Trumps neues KI-Executive-Order: Zentralisierung statt Verschärfung – was Unternehmen jetzt wissen müssen

Die US-Regierung hat Mitte Dezember 2025 ein neues Executive Order vorgelegt, das die Weichen für die künftige Regulierung von Künstlicher Intelligenz in den Vereinigten Staaten neu stellt. Anders als viele erwartet hatten, geht es dabei nicht um strengere Transparenzpflichten oder Sicherheitsprüfungen, sondern um die Begrenzung staatlicher Eingriffe und die Zentralisierung der KI-Governance auf Bundesebene.

Für Unternehmen mit Aktivitäten in den USA – ob als KI-Anbieter oder als Anwender in regulierten Branchen – verändert sich damit der regulatorische Rahmen grundlegend. Der Flickenteppich unterschiedlicher State Laws soll zurückgedrängt, ein „nationaler, minimal belastender Rahmen“ etabliert und ein Vorstoß in Richtung bundesweites KI-Gesetz vorbereitet werden.

Im Folgenden werden Kontext, Inhalte und Implikationen des Executive Orders analysiert – mit Fokus auf den konkreten Konsequenzen für Unternehmen und Organisationen in den kommenden 12–24 Monaten.

Kontext: Was ist passiert – und wer ist betroffen?

Politische Ausgangslage

Seit 2023 haben mehrere US-Bundesstaaten eigene KI-Gesetze und -Verordnungen erlassen oder vorbereitet – darunter u. a. Colorado mit dem Artificial Intelligence Act (S.B. 24-205), Kalifornien mit Entwürfen zu Transparenz und Bias-Minderung sowie verschiedene Regelungen zu Hochrisiko-Anwendungen, Diskriminierung und Verbraucherschutz. Ziel vieler dieser Gesetze ist es, insbesondere „high-risk AI“ (z. B. Kreditvergabe, HR, Gesundheitswesen, kritische Infrastruktur) zu regulieren und Pflichten zu Dokumentation, Risikomanagement und Transparenz einzuführen.

Die Bundesregierung unter Präsident Trump verfolgt dagegen seit Anfang 2025 eine klar deregulierte, wachstumsorientierte KI-Strategie. Frühere Maßnahmen wie Executive Order 14179 „Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence“ hatten bereits auf weniger Regulierung und die Entfernung „ideologischer“ Anforderungen an KI-Modelle abgezielt. Mit dem neuen Executive Order zur „nationalen KI-Politik“ geht das Weiße Haus nun einen deutlichen Schritt weiter.

Kerninhalt des neuen Executive Orders

Das neue Executive Order (im Folgenden „EO“) verfolgt drei zentrale Ziele:

1. Zentralisierung der KI-Governance auf Bundesebene

- Es wird explizit als Politik der USA festgelegt, die „globale KI-Dominanz“ der Vereinigten Staaten durch ein „minimal belastendes nationales Politik-Framework“ zu sichern.

- Die Zersplitterung durch „50 unterschiedliche, teils widersprüchliche“ State Laws wird als Gefahr für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit dargestellt.

1. Zurückdrängen „oneröser“ einzelstaatlicher KI-Gesetze

- Der Justizminister (Attorney General) wird verpflichtet, eine AI Litigation Task Force zu etablieren, die gezielt gegen Landesgesetze vorgehen soll, die im Widerspruch zur Bundespolitik stehen – etwa wegen Verstoßes gegen die Commerce Clause (zwischenstaatlicher Handel) oder aufgrund angeblicher Verfassungswidrigkeit.

- Der Handelsminister (Secretary of Commerce) soll eine systematische Bewertung staatlicher KI-Gesetze vorlegen und jene identifizieren, die als „onerous“ (übermäßig belastend) gelten – insbesondere, wenn sie:

- KI-Modelle zwingen, „wahrheitsgemäße Ausgaben zu verändern“, oder

- Entwickler/Anwender zu Offenlegungen verpflichten, die als Verstoß gegen die First Amendment-Rechte (Meinungsfreiheit) interpretiert werden könnten.

1. Vorbereitung eines bundesweiten KI-Rahmengesetzes mit Vorrang vor Landesrecht

- Das EO fordert die Ausarbeitung eines legislativen Vorschlags für ein nationales KI-Regime, das State Laws in zentralen Bereichen präemptiv überlagern soll.

- Gleichzeitig werden Carve-outs definiert: Bestimmte Themen – etwa Kinderschutz, Datenzentrums-Infrastruktur und Beschaffung von KI durch staatliche Stellen – sollen weiterhin im Ermessen der Bundesstaaten bleiben.

Wer ist direkt betroffen?

• US-Bundesstaaten mit bestehenden oder geplanten KI-Gesetzen (z. B. Colorado, Kalifornien, Illinois) müssen mit direkten rechtlichen Angriffen und potenziell gekürzten Fördermitteln rechnen.

• US-Unternehmen, insbesondere:

- KI-Modell- und Plattformanbieter,

- Betreiber großer KI-gestützter Plattformen und Dienste (Cloud, SaaS, LLM-Angebote),

- regulierte Anwender (Banken, Versicherungen, Health, kritische Infrastruktur),

- Betreiber von Rechenzentren und energieintensiver KI-Cluster.

• Nicht-US-Unternehmen (z. B. europäische Konzerne), die in den USA KI-Dienste anbieten oder dort Niederlassungen/F&E-Zentren betreiben, sind mittelbar betroffen, weil sie sich zwischen unterschiedlichen Compliance-Logiken (EU AI Act vs. US-Minimalstandard) positionieren müssen.

Detaillierte Analyse: Auswirkungen, Chancen und Risiken

1. Weniger regulatorischer Flickenteppich – aber auf Kosten von Schutzstandards

Aus Unternehmenssicht adressiert das EO einen realen Schmerzpunkt:

• Unterschiedliche Definitionen von „high-risk AI“,

• divergierende Transparenz- und Dokumentationspflichten,

• sowie teils abweichende Anforderungen an menschliche Aufsicht und Risikomanagement.

Diese Vielfalt hätte zu hohen Implementierungs- und Monitoringkosten geführt, insbesondere für Anbieter, die landesweit oder international operieren. Das EO versucht, diese Komplexität durch einen einheitlichen, bundeseinheitlichen Standard zu ersetzen.

Gleichzeitig ist klar: Der anvisierte Standard ist nicht höher, sondern niedriger als viele bestehende oder geplante State Laws. Risiken:

• Geringere verbindliche Vorgaben für Bias-Minderung und Fairness,

• schwächere Transparenzpflichten gegenüber Endnutzer:innen,

• weniger robuste Mindeststandards für Sicherheitsprüfungen und Red-Teaming.

Für Unternehmen bedeutet das kurzfristig:

• Reduzierte Compliance-Komplexität, geringere unmittelbare Umstellungskosten.

• Langfristig jedoch höhere Reputations- und Haftungsrisiken, wenn die Lücke zwischen regulatorischem Mindeststandard und gesellschaftlichen Erwartungen (oder EU-Anforderungen) wächst.

2. Rechtsunsicherheit durch Bundesstaat–Bund-Konflikt

Zentrales Element des EO ist die AI Litigation Task Force, die State Laws gezielt angreifen soll. Daraus ergeben sich mehrere Ebenen von Rechtsunsicherheit:

• Für Unternehmen ist unklar, welche State Laws in den nächsten 1–3 Jahren tatsächlich Bestand haben.

• Laufende oder geplante Compliance-Projekte in Bezug auf einzelne State Acts (z. B. Colorado) könnten durch Verfahren vor Bundesgerichten de facto ausgesetzt, angepasst oder hinfällig werden.

• Gleichzeitig bleiben bestehende State Laws zunächst in Kraft, bis Gerichte anders entscheiden oder der Kongress ein umfassendes Bundesgesetz verabschiedet.

Unternehmen stehen damit vor einem Moving Target:

• Kurz- und mittelfristig müssen sie State Laws weiterhin ernst nehmen, um kein Non-Compliance-Risiko zu eingehen.

• Parallel müssen sie beobachten, welche Teile dieser Gesetze von Bundesbehörden explizit angegriffen oder von Gerichten kassiert werden.

3. Einsatz von Fördermitteln als politisches Druckmittel

Das EO verknüpft KI-Politik mit der Vergabe von Fördergeldern, insbesondere aus Programmen wie Broadband Equity Access and Deployment (BEAD):

• Staaten mit „onerous AI laws“ sollen bestimmte „non-deployment“-Mittel nicht mehr erhalten.

• Bundesbehörden werden aufgefordert zu prüfen, ob sie eigene Förderprogramme an das Fehlen solcher Gesetze oder an eine Nichtdurchsetzung bestehender Regelungen knüpfen können.

Für Unternehmen hat das indirekte, aber relevante Folgen:

• In Staaten, die auf Bundesmittel angewiesen sind (z. B. für Breitbandausbau, digitale Infrastruktur), könnte politischer Druck entstehen, striktere KI-Regeln zurückzunehmen oder nicht durchzusetzen.

• Investitionsentscheidungen in Rechenzentren, KI-Hubs und digitale Infrastruktur müssen künftig stärker entlang der Frage der Fördermittelstabilität und politischen Planbarkeit getroffen werden.

4. Vorstufe zu einem nationalen KI-Rahmengesetz

Das EO ist ausdrücklich als Vorbereitung auf ein bundesweites KI-Gesetz angelegt, das State Laws präemptiv überlagern soll. Aus Unternehmensperspektive sind folgende Trends absehbar:

1. Bundesstandard als Minimalrahmen

- Wahrscheinlich ist ein Gesetz, das vorrangig auf Wettbewerbsfähigkeit, Innovation und nationale Sicherheit abzielt.

- Harte Vorgaben zu Transparenz, Risikoklassen oder menschlicher Aufsicht werden – anders als im EU AI Act – voraussichtlich zurückhaltend und eher prinzipienbasiert ausgestaltet.

1. Internationale Asymmetrie

- Unternehmen, die sowohl in der EU als auch in den USA agieren, werden sich auf asymmetrische Pflichtenniveaus einstellen müssen.

- Im Ergebnis entsteht ein „lowest common denominator“-Regime in den USA und ein „high baseline“-Regime in der EU.

1. Politische Volatilität

- Da die US-KI-Politik stark präsidenten- und administrationsabhängig ist, bleibt offen, ob und wie lange eine minimalistische Ausrichtung Bestand hat.

- Langfristige Investitionen in KI-Governance-Strukturen sollten deshalb adaptiv und politisch robust angelegt werden.

Praxisbeispiele und konkrete Implikationen

Beispiel 1: KI-gestützte Kredit- und Risikoprüfung (Finanzsektor)

Ein bundesweit tätiges Kreditinstitut setzt Machine-Learning-Modelle für Scoring und Betrugserkennung ein. In mehreren Staaten bestehen oder drohen:

• Pflichten zur Erklärung automatisierter Entscheidungen,

• Vorgaben zum Monitoring von Bias (z. B. entlang von geschützten Merkmalen),

• Meldepflichten für „high-risk AI“.

Mit dem neuen EO:

• Die Bank kann kurzfristig nicht davon ausgehen, dass diese Pflichten entfallen – die Gesetze bleiben bis zu einer gerichtlichen Entscheidung oder neuen Bundesgesetzgebung gültig.

• Mittel- bis langfristig ist jedoch wahrscheinlich, dass ein bundesweites Rahmenwerk entsteht, das weniger detailliert und weniger streng ist als die strengsten State Laws.

Konsequenz:

• Ein rein „auf US-Bundesrecht optimiertes“ Compliance-Setup (Minimalstandard) wäre riskant, insbesondere für Institute, die parallel EU-Anforderungen (z. B. AI Act, Anti-Diskriminierungsrecht) erfüllen müssen.

• Sinnvoll ist ein übergreifendes, konzernweites KI-Risikomanagement, das sich am strengsten relevanten Rechtsraum (meist EU) orientiert und dann nach unten skaliert.

Beispiel 2: Generative KI-Plattform (B2B-SaaS)

Ein SaaS-Anbieter betreibt eine generative KI-Plattform für Unternehmenskunden (Text, Code, Bilder). Einige State Bills sehen u. a. vor:

• Kennzeichnungspflichten für AI-generierte Inhalte,

• Rechenschaftspflichten gegenüber Endkunden,

• Anforderungen an Content-Filter und Missbrauchsprävention.

Das EO kritisiert genau solche Regelungen als potenziell „onerous“ – insbesondere, wenn sie Modelle zwingen, „wahrheitsgemäße Ausgaben“ zu verändern oder bestimmte ideologische Inhalte zu bevorzugen.

Implikationen:

• Der Anbieter kann mittelfristig mit einem relativ liberalen Bundesstandard rechnen, der viele inhaltliche Eingriffe in Modellantworten als problematisch ansieht.

• Aus geschäftlicher Sicht bleibt aber ein starkes Interesse vieler Unternehmenskunden an Content-Sicherheit, Markenschutz und Haftungsbegrenzung.

Empfehlung:

• Unabhängig vom Mindeststandard sollten vertragliche und technische Sicherheitsmechanismen (Content-Moderation, Abuse-Detection, Logging, Kunden-konfigurierbare Filter) bereitgestellt werden.

• So wird einerseits der regulatorische Minimalstandard eingehalten, andererseits das Risiko kundenseitiger Regressforderungen und Reputationsschäden reduziert.

Beispiel 3: Rechenzentren und KI-Infrastruktur

Parallel zum EO verschärfen US-Energie- und Netzregulatoren (z. B. FERC) die Anforderungen für KI-getriebene, hochenergieintensive Rechenzentren und deren Netzanbindung. Während das EO auf weniger inhaltliche KI-Regulierung zielt, nimmt die Infra- und Energieseite regulatorisch an Bedeutung zu.

Folgen für Betreiber und große KI-Nutzer:

• Standortentscheidungen müssen nicht nur auf Basis von Steuer- und Arbeitskosten, sondern verstärkt anhand von Netzregeln, Energiepreisen und Genehmigungsfähigkeit getroffen werden.

• Einzelstaaten könnten versuchen, striktere KI-spezifische Regeln zu umgehen, indem sie infrastrukturbezogene Auflagen (z. B. beim Energieverbrauch, Abwärmemanagement) nutzen – Bereiche, die vom EO explizit weniger stark präemptiert werden sollen.

Business-Relevanz: Was Unternehmen jetzt tun sollten

1. Strategische Beobachtung und Szenarioplanung

Unternehmen mit US-Exposure sollten ein dediziertes Monitoring für:

• die Arbeit der AI Litigation Task Force,

• relevante Gerichtsentscheidungen zu State Laws,

• sowie die Erarbeitung des angekündigten bundesweiten KI-Gesetzes einrichten.

Empfehlenswert ist ein Szenario-Ansatz (z. B. 2026/2027):

1. Status quo plus: State Laws bleiben weitgehend bestehen, EO bleibt politisches Signal, aber ohne massive Durchschlagskraft.

2. Bundesdominanz: Kernelemente wichtiger State Laws werden durch Gerichte geschwächt, ein bundeseinheitliches, eher dereguliertes Rahmenwerk setzt sich durch.

3. Hybrid: Bundesrahmen mit klaren Mindeststandards, aber Spielräume für strengere Anforderungen in ausgewählten Bereichen (ähnlich Umweltrecht).

2. Konsistentes, global ausgerichtetes KI-Governance-Modell

Statt reaktiv von Rechtsraum zu Rechtsraum zu springen, sollten Unternehmen ein konzernweites KI-Governance-Framework etablieren, das:

• auf Risikobasierung und Transparenz setzt,

• Mindeststandards für Modell- und Daten-Governance, Bias-Monitoring, Human Oversight und Incident-Response definiert,

• und diese Anforderungen dann lokal spezifisch verschärft oder operationalisiert (z. B. nach EU, UK, US, APAC).

Damit lassen sich:

• Redundante Doppelstrukturen vermeiden,

• Audit- und Zertifizierungsprozesse (z. B. ISO/IEC-Normen zu KI) effizienter gestalten,

• und die Anpassungsfähigkeit an politische Kurswechsel erhöhen.

3. Reputations- und Vertrauensdimension explizit managen

Gerade weil der US-Bundesstandard tendenziell niedrig ist, wird die Erwartung von Kund:innen, Partnern und Öffentlichkeit zur faktischen Leitplanke. Unternehmen sollten:

• Freiwillige Transparenzmaßnahmen etablieren (z. B. Model Cards, System Cards, Impact Assessments),

• klare Nutzungsrichtlinien und Sicherheitsmechanismen kommunizieren,

• und in besonders sensiblen Bereichen (HR, Health, Finanzen) zusätzliche interne Prüfprozesse vorsehen – auch wenn das Recht es (noch) nicht verlangt.

4. Standort- und Partnerstrategie neu bewerten

Die wachsende Divergenz zwischen EU-Hochstandardregulierung und US-Minimalrahmen macht es notwendig, Standort- und Partnerentscheidungen gezielt zu überprüfen:

• Wo werden High-Risk-Anwendungen entwickelt und trainiert (z. B. Europa vs. USA)?

• Welche Rechtsordnung soll bei Streitfällen gelten (Rechtswahlklauseln in Verträgen)?

• Welche Cloud- und Infrastrukturpartner können mehrere Regimes gleichzeitig abdecken (z. B. EU AI Act, U.S.-Bundesrecht, branchenspezifische Normen)?

Fazit: Zentrale Erkenntnisse für Entscheidungsträger

Das neue Executive Order des Weißen Hauses verschiebt den Schwerpunkt der US-KI-Politik deutlich: weg von kleinteiligen, einzelstaatlichen Regimen und hin zu einem zentralisierten, eher unternehmensfreundlichen Bundesrahmen. Für Unternehmen reduziert das potenziell den regulatorischen Flickenteppich – erhöht aber gleichzeitig die Anforderungen an eigenverantwortliche Governance und an die Fähigkeit, mit unterschiedlichen internationalen Regimelogiken umzugehen.

Wesentliche Takeaways:

• Zentralisierung statt Verschärfung: Das EO zielt nicht auf strengere, sondern auf weniger Regulierung durch einen bundeseinheitlichen, „minimal belastenden“ Rahmen – der vor allem State Laws zurückdrängen soll.

• Rechts- und Planungsunsicherheit: Bis ein Bundesgesetz steht und Gerichte über die Angriffe auf State Laws entschieden haben, bleibt der Rechtsrahmen volatil. Unternehmen müssen mit parallelen Anforderungen rechnen.

• Fördermittel als Hebel: Die Koppelung von Förderprogrammen an „freundliche“ KI-Gesetze schafft politischen Druck auf Bundesstaaten und beeinflusst indirekt Standort- und Investitionsentscheidungen.

• Asymmetrie zu EU-Vorgaben: Der zu erwartende US-Bundesstandard liegt klar unter dem Niveau des EU AI Acts. Global agierende Unternehmen sollten sich daher am strengsten relevanten Regime orientieren.

• Eigenverantwortliche Governance wird zum Differenzierungsfaktor: Wer sich allein auf Minimal-Compliance in den USA stützt, riskiert Reputations- und Haftungsschäden. Ein robustes, global ausgerichtetes KI-Governance-Modell wird zum strategischen Asset.

• Frühe Vorbereitung zahlt sich aus: Unternehmen, die bereits jetzt interne Prozesse, Dokumentation und Risiko-Controls auf ein höheres, EU-kompatibles Niveau heben, können spätere Anpassungen an US- oder andere Rahmenwerke deutlich effizienter bewältigen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was regelt das neue KI-Executive-Order der Trump-Regierung grundsätzlich?

Das neue Executive Order setzt auf eine zentralisierte, „minimal belastende“ KI-Politik auf Bundesebene. Es zielt darauf ab, strenge oder divergierende einzelstaatliche KI-Gesetze zurückzudrängen und einen einheitlichen, unternehmensfreundlichen Rahmen zu schaffen, der die globale Wettbewerbsfähigkeit der USA sichern soll.

Wie soll die Zentralisierung der KI-Governance in den USA konkret funktionieren?

Die Zentralisierung erfolgt durch ein nationales KI-Politik-Framework, das bundesweit gelten und in Kernbereichen Vorrang vor Landesrecht haben soll. Dazu kommen eine AI Litigation Task Force, die gezielt gegen strenge State Laws vorgeht, sowie ein geplanter Gesetzesvorschlag für ein bundesweites KI-Rahmengesetz mit Präemption gegenüber widersprechenden Bundesstaatsregelungen.

Welche Auswirkungen hat das Executive Order auf bestehende und geplante KI-Gesetze der US-Bundesstaaten?

Bestehende und geplante KI-Gesetze der Bundesstaaten geraten stärker unter Druck, bleiben aber vorerst in Kraft. Zugleich steigt das Risiko, dass besonders strenge oder innovationsfeindlich bewertete Regelungen durch Bundesklagen geschwächt oder gekippt werden, was bei Unternehmen zu erheblicher Rechts- und Planungsunsicherheit führt.

Was ist der Unterschied zwischen dem geplanten US-KI-Bundesstandard und dem EU AI Act?

Der angestrebte US-Bundesstandard ist deutlich stärker auf Innovationsförderung, Wettbewerbsfähigkeit und nationale Sicherheit ausgerichtet und enthält voraussichtlich weniger detaillierte Vorgaben zu Transparenz, Risikoklassen und menschlicher Aufsicht. Der EU AI Act hingegen etabliert ein hohes, risikobasiertes Schutzniveau mit strengen Pflichten für Hochrisiko-Systeme, wodurch eine deutliche Asymmetrie der Compliance-Anforderungen zwischen EU und USA entsteht.

Wie wirkt sich das Executive Order auf Compliance-Strategien von Unternehmen aus?

Kurzfristig reduziert ein möglicher bundesweiter Minimalstandard den regulatorischen Flickenteppich und senkt Implementierungskosten. Langfristig steigt jedoch das Risiko von Reputationsschäden, Haftungsfällen und Konflikten mit strengeren Rechtsordnungen wie der EU, wenn Unternehmen sich nur am US-Mindestniveau orientieren.

Wie nutzen Bund und Bundesstaaten Fördermittel im Kontext der neuen KI-Politik?

Das Executive Order ermöglicht es Bundesbehörden, Förderprogramme – etwa für digitale Infrastruktur – an das Vorhandensein oder die Nichtdurchsetzung „oneröser“ KI-Gesetze zu koppeln. Dadurch entstehen politische und wirtschaftliche Anreize für Bundesstaaten, strengere KI-Regeln abzuschwächen, was indirekt auch Standort- und Investitionsentscheidungen von Unternehmen beeinflusst.

Was sollten international agierende Unternehmen jetzt konkret tun?

Unternehmen sollten ein global ausgerichtetes KI-Governance-Modell etablieren, das sich am strengsten relevanten Rechtsrahmen – meist dem EU AI Act – orientiert und von dort aus nach unten skaliert. Dazu gehören konzernweite Standards für Risikomanagement, Transparenz, Bias-Monitoring und Human Oversight sowie ein aktives Monitoring der US-Entwicklungen rund um AI Litigation Task Force und künftiges Bundesgesetz.