscheiden. Auch eine Abhängigkeit zu akzeptieren, kann eine sinnvolle Entscheidung sein – wenn sie auf einer realistischen Bewertung von Nutzen, Aufwand und Handlungsmöglichkeiten beruht.
