Künstliche Intelligenz im Sicherheits- und Gefahrenmanagement

Potenziale erkennen, Verantwortung wahren

Künstliche Intelligenz (KI) verändert auch die Welt im Sicherheitsmanagement grundlegend. Vordergründig bei Videoanalyse, Alarmmanagement oder in der vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance). Aber auch klassische Security- und Betriebsfunktionen werden nicht außen vor bleiben. Intelligente Algorithmen erkennen Muster, verdichten Informationen und unterstützen Entscheidungen in Echtzeit. Damit wachsen Leistungsfähigkeit und Reaktionsgeschwindigkeit von Sicherheitsorganisationen erheblich. Gleichzeitig stellt der Einsatz von KI neue Anforderungen an Transparenz, Datenqualität und Verantwortlichkeit.

Vom Datenberg zur Entscheidungshilfe

Sicherheits- und Gefahrenmanagement generieren enorme Datenmengen: Videos, Alarme, Melder- und Sensordaten, Zugriffe, Logfiles, aber auch Lagedaten, Vorkommnisse (Stichwort Big Data), Gefährdungseinschätzungen für Expats, etc. Ohne automatisierte Auswertung sind diese Informationsströme kaum mehr beherrschbar.

KI hilft, Relevantes von Unwichtigem zu trennen, Anomalien zu erkennen, Zusammenhänge sichtbar zu machen, Datenberge zu analysieren und inhaltlich aufzubereiten bis hin zur Generierung von Charts, Graphiken, Folien.

Entscheidend ist dabei nicht, dass Maschinen „denken“, sondern dass sie lernen, aus Gelerntem – im herkömmlichen Sinn Erfahrung genannt – zu generalisieren, also z.B. Muster zu identifizieren, die sich auf neue Situationen übertragen lassen. So wird aus Daten Wissen, aus Wissen Handlung – immer schon grundlegender Handlungsansatz im Sicherheitsmanagement.

Wie funktioniert KI

Künstliche Intelligenz gibt es seit der Entwicklung von automatisierten Datenverarbeitungsroutinen, also seit über 50 Jahren. Künstliche Intelligenz imitiert menschliche Fähigkeiten wie Lernen, Planen oder Erkennen. Grundlage sind maschinelles Lernen und beim heutigen Deep Learning neuronale Netze, die durch Ebenen von mathematischen und logischen Operationen großer Datenmengen bewerten und schlussendlich Wahrscheinlichkeitsergebnisse liefern, nicht absolute Wahrheiten.

Je nach Anwendungsbereich unterscheidet man:

• Schwache KI – spezialisiert auf eine Aufgabe, etwa Sprachsteuerung oder Videoanalyse.
• Generative KI – Systeme, die Inhalte wie Texte, Bilder oder Datenzusammenfassungen erzeugen.
• Starke KI – kann Ergebnisse auf andere Bereiche übertragen oder anwendungsübergreifend verarbeiten. So etwas gibt es bis heute noch nicht, ist aber Ziel der KI-Player.

Für das Sicherheitsmanagement heißt das: KI kann Situationen bewerten, Szenarien simulieren und Entscheidungen vorbereiten – aber sie benötigt stets menschliche Kontrolle und Kontextwissen.

Einsatzfelder im Sicherheits- und Gefahrenmanagement

Die Potenziale künstlicher Intelligenz zeigen sich bereits in vielen alltäglichen sicherheitsrelevanten Bereichen:

1. Unterstützung von Routineaufgaben und -Funktionen

• Recherchen
• Erstellen von Texten, Charts und Graphiken
• Programmierungen, Fehleridentifikation bei Softwarefunktionen
• Textzusammenfassungen, Analysen, Auswertungen, …
• Bildgenerierung
• Mail- und Kommunikationsassistenz
• Automatische Übersetzungen und Transkripierung von Texten und Gesprächen.
• …

2. Erkennen und Bewerten

• KI-gestützte Videoanalyse erkennt Bewegungen, Objekte und Verhaltensmuster, etwa bei Menschenansammlungen oder untypischen Bewegungsabläufen.
• Systeme können Anomalien in Sensordaten oder Zutrittsprotokollen detektieren – ein wichtiger Schritt zur frühzeitigen Gefahrenmeldung.

3. Analysieren und Prognostizieren

• Data-Analytics-Lösungen identifizieren Trends oder Muster, die auf bevorstehende Ereignisse hindeuten.
• Predictive Security und Predictive Maintenance verbessern Planbarkeit und Verfügbarkeit sicherheitskritischer Systeme.
• Kombination von Lage-, Umwelt- und Social-Media-Daten ermöglicht präzisere Risikoabschätzungen.

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4. Steuern und Automatisieren

• KI unterstützt das Alarm- und Ereignismanagement, priorisiert Meldungen und leitet automatisch Eskalationsketten ein.
• Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) ermöglicht interaktive Notruf- oder Chat-Assistenzsysteme.
• In Logistik und Einsatzkoordination optimiert KI Personal- und Ressourcenplanung.

5. Lernen und Optimieren

• Selbstlernende Systeme im Gebäudebetrieb steigern Energie- und Betriebseffizienz.
• KI-Feedback-Mechanismen verbessern kontinuierlich die Genauigkeit von Erkennungs- und Bewertungsprozessen.

Technische Grundlagen und Grenzen

Der KI-Einsatz im Sicherheitsumfeld hat eine besondere Herausforderung: Trainingsdaten sind rar, sensibel, heterogen und kaum in ausreichender Menge verfügbar.
Viele Sicherheitsprojekte unterliegen Geheimhaltung, was Trainingsdaten begrenzt. Zudem verhindern isolierte Gewerkeplanungen und proprietäre Schnittstellen den durchgängigen Datenaustausch.

Ansätze wie Building Information Modeling (BIM) und Smart-Building-Plattformen können hier neue Möglichkeiten schaffen. Sie verknüpfen bauliche, technische und organisatorische Daten zu digitalen Modellen – eine essenzielle Basis, um KI-Funktionen künftig gezielt einzusetzen.

Governance und Verantwortung – EU-KI-Verordnung

Die EU-KI-Verordnung legt erstmals verbindliche Anforderungen fest – von Risikoklassifizierung der Anwendungen für Anwender und Betreiber- und Anbieterpflichten bis zu Schulungs- und Dokumentationspflichten.

Mit der EU-KI-Verordnung entstand ein verbindlicher Rahmen für den Einsatz von KI – auch im Securitymanagement. Mit der EU-KI-Verordnung gelten bereits seit 02/2025 bzw. 08/2025 erhebliche organisatorische und regulatorische Aspekte und Auflagen.

Dazu zählen:

• Identifikation, Erhebung von KI-Anwendungen, KI-Kataster
• Risikoeinstufung und Wertung von KI-Anwendungen (z. B. Hochrisiko-Systeme, Unannehmbare KI-Risiken, KI für General-Purpose – allgemeine Zwecke, etc.) mit entsprechender Regulierung
• KI-Policy/Richtlinie in den Unternehmen bzw. Securitymanagement
• Kontinuierliche Überwachung der Systemfunktionalität
• Kennzeichnung von KI-Ergebnissen (automatisch, manuell)
• Schulung der Mitarbeiter
• Bekanntgabe von Urheberrechten (Training, KI-Ergebnis)

Langfristig werden wahrscheinlich auch im Securitymanagement KI-Beauftragte etabliert werden müssen nach dem Vorbild von Datenschutz- oder Informationssicherheitsbeauftragten, die zwischen Technik, Datenschutz und Betrieb vermitteln und die die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sicherstellen.

Nur wenn technische Innovation und ethische Verantwortung zusammengedacht werden, kann KI das Vertrauen genießen, das sie für den operativen Einsatz benötigt.

Ausblick

KI wird künftig in nahezu alle Ebenen des Sicherheitsmanagements integriert sein – von Routineaufgaben bis hin zu intelligenten Sensoren, Gefahrenmanagementsysteme und Leitstellenfunktionen.
Der Mensch muss jedoch der zentrale Faktor bleiben: seine Erfahrung, sein Urteilsvermögen und seine Fähigkeit, Kontext zu verstehen, machen KI erst nutzbar.

Die Zukunft liegt in einer symbiotischen Zusammenarbeit zwischen Mensch, Maschine und Datenmodellen – als Grundlage für adaptive und resiliente Sicherheitsarchitekturen.

Die KI-Mehrwertaspekte werden das Securitymanagement wesentlich beeinflussen und verändern,

• Effizienz steigern: KI automatisiert Routineprozesse und schafft Freiraum für qualifizierte Aufgaben.
• Frühwarnung verbessern: Durch Datenanalyse und Mustererkennung werden Risiken schneller sichtbar.
• Reaktionsfähigkeit erhöhen: Ereignisse können priorisiert und Maßnahmen beschleunigt eingeleitet werden.
• Zukunft gestalten: Wer heute Strukturen für verantwortungsvolle KI-Nutzung schafft, sichert technologische Anschlussfähigkeit und regulatorische Compliance.

Fazit

Künstliche Intelligenz darf kein Ersatz menschlicher Entscheidungen sein, sondern Unterstützer. Im Sicherheits- und Gefahrenmanagement eröffnet sie neue Wege zu Prävention, Transparenz und Effizienz – vorausgesetzt, sie wird verantwortungsvoll, nachvollziehbar und im Zusammenspiel mit menschlicher Expertise eingesetzt.