01 · Diagnose
Die Vertrauens-Lücke
Unternehmen agieren in einem Dauerzustand aus Unsicherheit, Komplexität und Veränderungsdruck. Digitalisierung, Cloud-Adoption und KI erhöhen den Wert der Unternehmensdaten – und vergrößern gleichzeitig die Angriffsfläche. Trotzdem glauben die meisten Organisationen, gut vorbereitet zu sein.
Hohe Zuversicht, ernüchternde Realität
Zuversicht ist selten an ein konsistentes Zielbild geknüpft: Nur gut zwei Drittel der Unternehmen haben ihre RTOs vollständig mit den Business-Continuity-Zielen abgestimmt.
Zuversicht
90 %
sehr bis extrem zuversichtlich, RTOs einzuhalten. Quelle: Veeam Data Trust and Resilience Report 2026.
Abstimmung
69 %
RTOs vollständig auf Business Continuity abgestimmt. Quelle: Veeam 2026.
Folgekosten
>40 %
Kunden- oder Finanzschaden nach einem Vorfall. Quelle: Veeam 2026.
Ransomware-Vorfälle testen Recovery-Prozesse unter realen Druckbedingungen – nicht in der geplanten Übung, sondern im Ernstfall. Nahezu 3 von 10 Organisationen erlebten in den letzten zwölf Monaten einen Cybervorfall mit Datenverlust, Ausfallzeit oder Geschäftsunterbrechung.
Angriff
56 %
Ransomware-Angriffe mit erfolgreicher Verschlüsselung oder Exfiltration. Quelle: Veeam 2026.
Recovery
28 %
vollständige Datenwiederherstellung nach Ransomware. Quelle: Veeam 2026.
Verlust
44 %
erholten weniger als 75 % ihrer betroffenen Daten. Quelle: Veeam 2026.
Kern
Vertrauen entsteht häufig aus dem bloßen Vorhandensein von Backups, Richtlinien oder Versicherungen – nicht aus regelmäßig getesteter, unter realen Bedingungen validierter Recovery. Genau diese Lücke ist der Ausgangspunkt jeder ernstgemeinten Resilienzstrategie.
02 · KI-Risiko
KI beschleunigt die Vertrauens-Lücke
KI bewegt sich von der Experimentierphase in die alltägliche Ausführung. Sicherheitsverantwortliche berichten, dass KI bereits fest in Kernprozesse eingebettet ist. Damit wird KI-Risiko zu einem Governance- und Resilienzthema – nicht nur zu einer Frage der Modellsicherheit. Neue Datenpfade über Nutzer, Anwendungen, APIs und Drittanbieter hinweg verstärken Datenwildwuchs, uneinheitliche Zugriffskontrollen und unklare Verantwortlichkeiten.
Tempo
43 %
KI-Adoption überholt die Fähigkeit, Daten und Modelle zu sichern. Quelle: Veeam 2026.
Sichtbarkeit
42 %
eingeschränkte Sichtbarkeit über genutzte KI-Tools und -Modelle. Quelle: Veeam 2026.
Policy
40 %
Security-Policies noch nicht um KI-Risiken erweitert. Quelle: Veeam 2026.
Zusätzlich nennen 25 % der Befragten Schatten-IT und unautorisierte KI-Nutzung als primäres Anliegen. KI erweitert den Umfang dessen, was geschützt und wiederhergestellt werden muss – Daten, Pipelines, Identitäten und die Systeme, von denen KI abhängt.
Konsequenz
KI ist kein Zusatzprojekt, sondern integraler Bestandteil des organisationalen Betriebssystems – inklusive Governance- und Compliance-Logik.
03 · Governance
Warum Policy allein nicht reicht
Um steigende KI- und Datenrisiken zu senken, brauchen Unternehmen Governance-Ansätze, die über reine Grundsatzerklärungen hinausgehen und durch durchsetzbare Kontrollen abgesichert sind. Ein Indikator: 48 % setzen bereits Data Loss Prevention (DLP) ein.
| Kennzahl | Mit DLP | Ohne DLP |
|---|---|---|
| Eingeschränkte Sichtbarkeit über KI-Tools und -Modelle | 39 % | 45 % |
| KI-Adoption überholt Sicherheitskontrollen | 38 % | 48 % |
Quelle: Veeam Data Trust and Resilience Report 2026.
Wer trägt die Verantwortung?
Verantwortung für KI-Governance liegt selten im Führungsteam gemeinsam – meist bei einer einzelnen Rolle.
CISO
38 %
KI- und Datenrisiko-Governance liegt beim CISO. Quelle: Veeam 2026.
CIO
27 %
liegt beim CIO. Quelle: Veeam 2026.
Gremium
17 %
funktionsübergreifendes Gremium. Quelle: Veeam 2026.
Konzentrierte Zuständigkeit in einer Rolle kann blinde Flecken erzeugen: KI-Risiko liegt an der Schnittstelle von Cybersicherheit, Datenschutz, Infrastruktur, Compliance und Geschäftsbetrieb. Das entspricht dem Resilience-Bakery-Governance-Modell aus präventiver, proaktiver, detektiver und reaktiver KI-Compliance-Strategie.
04 · Praktiken
Vier Praktiken für nachgewiesene Resilienz
Keine einzelne Richtlinie, Führungsposition oder Technologie garantiert Recovery-Bereitschaft. Vier Praktiken korrelieren jedoch konsistent mit stärkeren Recovery-Ergebnissen.
1. Verantwortung über Security hinaus ausweiten
37 % der Unternehmen ohne Vorfall nutzen funktionsübergreifende Policy-Genehmigungsgremien, verglichen mit 31 % bei Unternehmen mit Vorfall. Quelle: Veeam 2026.
2. KI-Governance operationalisieren
Unternehmen mit Budgeterhöhung haben deutlich häufiger eine formale KI-Risikorichtlinie (rund zwei Drittel vs. 27 %) sowie Modellvalidierung, Tests und Drift-Monitoring (43 % vs. 26 %). Quelle: Veeam 2026.
3. Cyberrisiko regelmäßig an die Führung kommunizieren
56 % (ohne Vorfall) berichten monatlich oder häufiger an den Vorstand, vs. 50 % (mit Vorfall). Fortgeschrittenes Reporting: 40 % vs. 35 %. Quelle: Veeam 2026.
4. Die richtigen KPIs tracken
Am häufigsten getrackt: Restore- und Recovery-Tests (57 %), Mean Time to Recover (56 %), Time to Isolate/Contain (42 %), vollautomatisierte Recovery (23 %). Quelle: Veeam 2026.
05 · Investition
Investition zeigt messbare Wirkung
49 % der Organisationen erhöhten ihr Cybersicherheitsbudget im Jahresvergleich, 51 % hielten es konstant oder senkten es. Diese Aufteilung erklärt einen erheblichen Teil der Unterschiede in den Resilienzergebnissen.
| Kennzahl | Budget erhöht | Budget nicht erhöht |
|---|---|---|
| RTO-Tracking als KPI | 78 % | 56 % |
| Immutable Storage priorisiert | 38 % | 11 % |
| Lösegeld gezahlt (Ransomware) | 32 % | 52 % |
| 100 % der Daten wiederhergestellt | 40 % | 16 % |
Quelle: Veeam Data Trust and Resilience Report 2026. Korrelation, keine Kausalität.
Auch regulatorisch nimmt der Druck zu: Cyberangriffe bleiben mit 36 % das wahrscheinlichste Risiko für Datenresilienz in den nächsten zwölf Monaten, dicht gefolgt von regulatorischen Vorgaben (33 %); 58 % nennen Datenresidenz und -souveränität als wichtigsten Faktor für Datenplatzierung. Compliance und Resilienz überschneiden sich damit zunehmend – passend zum präventiv-proaktiv-detektiv-reaktiven Governance-Modell von Resilience Bakery.
06 · Fazit
Von Vertrauen zu nachgewiesener Resilienzfähigkeit
Organisationen, die Resilienz überschätzen, sind einem höheren Datenrisiko ausgesetzt. Reale Resilienz zeigt sich in validierter Recovery-Leistung – gestützt durch starke Datengovernance, funktionsübergreifende Verantwortung und disziplinierte Umsetzung. Wer heute beginnt, seine Resilienz systematisch zu diagnostizieren, zu priorisieren und zu validieren, verschafft sich einen strukturellen Vorsprung, den Späteinsteiger nur mit erheblichem Aufwand aufholen können.
Für Geschäftsführung
- Recovery-Fähigkeit als CEO-Agenda verankern
- Quantifizierte Cyberrisiko-Berichte an den Vorstand etablieren
- KI-Governance funktionsübergreifend aufstellen
- Budget für Recovery-Tests und Immutable Storage priorisieren
Für Führungskräfte
- Restore- und Recovery-Tests unter realen Bedingungen einplanen
- KI-Tools im eigenen Bereich sichtbar machen und dokumentieren
- RTO, MTTR und Time-to-Contain aktiv nachhalten
- Fallback-Prozesse für kritische KI-Abläufe definieren
Resilience Bakery begleitet diesen Weg – von der Diagnose (Resilienz-Check, Early-Warning Canvas) über die KI-Compliance-Strategie bis zur skalierbaren Umsetzung im Betriebssystem der Organisation.