US-Verkehrsministerium setzt bei Sicherheitsregeln auf Google Gemini: Chancen, Risiken und Folgen für regulierte Branchen

Einleitung

Das US-Verkehrsministerium (Department of Transportation, DOT) plant, Googles generatives KI-Modell Gemini systematisch zur Erstellung von Entwürfen für Bundesvorschriften einzusetzen – insbesondere für sicherheitsrelevante Regelwerke in Luftfahrt, Straßenverkehr, Schienen- und Pipelineaufsicht. Grundlage sind interne Präsentationen und Berichte über eine im Dezember 2025 vorgestellte Initiative, die Entwürfe binnen Minuten erzeugen soll, anstatt wie bisher über Monate.

Für Unternehmen in regulierten Branchen ist das mehr als ein technisches Experiment: Es deutet auf einen strukturellen Wandel in der Art hin, wie staatliche Regeln entstehen, formuliert und begründet werden. Dieser Beitrag ordnet die aktuellen Entwicklungen ein, analysiert Risiken und Chancen und zeigt, welche Handlungsfelder sich jetzt abzeichnen – auch für europäische und deutsche Unternehmen mit US‑Bezug.

Kontext: Was ist passiert und wer ist beteiligt?

Die Grundzüge der DOT-Initiative

Laut den in den letzten Tagen bekannt gewordenen Informationen verfolgt das DOT eine klare Strategie:

• Einsatz von Google Gemini als zentrales Werkzeug, um Textentwürfe für Bundesregulierungen und deren Begründungen („Preambles“) zu generieren.

• Ziel: drastische Beschleunigung des Regelsetzungsprozesses: Vom Regelungsvorhaben bis zum fertigen Entwurf für die Prüfung durch das Office of Information and Regulatory Affairs (OIRA) sollen nur noch rund 30 Tage vergehen.

• Zeitvorgabe für Entwürfe: Interne Präsentationen sprechen davon, dass ein erster Regelentwurf in ca. 20–30 Minuten aus Gemini generiert werden könne – statt Wochen oder Monaten klassischer Expertenarbeit.

• Anwendungsfelder: Sicherheitsstandards in der zivilen Luftfahrt, Vorschriften für den Transport gefährlicher Güter, Pipeline-Sicherheit, Qualifikationsanforderungen für Berufsfahrer und weitere Regelungsbereiche des DOT.

Tragend ist dabei die Aussage des DOT-Chefsyndikus Gregory Zerzan, man brauche nicht die „perfekte“ oder „sehr gute“ Regel, sondern eine, die „gut genug“ sei – verbunden mit dem erklärten Ziel, den Markt mit vielen neuen und geänderten Regeln zu „fluten“.

Rolle von Google Gemini

Gemini ist Googles aktuelle Familie großer Sprachmodelle, die in verschiedenen Varianten (von leichten bis hin zu leistungsstarken Versionen) eingesetzt werden kann. Das DOT plant, Gemini vor allem als:

• Textgenerator für Regelungsentwürfe (Regeltexte und Begründungen),

• Recherche- und Zusammenfassungswerkzeug für bestehende Rechts- und Fachtexte

zu nutzen. Damit wird ein kommerzielles, proprietäres Modell in einen hochsensiblen Teil der staatlichen Hoheitsausübung integriert: die Formulierung rechtlich bindender Normen.

Interner Widerstand und öffentliche Kritik

Innerhalb des DOT und in Fachkreisen regt sich deutliche Kritik:

• Bedenken hinsichtlich Qualität und Fehleranfälligkeit: LLMs sind bekannt dafür, plausible, aber faktisch falsche Ausgaben zu erzeugen („Halluzinationen“). Bei Sicherheitsregeln für Luftfahrt, Pipeline- und Straßenverkehr kann dies gravierende reale Folgen haben.

• Vergleich mit „Highschool-Praktikant“: Kritiker im DOT beschreiben den Output von Gemini eher als Arbeitsergebnis eines unerfahrenen Praktikanten, das umfassender Nachbearbeitung bedarf.

• Sorge vor Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter: Durch die enge Anbindung an ein Google-Modell entsteht faktisch eine Form von Vendor Lock-in auf der behördlichen Seite.

• Mangelnde Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Externe Stakeholder können weder Trainingsdaten noch interne Prompt-Gestaltung oder Modellversionen nachvollziehen, obwohl diese den Inhalt von Rechtsnormen maßgeblich beeinflussen.

Trotz dieser Vorbehalte treibt die politische Leitungsebene den Ansatz als Beschleunigungsinstrument für Regulierung voran.

Detaillierte Analyse: Auswirkungen, Risiken und Chancen

1. Veränderung des Regelsetzungsprozesses

#### Von Expertenentwürfen zu KI-generierten Rohfassungen

Traditionell werden Regelungen im DOT durch Teams aus Juristen, Ingenieuren und Fachreferenten erarbeitet. Dieser Prozess ist langsam, aber nachvollziehbar und gut dokumentierbar. Mit Gemini verschiebt sich das Gewicht:

• Phase 1 – Prompting statt Erstentwurf: Fachreferenten spezifizieren Anforderungen und rechtliche Rahmenbedingungen in Form von Prompts. Gemini erzeugt auf dieser Basis Textbausteine oder ganze Entwürfe.

• Phase 2 – Redaktion und Prüfung: Menschliche Experten redigieren den Entwurf, prüfen Konsistenz, Rechtmäßigkeit und fachliche Korrektheit.

• Phase 3 – Konsultation und Finalisierung: Öffentliche Konsultation, Stellungnahmen, Überarbeitung und finale Verabschiedung.

De facto wird damit die Erstformulierung von Regeln – also ein entscheidender kreativer und strukturgebender Schritt – auf ein KI-System ausgelagert. Das verändert Einfluss- und Fehlerquellen.

#### Beschleunigung als politisches Ziel

Der zentrale Vorteil aus Sicht der politischen Führung ist offensichtlich:

• Mehr Regelungsprojekte parallel: Wenn Entwürfe in Minuten generiert werden, können deutlich mehr Vorhaben gleichzeitig angestoßen werden.

• Schnellere Reaktion auf Ereignisse: Nach Unfällen, Skandalen oder technischen Neuerungen können Regelungen in wesentlich kürzerer Zeit vorgelegt werden.

Für Unternehmen bedeutet dies:

• Häufigere und schnellere Regulierungsänderungen, auf die Compliance- und Rechtsabteilungen reagieren müssen.

• Verkürzte Planungshorizonte für Investitionen, Produkteinführungen und technische Anpassungen, weil sich Rahmenbedingungen in höherer Frequenz ändern können.

2. Risiken für Qualität, Rechtssicherheit und Sicherheit

#### Halluzinationen und Auslassungen

LLMs produzieren Sprachmuster, keine juristisch-logischen Beweise. In ersten internen Tests soll Gemini Entwürfe erzeugt haben, in denen zentraler Regelungstext fehlte, der anschließend manuell ergänzt werden musste. Schon kleine Lücken oder Mehrdeutigkeiten können bei Sicherheitsregeln:

• Haftungszuweisungen verschieben,

• Schlupflöcher eröffnen,

• oder zu Interpretationskonflikten zwischen Aufsicht, Unternehmen und Gerichten führen.

Im Extremfall können Fehlregulierungen mittelbar zu Unfällen beitragen – etwa durch unklare Wartungspflichten, unzureichende Inspektionsintervalle oder missverständliche Dokumentationsanforderungen.

#### „Gut genug“ als gefährliche Leitlinie

Die vom DOT-Führungspersonal verwendete Formel „gut genug“ sendet ein klares Signal: Qualität und Konsistenz stehen hinter Geschwindigkeit zurück. In sicherheitskritischen Sektoren ist dies ein Bruch mit der üblichen Sicherheitskultur, die auf:

• konservative Gestaltung,

• Mehrfachprüfungen,

• robusten Sicherheitsmargen

setzt. Die Diskrepanz zwischen dieser Kultur und einem KI-getriebenen „Masse statt Klasse“-Ansatz ist erheblich.

#### Rechtsstaatliche Bedenken

Aus rechtsstaatlicher Perspektive stellen sich neue Fragen:

• Nachvollziehbarkeit: Wie kann ein Gericht Jahre später nachvollziehen, warum eine bestimmte Formulierung gewählt wurde, wenn der Ursprung in einer Black-Box-KI mit nicht offengelegten Trainingsdaten liegt?

• Verantwortlichkeit: Wer ist verantwortlich, wenn sich eine Formulierung als problematisch erweist – der Behördenmitarbeiter, die politische Leitung, der KI-Anbieter?

• Überprüfbarkeit: Können Betroffene substantiiert rügen, dass ein Regelungstext auf fehlerhaften KI-Ausgaben beruht, ohne Zugang zur verwendeten Modellkonfiguration zu haben?

3. Chancen und mögliche Effizienzgewinne

Trotz aller Risiken existieren auch potenzielle Vorteile, wenn das System verantwortungsvoll eingesetzt wird:

• Schnelle Erstellung von Varianten: Gemini kann unterschiedliche sprachliche und strukturelle Varianten generieren, die Experten als Ausgangsbasis nutzen.

• Entlastung bei Routinepassagen: Viele Teile von Begründungen sind tatsächlich wiederkehrend und formalisiert. Hier kann KI konsistente Standardpassagen liefern.

• Bessere Konsolidierung von Quellen: KI kann umfangreiche Materialien (Gutachten, technische Normen, Unfallanalysen) vorsortieren und zusammenfassen.

Ob diese Vorteile realisiert werden, hängt jedoch maßgeblich von:

• klaren Einsatzgrenzen,

• Verifikations- und Qualitätssicherungsprozessen,

• und einem dokumentierten menschlichen Review

ab. Der aktuell kommunizierte „gut genug“-Ansatz lässt Zweifel, ob diese Bedingungen eingehalten werden.

4. Vendor Lock-in und Wettbewerb

Die Wahl eines spezifischen Modells (Google Gemini) hat mehrere strukturelle Folgen:

• Technische Abhängigkeit: Prompt-Templates, interne Workflows und Integrationen werden auf Gemini zugeschnitten. Ein späterer Wechsel zu einem anderen Anbieter wird organisatorisch und technisch aufwendig.

• Informationsasymmetrie: Google kennt Nutzungsdaten, Fehlermuster und Optimierungspotenziale des Modells – das DOT hingegen nur indirekt. Daraus kann ein dauerhafter Wissensvorsprung entstehen.

• Marktsignal: Wenn ein großes US-Ministerium einen bestimmten Anbieter nutzt, kann das die Marktposition dieses Anbieters im Public-Sector-Segment stärken und zu Nachahmung in anderen Behörden führen.

Für Unternehmen bedeutet das, dass Regulierungstexte von der „Sprache“ eines bestimmten KI-Modells geprägt sein können – inklusive typischer Formulierungen, Definitionen und Strukturen.

Praktische Beispiele und Implikationen für Unternehmen

Beispiel 1: Neue Luftfahrtsicherheitsregel nach einem Zwischenfall

Angenommen, nach einem Beinahe-Zusammenstoß zweier Flugzeuge beschließt das DOT kurzfristig, Mindestabstände in bestimmten Lufträumen neu zu regeln:

1. Prompting: Fachreferenten beschreiben den Vorfall, verweisen auf bestehende ICAO-Standards und bitten Gemini um einen Entwurf für eine verschärfte Regelung inklusive Begründung.

2. KI-Entwurf: Gemini liefert innerhalb von 30 Minuten einen 20-seitigen Entwurf.

3. Review unter Zeitdruck: Angesichts politischen Drucks und enger Fristen wird der Entwurf nur begrenzt überarbeitet.

4. Veröffentlichung: Die Regel tritt nach Konsultation und Kommentierung in Kraft.

Für Fluggesellschaften und Flughäfen kann dies bedeuten:

• Kurzfristige Anpassungen von Flugplänen und Slot-Management,

• Investitionen in technische Systeme, um neue Abstandsregeln zu überwachen,

• erhöhte Komplexität in der internationalen Harmonisierung, wenn US-Regeln sich schneller und häufiger ändern als internationale Standards.

Beispiel 2: Automotive-Sicherheitsvorschriften für Fahrerassistenzsysteme

Stellen wir uns eine KI-gestützte Aktualisierung von Vorschriften für Fahrerassistenzsysteme (z. B. Spurhalteassistenten) vor:

• Gemini wird beauftragt, neue Testprotokolle und Dokumentationspflichten zu formulieren.

• Das Modell reichert die Entwürfe mit aus anderen Rechtsbereichen bekannten Formulierungen an.

• Es entstehen unklare Abgrenzungen zwischen teilautomatisierten und hochautomatisierten Funktionen.

Hersteller, Zulieferer und Softwareanbieter müssten:

• umfangreiche Legal- und Engineering-Reviews durchführen, um zu klären, welche Systeme genau betroffen sind,

• ihre Produktdokumentation und Sicherheitsargumentationen an die neue Terminologie anpassen,

• gegebenenfalls zusätzliche Nachweise für Aufsichtsbehörden erbringen.

Beispiel 3: Pipeline-Sicherheitsregeln und Umweltauflagen

Bei Pipelines könnten KI-gestützte Regeln etwa:

• neue Monitoringpflichten,

• verschärfte Prüfintervalle,

• oder zusätzliche Berichtspflichten

enthalten. Wenn Formulierungen mehrdeutig sind, kann dies:

• zu unterschiedlichen Interpretationen zwischen Unternehmen und Aufsicht führen,

• Rechtsstreitigkeiten auslösen,

• oder Investitionen verzögern, weil Unternehmen Klarheit durch ergänzende Leitlinien oder Präzedenzfälle abwarten.

Geschäftliche Relevanz: Was Unternehmen jetzt tun sollten

1. „AI-aware“ Regulatory Intelligence aufbauen

Unternehmen sollten ihre Beobachtung und Analyse von Regulierung explizit um die Dimension „KI-gestützte Entstehung“ erweitern:

• Kennzeichnung von KI-verdächtigen Texten: Auffällige Muster (ungewöhnlich einheitliche Formulierungen, fehlende Verweise, generische Begründungen) können ein Indiz für KI-Ursprung sein.

• Vergleich von Entwurfs- und Endversionen: Starke Änderungen zwischen Entwurf und finaler Regel können zeigen, wo menschliche Experten korrigierend eingegriffen haben.

• Monitoring politischer Signale: Ähnliche Initiativen könnten in anderen US-Behörden oder in anderen Rechtsordnungen folgen.

2. Eigene Nutzung von KI in Compliance-Prozessen professionalisieren

Wenn Regulierer KI einsetzen, werden sie mittelfristig auch von Unternehmen systematischere, dokumentierte KI-Nutzung in der Compliance erwarten. Empfohlen sind:

• Interne Richtlinien, wann und wie KI bei der Auslegung von Vorschriften, beim Reporting und bei Stellungnahmen genutzt wird.

• Nachvollziehbare Protokollierung von KI-Einsätzen (Prompts, Versionen, menschliche Reviews).

• Qualitäts- und Plausibilitätsprüfungen als verpflichtender Schritt vor jeder externen Verwendung KI-generierter Inhalte.

3. Juristische Strategien anpassen

Unternehmen sollten mit ihren Rechtsabteilungen und externen Kanzleien prüfen:

• Wie sich KI-gestützte Entstehungsprozesse in künftigen Anfechtungsverfahren nutzen lassen, etwa um mangelnde Sorgfalt bei der Regelsetzung zu rügen.

• Ob sich zusätzliche Argumentationslinien ergeben, z. B. bei offensichtlich unbegründeten oder widersprüchlichen Regelungspassagen.

• Wie sich Beweisstrategien anpassen lassen, wenn interne Regierungsdokumente Prompting-Anweisungen und KI-Ausgaben enthalten.

4. Technische und organisatorische Resilienz stärken

Da sich Regulierungszyklen verkürzen könnten, sollten Unternehmen ihre Organisation auf höhere Dynamik einstellen:

• Modulare Compliance-Architekturen, in denen Anforderungen als konfigurierbare Regeln in Systemen hinterlegt sind.

• Schnell anpassbare Produkt- und Prozessdokumentation, idealerweise mit eigenem, kontrolliertem Einsatz von KI als Assistenz, aber unter striktem menschlichen Review.

• Engere Verzahnung von Recht, Technik und Operations, etwa durch interdisziplinäre Taskforces für kritische Regelungsvorhaben.

5. Internationale und europäische Perspektive berücksichtigen

Auch wenn die aktuelle Entwicklung US-spezifisch ist, sollten europäische Unternehmen und Regulierer aufmerksam beobachten:

• Spillover-Effekte: US-Regeln prägen globale Lieferketten, Zertifizierungen und technische Standards.

• Vergleich mit EU-Grundsätzen: Der EU AI Act und bestehende Verwaltungsgrundsätze setzen stärkere Akzente auf Transparenz, Risikomanagement und menschliche Aufsicht. Ein zu großer Abstand der Praxis zwischen EU und USA kann zu Compliance-Spannungen international tätiger Unternehmen führen.

Fazit: Kernaussagen und Handlungsempfehlungen

Der geplante KI-Einsatz des US-Verkehrsministeriums in der Regelsetzung markiert einen Wendepunkt: Erstmals soll ein großes Bundesressort ein kommerzielles Sprachmodell tief in einen Kernbereich staatlicher Normsetzung integrieren. Für Unternehmen bedeutet das eine neue Stufe regulatorischer Unsicherheit, aber auch die Chance, eigene Compliance-Strukturen zukunftsfähig zu machen.

Zentrale Takeaways für Unternehmen und Organisationen:

• Regelsetzung wird schneller und volatiler: KI-generierte Entwürfe ermöglichen eine höhere Taktfrequenz von Vorschriften. Planungs- und Compliance-Prozesse müssen auf häufigere Änderungen ausgelegt sein.

• Qualitäts- und Sicherheitsrisiken steigen: Halluzinationen, Lücken und Mehrdeutigkeiten in KI-generierten Regeltexten können Rechts- und Sicherheitsrisiken erhöhen. Unternehmen benötigen verstärkte juristische und technische Prüfkapazitäten.

• Transparenz- und Rechtsstaatsfragen werden zentral: Die Black-Box-Natur kommerzieller LLMs wirft neue Fragen zur Anfechtbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Regulierung auf, die in Rechtsstrategien berücksichtigt werden sollten.

• Eigene KI-Nutzung professionalisieren: Wer KI in Compliance, Reporting und Regulierungsinteraktion einsetzt, sollte dies dokumentiert, kontrolliert und auditierbar tun – sonst droht ein asymmetrischer Nachteil gegenüber „KI-reifen“ Wettbewerbern.

• Vendor-Lock-in beim Staat hat Folgewirkungen: Die Fokussierung des DOT auf ein spezifisches Modell prägt Sprache und Struktur von Regelungen. Unternehmen tun gut daran, diese Muster systematisch zu analysieren.

• Frühe Beobachtung sichert Handlungsspielraum: Wer jetzt Governance, Monitoring und interne Prozesse auf KI-gestützte Regulierung ausrichtet, kann spätere Anpassungsschocks reduzieren und regulatorische Risiken besser steuern.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was genau plant das US-Verkehrsministerium mit Google Gemini in der Regelsetzung?

Das US-Verkehrsministerium (DOT) will Google Gemini systematisch einsetzen, um Entwürfe für Sicherheitsvorschriften und deren Begründungen zu generieren. Ziel ist es, den Zeitraum vom Regelungsvorhaben bis zum Entwurf drastisch zu verkürzen und deutlich mehr Regelungsprojekte parallel voranzutreiben.

Wie funktioniert der KI-gestützte Prozess zur Erstellung neuer Sicherheitsregeln beim DOT?

Fachreferenten formulieren zunächst Anforderungen und Rahmenbedingungen als Prompt für Gemini, das daraus komplette Regelungsentwürfe erzeugt. Anschließend sollen menschliche Experten diese Entwürfe prüfen, redigieren und in den üblichen Konsultations- und Freigabeprozess überführen – allerdings unter deutlich höherem Zeitdruck als bisher.

Welche Risiken birgt der Einsatz von Google Gemini für Qualität und Rechtssicherheit von Sicherheitsvorschriften?

Sprachmodelle können plausibel klingende, aber fachlich falsche oder lückenhafte Texte erzeugen, was bei Sicherheitsregeln zu unklaren Pflichten, Schlupflöchern und Interpretationskonflikten führen kann. Zudem erschweren die Black-Box-Natur des Modells und der „gut genug“-Ansatz des DOT die rechtsstaatliche Nachvollziehbarkeit und Zurechenbarkeit von Fehlern.

Welche Auswirkungen hat KI-gestützte Regulierung auf Unternehmen in regulierten Branchen?

Unternehmen müssen mit häufigeren und schnelleren Änderungen von Vorschriften rechnen, was Planungs- und Investitionshorizonte verkürzt und Compliance-Aufwände erhöht. Gleichzeitig steigt der Bedarf an interdisziplinären Prüfungen, um unklare oder mehrdeutige KI-geprägte Regeltexte korrekt zu interpretieren und rechtssicher umzusetzen.

Was ist der Unterschied zwischen traditionell erstellten Regeln und KI-generierten Entwürfen?

Traditionell entstehen Regeln in langen, dokumentierten Prozessen durch Fachjuristen und Experten, die Inhalte Schritt für Schritt entwickeln und begründen. Bei KI-generierten Entwürfen verlagert sich der kreative Erstentwurf in ein proprietäres Modell, während menschliche Experten stärker in eine nachgelagerte Korrektur- und Review-Rolle gedrängt werden.

Was sollten Unternehmen jetzt konkret tun, um sich auf KI-gestützte Regulierung vorzubereiten?

Unternehmen sollten ihre Regulatory-Intelligence-Prozesse erweitern, um KI-typische Muster in Entwurfs- und Endfassungen von Regeln systematisch zu erkennen. Parallel dazu empfiehlt sich der Aufbau professioneller, dokumentierter KI-Nutzung in Compliance, Rechtsanalyse und Reporting, inklusive klarer Richtlinien, Protokollierung und verpflichtenden menschlichen Qualitätsprüfungen.

Wie können europäische und deutsche Unternehmen von der DOT-Initiative betroffen sein?

Viele europäische Unternehmen sind über Lieferketten, Zertifizierungen und technische Standards eng mit dem US-Regelwerk verflochten, sodass KI-bedingte Änderungen im DOT-Bereich direkt oder indirekt auf sie durchschlagen können. Zudem kann ein Auseinanderdriften zwischen US-Praxis und EU-Grundsätzen, etwa aus dem EU AI Act, zusätzliche Compliance-Komplexität für international tätige Unternehmen erzeugen.