Allianz Risk Barometer 2026: Warum KI in nur einem Jahr zum zweitgrößten Unternehmensrisiko wird

Der heute veröffentlichte Allianz Risk Barometer 2026 markiert einen Wendepunkt im globalen Risikoverständnis von Unternehmen. Erstmals steigt Künstliche Intelligenz (KI) weltweit auf Platz 2 der wichtigsten Geschäftsrisiken – nach Cybervorfällen, aber noch vor klassischen Themen wie Betriebsunterbrechungen, Naturkatastrophen oder Lieferkettenstörungen. Innerhalb eines Jahres springt KI damit von Rang 10 in die Spitzengruppe der globalen Unternehmensrisiken.

Für Entscheider bedeutet das: KI ist nicht mehr primär ein Innovations- oder Effizienzthema, sondern ein zentrales Risikoobjekt, das aktiv gemanagt, versicherbar gemacht und in Governance- und Compliance-Strukturen eingebettet werden muss.

Kontext: Was der Allianz Risk Barometer 2026 über KI-Risiken sagt

Wer befragt wurde und was neu ist

Der Allianz Risk Barometer 2026 basiert auf den Einschätzungen von über 3.000 Risikoexperten, Führungskräften und Underwritern aus fast 100 Ländern. Ziel ist es, jährlich die aus Unternehmenssicht wichtigsten externen Geschäftsrisiken zu identifizieren.

Die zentrale Veränderung 2026:

• Cybervorfälle bleiben zum fünften Mal in Folge das weltweit wichtigste Geschäftsrisiko (Platz 1, 42 % der Nennungen).

• Künstliche Intelligenz steigt mit 32–38 % der Antworten (je nach Region) von Platz 10 (2025) auf Platz 2 (2026) und ist damit der mit Abstand größte Aufsteiger.

• Betriebsunterbrechungen fallen global auf Platz 3 zurück – zum ersten Mal überhaupt nicht mehr in den Top 2.

• In nahezu allen Regionen rangiert KI inzwischen unter den Top-3-Risiken; in Europa auf Platz 3, in Amerika, Asien-Pazifik sowie Afrika/Nahost sogar auf Platz 2.

Besonders bemerkenswert: Laut Allianz sehen viele Befragte durchaus weiterhin erhebliche Chancen in KI, aber die Erwartung einer Intensivierung der Risiken über die nächsten Jahre hebt das Thema in der Risikowahrnehmung deutlich an. KI wird als komplexe Quelle operativer, rechtlicher und reputationsbezogener Risiken beschrieben – und zwar quer über Branchen und Unternehmensgrößen hinweg.

Regionale und nationale Unterschiede

Der Bericht zeigt zudem, dass die Wahrnehmung von KI-Risiken regional unterschiedlich ausgeprägt ist:

• Global: KI ist auf Platz 2 und in allen wichtigen Weltregionen in den Top 3.

• Europa: KI erreicht Platz 3, bleibt aber deutlich vor klassischen Themen wie Fachkräftemangel oder Energieversorgung in vielen Märkten.

• Deutschland (laut deutscher Fassung des Barometers): Cyber und Betriebsunterbrechung bleiben zwar vorn, aber KI steigt neu in das Ranking ein und positioniert sich bereits im oberen Mittelfeld.

• Schweiz: KI erscheint erstmals im nationalen Ranking und springt dort direkt auf Platz 2 hinter Cyber.

Damit zeigt sich: KI ist nicht länger ein Nischenthema einzelner „digitaler“ Branchen, sondern wird als Querschnittsrisiko verstanden, das jede Organisation betreffen kann, die datengetriebene und automatisierte Prozesse nutzt.

Detaillierte Analyse: Warum KI so schnell zum Top-Risiko geworden ist

1. Geschwindigkeit der Einführung vs. Reife von Governance und Regulierung

Ein wesentlicher Treiber für den Sprung in den Rankings ist die Diskrepanz zwischen Adoptionsgeschwindigkeit und Governance-Reife:

• Generative und agentische KI-Systeme sind binnen weniger Quartale in Kernprozesse, Kundenkontakt und Entscheidungsunterstützung eingezogen.

• In vielen Unternehmen werden KI-Lösungen zunächst als Effizienzhebel genutzt – Governance, Risikomethoden, Kontrollmechanismen und Haftungsfragen folgen zeitlich versetzt.

• Regulatorische Rahmenwerke (z. B. KI-spezifische Regulierung in der EU oder branchenspezifische Aufsichtsanforderungen) befinden sich teils noch in Umsetzung, während operative KI-Nutzung bereits skaliert.

Diese Asymmetrie führt zu einer Situation, in der Organisationen exponierter sind als ihre formalisierten Schutzmechanismen. Der Risk Barometer spiegelt genau diese Sorge der Befragten wider.

2. Operative Risiken: Fehlentscheidungen, Systemausfälle, Abhängigkeit von Dritten

Unter den befragten Risikoexperten wird KI vor allem als operatives Risiko gesehen, das sich auf Geschäftsprozesse, Lieferketten und Servicequalität auswirkt. Typische Risikoquellen:

• Fehlentscheidungen durch KI-Systeme (z. B. fehlerhafte Kreditentscheidungen, Pricing-Fehler, falsche Klassifikation in Compliance-Prozessen) mit potenziell hohen finanziellen und rechtlichen Folgen.

• Systemausfälle oder Fehlfunktionen, die zu Betriebsunterbrechungen führen – etwa wenn KI zentral in der Produktionsplanung, im Handelssystem oder in der Logistiksteuerung eingesetzt wird.

• Abhängigkeit von Drittanbietern (Cloud-, Modell- und Datenprovider), die die eigene Resilienz gegenüber Störungen, Ausfällen oder Sicherheitsvorfällen bei Partnern reduziert.

• Datenqualität und Modellrisiken, etwa Verzerrungen in Trainingsdaten, veraltete Modelle oder mangelnde Robustheit gegenüber neuen Marktbedingungen.

Bemerkenswert aus Managementsicht: KI wird damit auch als Treiber anderer Spitzenrisiken verstanden – insbesondere von Cyberrisiken und Betriebsunterbrechungen. Die Risiken sind also nicht isoliert, sondern verstärken sich gegenseitig.

3. Haftungs- und Compliance-Risiken: Wer trägt die Verantwortung?

Mit zunehmender Einbettung von KI in kritische Prozesse verschärfen sich Haftungsfragen:

• Wer haftet für Schäden, wenn eine KI-gestützte Entscheidung zu finanziellen Verlusten oder Personenschäden führt – der Betreiber, der Hersteller, der Datenlieferant?

• Wie ist Verantwortung verteilt, wenn Agenten autonom handeln, aber auf Basis von Parametern, die von Mitarbeitenden gesetzt wurden?

• Wie lassen sich aufsichtsrechtliche Anforderungen (z. B. Dokumentationspflichten, Nachvollziehbarkeit, „human in the loop“) in hochautomatisierten, KI-getriebenen Prozessen einhalten?

Hinzu kommt das Thema Regulatory Risk: In vielen Jurisdiktionen werden gerade spezifische Pflichten für Hochrisiko-KI-Systeme definiert. Verstöße können zu Bußgeldern, Betriebsbeschränkungen oder Produktionsstopps führen – und damit wiederum Betriebsunterbrechungen auslösen.

4. Reputationsrisiken: Schnelle Eskalation durch Transparenz und Öffentlichkeit

Ein weiterer Aspekt, der den Sprung von KI in die Top-2 erklärt, sind Reputationsrisiken:

• Diskriminierende oder ethisch fragwürdige Entscheidungen von KI-Systemen können binnen Stunden öffentlich werden und Markenvertrauen nachhaltig beschädigen.

• Fehlerhafte oder irreführende Inhalte generativer KI im Kundenkontakt (z. B. falsche Finanz- oder Gesundheitsauskünfte) führen zu Vertrauensverlust und potenziell zu Kollektivklagen.

• Der Einsatz von KI ohne transparente Kommunikation kann in sensiblen Bereichen (HR, Gesundheit, Recht, Finanzdienstleistungen) gesellschaftlich und politisch stark kritisiert werden.

Reputationsrisiken sind schwer zu quantifizieren, aber aus Sicht von Vorständen hoch relevant – vor allem, weil sie sich schnell in Umsatzeinbußen, regulatorische Eingriffe und Talentabwanderung übersetzen können.

5. KI als Verstärker bestehender Cyber- und Betrugsrisiken

Der Allianz Risk Barometer weist explizit darauf hin, dass KI selbst ein Treiber für die Weiterentwicklung von Cyberrisiken ist:

• Angreifer nutzen KI zur Automatisierung und Personalisierung von Phishing- und Social-Engineering-Kampagnen.

• Schadsoftware wird durch KI dynamischer, schwerer erkennbar und kann sich adaptiv an Sicherheitsmechanismen anpassen.

• Deepfakes und synthetische Medien erhöhen das Risiko von CEO-Fraud, Zahlungsanweisungsbetrug und politisch motivierten Desinformationskampagnen.

Damit entsteht eine Risikoverflechtung: Cyber bleibt zwar Einzelrisiko #1, wird aber durch KI weiter verschärft. Unternehmen müssen beides gemeinsam denken.

Praktische Beispiele und Szenarien aus der Unternehmenspraxis

Beispiel 1: KI-gestützte Kreditentscheidung im Finanzsektor

Eine Bank nutzt ein KI-Modell zur automatisierten Kreditwürdigkeitsprüfung. Das Modell wird auf historischen Daten trainiert und ist für hohe Volumina im Massengeschäft ausgelegt.

Risikokonstellation:

• Das Modell reproduziert indirekte Diskriminierungsmuster, da bestimmte Kundengruppen historisch schlechtere Kreditkonditionen erhielten.

• Interne Validierung und Dokumentation sind unzureichend, das Modell wird trotzdem produktiv gesetzt.

• Eine zivilgesellschaftliche Organisation deckt systematische Benachteiligungen auf; Medien berichten breit.

Folgen:

• Reputationsschaden, Verlust von Kund:innen und regulatorische Untersuchungen.

• Pflicht zur Umstellung des Modells, Entschädigungszahlungen und Nachregulierung von Tausenden von Verträgen.

• Intern werden Risk-Management- und Compliance-Rollen massiv ausgebaut – ein kurzfristiger Kosten- und Ressourcenpeak.

Beispiel 2: KI-gesteuerte Produktionsplanung in der Industrie

Ein Fertigungsunternehmen optimiert seine Produktionsplanung mit einer agentischen KI, die Aufträge, Lieferkettenstatus und Energiekosten berücksichtigt.

Risikokonstellation:

• Die KI ist stark von Echtzeitdaten mehrerer Zulieferer abhängig.

• Ein Datenfehler in einem kritischen Zulieferersystem führt zu falschen Kapazitätsannahmen.

• Die KI priorisiert auf Basis fehlerhafter Daten, was zu Engpässen bei Schlüsselkomponenten führt.

Folgen:

• Mehrtägiger Stillstand einer zentralen Fertigungslinie.

• Vertragsstrafen gegenüber Abnehmern, Umsatz- und Margenverluste.

• Nachträgliche Diskussion mit Versicherern, ob der Vorfall als Betriebsunterbrechung, IT-Ausfall oder Bedienfehler zu werten ist.

Beispiel 3: KI im Kundenservice und rechtliche Haftung

Ein Versicherer setzt einen generativen KI-Chatbot für erste Auskünfte zu Versicherungsbedingungen ein.

Risikokonstellation:

• Der Chatbot gibt in Einzelfällen unvollständige oder fehlerhafte Informationen zur Deckung bestimmter Schäden.

• Kunden berufen sich später auf diese Auskünfte und klagen, nachdem Leistungen verweigert wurden.

Folgen:

• Juristische Auseinandersetzungen über Verbindlichkeit von KI-generierten Aussagen.

• Anpassung von AGB, verpflichtende Disclaimer, stärkere Einbindung von Fachpersonal („human in the loop“).

• Überprüfung der Versicherbarkeit eigener KI-Verantwortung.

Diese Beispiele verdeutlichen, warum KI im Risk Barometer nicht nur als technisches Thema, sondern als businesskritisches Querschnittsrisiko wahrgenommen wird.

Geschäftliche Relevanz: Was Unternehmen jetzt konkret tun sollten

1. KI-Risiko explizit im Enterprise Risk Management (ERM) verankern

• Eigene Risikokategorie „KI“ im Risikokatalog schaffen – nicht nur als Unterpunkt von IT oder Innovation.

• Risikoinventur durchführen: Wo wird KI bereits heute eingesetzt? Wo ist sie geplant? Welche Geschäftsprozesse sind betroffen?

• Szenarioanalysen entwickeln (z. B. Ausfall kritischer KI-Systeme, Haftungsklagen, regulatorische Sanktionen, KI-gestützte Betrugsfälle).

2. Governance-Strukturen und Rollen definieren

• Einrichtung eines KI-Risikokomitees oder Integration in bestehende Risk- & Compliance-Gremien.

• Klare Rollen und Verantwortlichkeiten: Wer verantwortet Modellrisiken, wer Datenqualität, wer regulatorische Compliance?

• Aufbau eines KI-Register/Modellregisters, das alle produktiven KI-Systeme, ihre Kritikalität, Datenquellen, Verantwortliche und Kontrollmechanismen dokumentiert.

3. Technische und organisatorische Kontrollen etablieren

• Modellgovernance: Standards für Entwicklung, Validierung, Monitoring und Decommissioning von KI-Modellen.

• Kontinuierliches Monitoring von Performance, Drift, Bias und Robustheit, ergänzt durch regelmäßige Stresstests.

• „Human in the loop“ oder „human on the loop“ dort, wo Entscheidungen materiell für Kunden, Patienten, Mitarbeitende oder Finanzlage sind.

4. Integration in Cyber- und BCM-Strategien

• Verzahnung von KI-Risikomanagement mit Cybersecurity: KI-Systeme als besonders schützenswerte Assets klassifizieren.

• Anpassung von Business-Continuity-Management (BCM): Was passiert, wenn ein zentrales KI-System ausfällt oder kompromittiert wird? Gibt es Fallback-Prozesse?

• Definition von Notfallplänen für Fehlfunktionen oder Missbrauch von KI (z. B. Missbrauch von internen Agenten, unbefugte Modellnutzung).

5. Versicherbarkeit von KI-Risiken prüfen und aktiv gestalten

Der Allianz Risk Barometer ist auch ein Signal der Versicherungswirtschaft an Unternehmen:

• Bestehende Cyber- und Haftpflichtpolicen auf Deckung von KI-bezogenen Schäden überprüfen (z. B. fehlerhafte KI-Entscheidungen, Reputationsfolgen, Betriebsunterbrechungen).

• Mit Versicherern diskutieren, wie neue Deckungskonzepte für KI-Risiken aussehen können – etwa modulare Bausteine für Modellhaftung, Datenvorfälle oder KI-gestützte Angriffe.

• Datenqualität, Governance und Transparenz als „Underwriting-relevante Faktoren“ verstehen: Je besser dokumentiert und gesteuert, desto eher sind entsprechende Risiken versicherbar und zu tragbaren Konditionen abdeckbar.

6. Kompetenzen, Kultur und Kommunikation anpassen

• Aufbau von interdisziplinären Teams (IT, Data Science, Recht, Compliance, Fachbereiche), die gemeinsam KI-Lösungen verantworten.

• Schulungsprogramme für Management und Schlüsselrollen zu KI-Risiken, regulatorischen Anforderungen und Best Practices.

• Transparente Kommunikation gegenüber Mitarbeitenden, Kunden und Aufsichtsbehörden, wie KI eingesetzt wird und welche Kontrollen bestehen.

Fazit: KI-Risiko aktiv gestalten statt nur reagieren

Der Allianz Risk Barometer 2026 macht deutlich: KI ist in der Risikowahrnehmung der Unternehmen in kürzester Zeit an die Spitze gerückt. Der Sprung auf Platz 2 der globalen Unternehmensrisiken ist weniger Ausdruck von Technikangst, sondern von Realismus gegenüber der Geschwindigkeit und Reichweite der Transformation.

Für Vorstände und Entscheider bedeutet das vor allem drei Dinge: KI muss als eigenständiges Risikofeld anerkannt, in bestehende Strukturen integriert und zugleich als Versicherungs- und Governance-Thema verstanden werden. Wer KI weiterhin ausschließlich als Innovationsprojekt behandelt, läuft Gefahr, in der nächsten Risk-Barometer-Runde nicht nur höhere Risiken zu sehen, sondern bereits konkrete Schäden zu bilanzieren.

Kernbotschaften für Unternehmen:

• KI ist 2026 weltweit auf Platz 2 der Unternehmensrisiken aufgestiegen und wird in fast allen Regionen und Branchen als Top-3-Risiko gesehen.

• Die Kombination aus schneller Adaption und noch unzureichender Governance führt zu einer erhöhten Exponierung gegenüber operativen, rechtlichen und Reputationsrisiken.

• KI verstärkt bestehende Spitzenrisiken wie Cybervorfälle und Betriebsunterbrechungen und ist eng mit ihnen verflochten.

• Unternehmen sollten KI-Risiken explizit im Enterprise Risk Management verankern, Governance-Strukturen und Kontrollen aufbauen und ihre Versicherungsdeckungen kritisch überprüfen.

• Interdisziplinäre Kompetenzen, klare Verantwortlichkeiten und transparente Kommunikation sind zentrale Hebel, um KI sowohl als Chance zu nutzen als auch als Risiko beherrschbar zu machen.

• Der Allianz Risk Barometer 2026 ist ein Signal, dass sich Budget- und Investitionsentscheidungen in Richtung strukturiertes KI-Risikomanagement verschieben werden – und verschieben müssen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist der Allianz Risk Barometer 2026 und welche Rolle spielt KI darin?

Der Allianz Risk Barometer 2026 ist eine jährliche Umfrage unter über 3.000 Risikoexperten und Führungskräften weltweit zu den wichtigsten Geschäftsrisiken. In der Ausgabe 2026 steigt Künstliche Intelligenz erstmals auf Platz 2 der globalen Unternehmensrisiken – direkt hinter Cybervorfällen und deutlich vor klassischen Risiken wie Betriebsunterbrechungen oder Naturkatastrophen.

Warum ist Künstliche Intelligenz in nur einem Jahr vom Platz 10 auf Platz 2 der Unternehmensrisiken aufgestiegen?

Der Sprung erklärt sich vor allem durch die extrem schnelle Einführung von generativer und agentischer KI in Kernprozesse bei gleichzeitig noch unreifen Governance- und Regulierungsstrukturen. Unternehmen nutzen KI bereits breit, ohne dass Risikomethoden, Kontrollen und Haftungsfragen in gleichem Tempo nachgezogen wurden, wodurch die gefühlte Exponierung stark steigt.

Welche konkreten Risiken entstehen Unternehmen durch den Einsatz von KI laut Allianz Risk Barometer 2026?

Der Bericht benennt insbesondere operative Risiken wie Fehlentscheidungen von KI-Systemen, Systemausfälle, Abhängigkeit von Drittanbietern sowie Daten- und Modellrisiken. Hinzu kommen erhebliche Haftungs- und Compliance-Risiken, etwa bei Verstößen gegen neue KI-Regulierungen, sowie Reputationsrisiken durch diskriminierende, fehlerhafte oder intransparente KI-Entscheidungen.

Wie verstärkt KI andere Top-Risiken wie Cybervorfälle und Betriebsunterbrechungen?

KI wirkt als Risiko-Multiplikator, weil sie sowohl Angreifern als auch Verteidigern neue Werkzeuge liefert. Cyberkriminelle nutzen KI für personalisierte Phishing-Kampagnen, adaptiven Schadcode und Deepfakes, während Ausfälle zentraler KI-Systeme direkt zu Betriebsunterbrechungen führen können, wenn sie in Produktionsplanung, Logistik oder Finanzprozessen verankert sind.

Was sollten Unternehmen jetzt konkret tun, um KI-Risiken besser zu steuern?

Unternehmen sollten KI als eigene Risikokategorie im Enterprise Risk Management verankern, eine Bestandsaufnahme aller KI-Einsätze durchführen und Szenarioanalysen entwickeln. Parallel sind Governance-Strukturen wie KI-Risikokomitees, Modellregister, klare Verantwortlichkeiten sowie technische und organisatorische Kontrollen für Entwicklung, Monitoring und Notfallpläne aufzubauen.

Wie beeinflusst der Allianz Risk Barometer 2026 die Versicherungsstrategien von Unternehmen im Umgang mit KI?

Der Bericht signalisiert, dass Versicherer KI-Risiken zunehmend als eigenständiges Zeichnungsfeld betrachten. Unternehmen sollten bestehende Cyber- und Haftpflichtpolicen gezielt auf KI-bezogene Schäden prüfen und mit Versicherern neue Deckungskonzepte für Modellhaftung, Datenvorfälle, KI-gestützte Angriffe und daraus resultierende Betriebsunterbrechungen entwickeln.

Welche Bedeutung haben Kompetenzen, Kultur und Kommunikation für ein wirksames KI-Risikomanagement?

Ein effektives KI-Risikomanagement erfordert interdisziplinäre Teams aus IT, Data Science, Recht, Compliance und Fachbereichen sowie gezielte Schulungsprogramme für Management und Schlüsselrollen. Ebenso wichtig sind eine transparente Kommunikation darüber, wie KI eingesetzt wird und welche Kontrollen existieren, sowie eine Unternehmenskultur, die verantwortungsvollen KI-Einsatz und kritisches Hinterfragen fördert.