New-Delhi-Erklärung: Was der neue globale KI-Rahmen für Unternehmen bedeutet

Kontext: Ein neuer Referenzpunkt für globale KI-Governance

Am 21./22. Februar 2026 haben beim India AI Impact Summit in Neu-Delhi 86 Staaten und zwei internationale Organisationen – teils berichten Medien von insgesamt 88 Unterzeichnern – die „New-Delhi-Erklärung“ zur Künstlichen Intelligenz verabschiedet. Sie ist rechtlich nicht bindend, markiert aber den bislang breitesten politischen Konsens zu „sicherer, vertrauenswürdiger und nachhaltiger“ KI.

Für Unternehmen ist dieses Dokument vor allem eines: ein künftiger Referenzrahmen, an dem sich nationale Gesetzgeber, Aufsichtsbehörden, Standardisierungsgremien und große Beschaffer orientieren werden – ähnlich wie es das Pariser Klimaabkommen für Klimastrategien getan hat.

Die sieben strategischen Säulen – in der Unternehmenspraxis gelesen

Die Erklärung strukturiert globale KI-Governance entlang von sieben Säulen. Für Organisationen lassen sich daraus konkrete Handlungsfelder ableiten:

1. Talent- und Kompetenzaufbau

Staaten verpflichten sich, Ausbildung, Umschulung und Weiterbildung im KI-Bereich massiv auszubauen. Für Unternehmen bedeutet das:

• Talentwettbewerb verschärft sich: Mehr Länder bauen eigene KI-Kompetenzen auf; Near- und Offshoring-Standorte könnten attraktiver werden.

• Erwartung an betriebliche Weiterbildung: Politische Initiativen werden zunehmend an Unternehmen gespiegelt, etwa über Förderprogramme mit Qualifizierungspflichten oder Berichtspflichten zu „AI Skills“ der Belegschaft.

Implikation: CIOs und HR-Verantwortliche sollten KI-Weiterbildung nicht als freiwillige Zusatzleistung, sondern als künftigen Compliance- und Standortfaktor behandeln.

2. Demokratisierter Zugang zu KI

Ein Kernziel ist die „Demokratisierung von KI-Ressourcen“ – insbesondere Zugang zu Rechenleistung, Open-Source-Tools und Wissensplattformen für kleinere Staaten, Unternehmen und Start-ups.

Für die Praxis:

• Cloud- und Modellanbieter werden stärker unter Druck geraten, gestufte, faire Zugangsmodelle und Partnerschaften mit dem Globalen Süden anzubieten.

• Unternehmen können damit rechnen, dass öffentlich geförderte Plattformen (z. B. „Global AI Impact Commons“) entstehen, über die Modelle, Datensätze und Best Practices geteilt werden.

Implikation: Innovations- und Datenstrategien sollten solche Commons und Open-Source-Komponenten einplanen – sowohl als Ressource als auch als Wettbewerbsfaktor (Transparenz, Kosten, Abhängigkeiten).

3. Vertrauen, Sicherheit und Menschenrechte

Die Erklärung betont den Aufbau „sicherer, zuverlässiger“ KI, die Privatsphäre, Menschenrechte und nationale Souveränität respektiert. Dazu gehören:

• Schutz vor Missbrauch (z. B. Deepfakes, Wahlmanipulation, Diskriminierung)

• Transparenz- und Nachvollziehbarkeitsanforderungen

• Stärkere Zusammenarbeit bei Cybersicherheit und KI-Sicherheit

Konkrete Folgen für Unternehmen:

• Höhere Sorgfaltsstandards bei Modellwahl, Training und Deployment, insbesondere bei hochrisikobehafteten Anwendungen (Finanzen, Gesundheit, kritische Infrastrukturen, öffentliche Dienste).

• Audit-Fähigkeit wird Mindeststandard: Dokumentation von Trainingsdaten, Modellversionen, Evaluationsmetriken und Risikobewertungen wird nicht nur „Best Practice“, sondern Eintrittskarte für öffentliche Aufträge und regulierte Branchen.

4. Energieeffizienz und Nachhaltigkeit

Angesichts des hohen Energiebedarfs von Rechenzentren fordert die Erklärung klare Leitlinien für energieeffiziente, nachhaltige KI-Systeme.

Implikation für ESG-Strategien:

• KI-Projekte rücken in den Fokus von Klimaberichterstattung und Taxonomie-Fragen.

• Unternehmen werden verstärkt nachweisen müssen, dass sie bei Modelltraining und Inferenz auf effiziente Architekturen, Hardware und Rechenzentren setzen.

Beispiel: Ein Konzern, der großskalige Sprachmodelle im Kundenservice betreibt, wird künftig regulatorisch plausibel begründen müssen, warum die gewählte Architektur gegenüber ressourcensparenderen Alternativen vertretbar ist – und welche Ausgleichsmaßnahmen (z. B. erneuerbare Energien, Effizienzoptimierung) umgesetzt werden.

5. Nutzung von KI für Wirtschaftswachstum UND sozialen Nutzen

Die Erklärung verzahnt wirtschaftlichen Fortschritt explizit mit sozialem Nutzen und Reduktion von Ungleichheiten.

Für Unternehmen heißt das:

• Investoren und Politik werden Impact-Nachweise für KI-Projekte stärker einfordern.

• Förderprogramme und öffentliche Beschaffung werden bevorzugt KI-Lösungen unterstützen, die messbare Beiträge zu Bildung, Gesundheit, Inklusion oder Infrastruktur liefern.

Beispiel: Ein Anbieter von KI-gestützter Diagnostik, der nachweisen kann, dass sein System in ländlichen Regionen die Versorgungsqualität verbessert, wird bessere Chancen auf Fördermittel und internationale Public-Health-Partnerschaften haben.

6. Offene Plattformen und technische Zusammenarbeit

Die Erklärung fordert verstärkte internationale Kooperation in Forschung und Entwicklung – inklusive Netzwerken von Forschungsorganisationen und Nutzung von Open-Source-Plattformen.

Implikation:

• Kooperations- und Konsortialprojekte gewinnen an Bedeutung, insbesondere bei Basisinfrastruktur (Foundation Models, Benchmarks, Sicherheits-Frameworks).

• Unternehmen, die sich in solche Netzwerke einbringen, können Standards aktiv mitprägen – und erhalten frühzeitigen Einblick in künftige regulatorische Erwartungen.

7. Souveränität und unterschiedliche nationale Wege

Trotz globaler Leitlinien betont die New-Delhi-Erklärung die Achtung nationaler Souveränität und spezifischer Kontexte.

Konsequenz:

• Es wird keine völlig einheitliche Weltregulierung geben; stattdessen konvergierende Leitprinzipien mit unterschiedlichen Umsetzungen (EU-KI-Verordnung, US-Selbstregulierungsansatz, strengere nationale Regeln wie in Indien bei Deepfakes).

• Global agierende Unternehmen müssen daher Multi-Jurisdiktions-Strategien für KI-Compliance etablieren.

Governance- und Compliance-Folgen für Unternehmen

Von „Soft Law“ zu harten Vorgaben

Auch wenn die New-Delhi-Erklärung freiwillig ist, ist zu erwarten, dass:

• nationale Regulierer sie als Begründung für neue Gesetze, Leitlinien und Aufsichtsaktivitäten nutzen,

• Branchenstandards (ISO, IEC, IEEE, Branchenverbände) die sieben Säulen in konkrete Normen übersetzen,

• öffentliche Beschaffer (z. B. Ministerien, internationale Organisationen) die Prinzipien in Vergabekriterien und Audit-Checklisten überführen.

Unternehmen, die heute freiwillig Konformität mit diesen Leitlinien anstreben, reduzieren Regulierungs- und Reputationsrisiken in den nächsten Jahren erheblich.

Prioritäten für CIOs, CDOs und Compliance-Teams

1. AI-Governance-Framework aktualisieren

- Abgleich bestehender Policies mit den sieben Säulen (Zugang, Sicherheit, Menschenrechte, Nachhaltigkeit etc.).

- Definition klarer Verantwortlichkeiten (z. B. AI Steering Committee, AI Risk Owner).

1. Risikobasierte Klassifizierung von KI-Anwendungen

- Angelehnt an EU-KI-Verordnung und New-Delhi-Prinzipien: Identifikation von Hochrisiko-Anwendungen, Festlegung zusätzlicher Prüf- und Freigabeprozesse.

1. Dokumentation und Audit-Fähigkeit ausbauen

- Technische Dokumentation (Model Cards, Data Sheets, Logs).

- Prozessdokumentation (Use-Case-Freigabe, Risikoanalysen, Human-in-the-Loop-Mechanismen).

1. ESG- und KI-Strategie verzahnen

- Erfassung des Energie- und Ressourcenverbrauchs von KI-Systemen.

- Integration entsprechender Kennzahlen in Nachhaltigkeitsberichte und Investitionsentscheidungen.

1. Globale Beschaffungs- und Partnerstrategie überprüfen

- Bewertung von Cloud-, Modell- und Datenanbietern entlang der New-Delhi-Prinzipien (Sicherheit, Transparenz, Nachhaltigkeit, Zugangsmodelle).

- Vertragliche Verankerung von Transparenz-, Sicherheits- und Kennzeichnungspflichten, insbesondere bei generativen Modellen.

Fazit: Strategievorsprung durch frühe Ausrichtung

Die New-Delhi-Erklärung schafft keinen sofort bindenden Rechtsrahmen, aber sie definiert die politische Richtung der globalen KI-Governance für die nächsten Jahre. Unternehmen, die ihre KI-Strategie, Governance-Strukturen und Lieferketten jetzt an den sieben Säulen ausrichten,

• sichern sich besseren Zugang zu internationalen Partnerschaften und Förderprogrammen,

• reduzieren das Risiko teurer Nachjustierungen, wenn nationale Gesetze nachziehen,

• und stärken Vertrauen bei Kunden, Aufsichtsbehörden und Mitarbeitenden.

Für Vorstände und Entscheider lautet die zentrale Frage nicht mehr, ob KI reguliert wird, sondern wie eng die eigene Organisation sich an den entstehenden globalen Normen orientiert. Die New-Delhi-Erklärung bietet dafür seit Februar 2026 den bis dato klarsten Kompass.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist die New-Delhi-Erklärung zur Künstlichen Intelligenz?

Die New-Delhi-Erklärung ist ein freiwilliger, globaler Rahmen für eine sichere, vertrauenswürdige und nachhaltige Nutzung von KI, der im Februar 2026 von rund 86–88 Staaten und internationalen Organisationen verabschiedet wurde. Sie ist rechtlich nicht bindend, dient aber als politischer Referenzpunkt für künftige Gesetze, Standards und Vergabekriterien rund um KI.

Welche sieben strategischen Säulen definiert die New-Delhi-Erklärung für die KI-Governance?

Die Erklärung benennt sieben Säulen: Talent- und Kompetenzaufbau, demokratisierter Zugang zu KI, Vertrauen, Sicherheit und Menschenrechte, Energieeffizienz und Nachhaltigkeit, Nutzung von KI für Wirtschaftswachstum und sozialen Nutzen, offene Plattformen und technische Zusammenarbeit sowie Achtung nationaler Souveränität. Unternehmen können diese Säulen direkt in ihre KI-Strategien, Governance-Modelle und Investitionsentscheidungen übersetzen.

Welche praktischen Auswirkungen hat die New-Delhi-Erklärung auf Unternehmen?

Unternehmen müssen mit steigenden Erwartungen an KI-Weiterbildung, Transparenz, Risikomanagement und Audit-Fähigkeit rechnen. Zudem werden Energieverbrauch und Klimawirkung von KI-Systemen stärker in ESG-Berichte einfließen, und öffentliche wie private Auftraggeber werden sich bei Anforderungen und Ausschreibungen zunehmend an den Prinzipien der Erklärung orientieren.

Wie sollten Unternehmen ihre KI-Governance nach der New-Delhi-Erklärung ausrichten?

Unternehmen sollten ihre AI-Governance-Frameworks gegen die sieben Säulen spiegeln und klare Rollen, Prozesse und Dokumentationspflichten definieren. Dazu gehören risikobasierte Klassifizierung von KI-Anwendungen, strukturierte Freigabeprozesse, technische und prozessuale Dokumentation sowie die Verknüpfung von KI-, Compliance- und Nachhaltigkeitszielen.

Was ist der Unterschied zwischen der New-Delhi-Erklärung und verbindlichen KI-Gesetzen wie der EU-KI-Verordnung?

Die New-Delhi-Erklärung ist ein freiwilliger politischer Rahmen, der gemeinsame Leitprinzipien vorgibt, aber selbst keine unmittelbaren Rechtsfolgen auslöst. Nationale und regionale Regelwerke wie die EU-KI-Verordnung setzen diese Prinzipien dagegen in konkrete, rechtlich durchsetzbare Pflichten, Sanktionen und Aufsichtsmechanismen um.

Welche Rolle spielt Nachhaltigkeit im neuen globalen KI-Rahmen?

Nachhaltigkeit ist eine eigene Säule der New-Delhi-Erklärung und adressiert insbesondere den hohen Energiebedarf von KI-Systemen und Rechenzentren. Unternehmen werden vermehrt nachweisen müssen, dass sie effiziente Architekturen, Hardware und Infrastrukturen nutzen und den Klima- und Ressourceneffekt ihrer KI-Anwendungen in ESG-Strategien und Berichterstattung integrieren.

Was sollten Unternehmen jetzt konkret tun, um sich auf die New-Delhi-Erklärung vorzubereiten?

Unternehmen sollten kurzfristig einen Gap-Analyse-Workshop durchführen, in dem bestehende KI-Initiativen und -Richtlinien mit den sieben Säulen abgeglichen werden. Darauf aufbauend empfehlen sich ein aktualisiertes AI-Governance-Framework, der Ausbau von Dokumentation und Audits, die Integration von Energie- und ESG-Kriterien in KI-Projekte sowie eine Überprüfung von Cloud-, Modell- und Datenpartnern entlang der neuen Leitprinzipien.