Seit 2017 bin ich bei RiffReporter – zunächst als Autorin, dann als Mitgründerin zweier Riff-Projekte. Ich war Autor:innen-AG-Sprecherin, Mitglied des Aufsichtsrats und zuletzt als Vorstandsmitglied. Ende Juni 2026 ging mein Mandat im Vorstand der RiffReporter eG nach gut zwanzig Monaten zu Ende
RiffReporter hat mich journalistisch geprägt, weil die Genossenschaft konsequent auf das setzt, was ich für den Kern von gutem Journalismus halte: Unabhängigkeit, Zurechenbarkeit und echte Thementiefe – ohne Werbung, ohne Cookies, ohne Algorithmusdruck. 2018 habe ich das Riff-Projekt KlimaSocial mitgegründet, 2021 das Projekt Klima wandeln. Beide rücken den Menschen in den Mittelpunkt der Klimakrise, der Lösungen sucht, Strukturen verändert.
Die letzten zwanzig Monate im Vorstand waren anders als zuvor: weniger schreiben, mehr gestalten. Ich habe mich zuletzt intensiv mit der KI-Governance der Genossenschaft befasst. Nach einer KI-Integration im CMS stellte sich die Frage, wie faire Vertragsklauseln und technische Features den Umgang mit KI-generierten Inhalten die Rechte der Autor:innen wahren können.
KI war allerdings nicht nur Regelungsgegenstand, sondern gutes Werkzeug: Nicht nur bei Marketinganalysen und Zielgruppenarbeit, sondern auch Analysen für die Erstellung von Lage- und Jahreberichten. Ich habe aus der Innenperspektive gelernt, was es bedeutet, einen Medienbetrieb mit KI zu organisieren: was funktioniert, wo Vorsicht geboten ist. Das ist ein Wissen, das ich künftig in meine journalistische und beratende Arbeit einbringen möchte.
Eines meiner Herzensthemen im Vorstand war der Aufbau des Teams Magazin. Es ist ein Rahmen, in dem freie Journalist:innen in der Genossenschaft für das Produkt Magazin verbindlich zusammenarbeiten. Ein solches Modell redaktioneller Zusammenarbeit unter freien Journalist:innen gibt es in der deutschen Medienlandschaft wohl kaum ein zweites Mal. Dass es jetzt funktioniert, darüber bin ich froh. Wir konnten die Kündigungsrate signifikant senken, die Zahl der Seitenabrufe sowie Aktionen auf der Website deutlich steigern.
Ein besonderer Moment im Vorstand war der Juli 2025: Wir durften unser Funnel-Konzept vor der Jury des Media Forward Fund pitchen – neben fünf weiteren Medienunternehmen. Wir haben leider nicht gewonnen, aber der Entwicklungs- und Evaluierungsprozess hat uns nicht nur gezeigt, wie Medieninnovation heute bewertet wird, sondern auch, wo wir als Genossenschaft noch etwas zu tun haben.
Ich bleibe RiffReporter verbunden als journalistisches Mitglied. Bis Mitte Juli läuft noch unser Crowdfunding, um die finanzielle Basis der Genossenschaft zu sichern. RiffReporter hat in den letzten Monaten schmerzhafte, aber notwendige Einschnitte vorgenommen: die Restrukturierung des Vorstands (inkl. meine Selbstabschaffung), die Verkleinerung des hoch engagierten Bremer Teams, die Aufgabe des Büros und auch Einschnitte bei den Honorarausschüttungen.
Weil die Idee einer Genossenschaft für freie Journalistinnen und Journalisten aktueller den je ist, weil das Engagement der Journalist:innen ungebrochen ist, wird der Genossenschaft der Schritt zur Schwarzen Null noch in diesem Jahr erstmals gelingen. Wer den unabhängigen Journalismus unterstützen möchte, der von Menschen gemacht wird – nicht von Verlagen, nicht von Algorithmen –, findet hier die Möglichkeit dazu: RiffReporter bleiben dran.
Meine inhaltlichen Schwerpunkte bleiben: Datenschutz, digitale Bürgerrechte und KI-Regulierung auf der einen Seite, Klima und Nachhaltigkeit auf der anderen. Gemeinsam ist diesen Themen die Frage, wie digitale Gesellschaften resilient, gerecht und zukunftsfähig werden können. 25 Jahre nach der „Datenjagd im Internet“ von 2001 wird es Zeit für einen weiteren Deep Dive. Gerade arbeite ich an einem Buchprojekt, das zeigen soll, wie digitale Bürgerrechte heute funktionieren.
Mit ihrer 2018 beschlossenen KI-Strategie hat die Bundesregierung das Ziel gesetzt, mindestens 100 zusätzliche KI-Professuren zu schaffen, um den Standort Deutschland bei Erforschung, Entwicklung und Anwendung von KI zu stärken. Bislang wurden rund 150 solcher Professuren vom Bund gefördert. Doch wer sind die Menschen hinter diesen Stellen? Was hat sie geprägt, welche Fragen treiben sie an – und was wollen sie mit KI erreichen?
Im Auftrag von Acatech für die Plattform Lernende Systeme des Bundesministeriums für Bildung und Forschung porträtierte ich 2024 zehn Professorinnen und Professoren, die an deutschen Hochschulen zu Künstlicher Intelligenz forschen und lehren. Die Interviewreihe beleuchtet Biografien, Forschungsziele und Perspektiven aus einem breiten disziplinären Spektrum: von IT-Sicherheit und Datenschutz über KI-gestützte Bildung, Energiewende und Robotik bis hin zu Medizin, Umweltmonitoring, KI-Ethik, Computational Social Science und mathematischen Grundlagen.
Die zehn Porträts – mit Erik Buchmann (Universität Leipzig), Irene-Angelica Chounta (Universität Duisburg-Essen), Andreas Ulbig (RWTH Aachen), Gerhard Neumann (KIT), Anne-Christin Hauschild (Universität Göttingen), Anette Eltner (TU Dresden), Aimee van Wynsberghe (Universität Bonn), Ingmar Weber (Universität des Saarlandes), Gitta Kutyniok (LMU München) und Philipp Berens (Universität Tübingen) – erschienen im August 2024 auf der Plattform Lernende Systeme. Sie zeigen, wie vielfältig KI-Forschung in Deutschland aufgestellt ist – und wie sehr es auf die Menschen ankommt, die ihr Richtung geben.
Als Acatech mich 2020 für die Plattform Lernende Systeme des Bundesministeriums für Bildung und Forschung mit diesem Projekt beauftragte, war die Verbindung von Künstlicher Intelligenz und sozialökologischer Nachhaltigkeit in der öffentlichen Debatte noch kaum präsent. Dabei war die Ausgangslage drängend: Klimakrise und Artensterben fordern Gesellschaften heraus, möglichst schnell klima- und ressourcenfreundliche Lebens- und Produktionsweisen zu fördern. Mit dem Urteil des Bundesverfassungsgerichts im März 2021 zur Generationengerechtigkeit im Klimaschutz hat diese Aufgabe an rechtlicher Verbindlichkeit gewonnen.
Die vom Wissenschaftlichen Beirat der Bundesregierung Globale Umweltveränderungen (WBGU) ausgerufene Große Transformation muss sozial gerecht verlaufen; ökonomische Prozesse werden sich grundlegend verändern. Eine resiliente Gesellschaft basiert auf der Zusammenarbeit unterschiedlichster Sektoren und Disziplinen. Intelligente Governance-Ansätze können dazu beitragen, dass soziotechnische Lösungsansätze rasch und agil weiterentwickelt werden.
Von September 2020 bis April 2021 führte ich 15 explorativen Interviews mit Expert:innen aus Wissenschaft, Unternehmen und Zivilgesellschaft – aus Informatik und Ingenieurwesen, Ökologie und Geografie, Energie- und Landwirtschaft, Psychologie, Philosophie, Rechts- und Politikwissenschaft sowie Ökonomie. Ausgangspunkt war die Frage, was KI-gestützte Methoden für sozialökologische Nachhaltigkeitsprozesse konkret leisten können. Für jedes Interview gab es vorbereitete Leitfragen; im journalistischen Sinne wurde nachgehakt, aufgebrachte Fragestellungen wurden weiterverfolgt und eingeordnet. Die Gespräche entstanden als eigenständige journalistische Arbeit – inhaltliche Vorgaben oder Bewertungen seitens der Auftraggeber fanden nicht statt.
Die Interviews wurden telefonisch geführt, aufgezeichnet und verschriftlicht; einzelne Details wurden im Nachgang geklärt und mit weiterführenden Quellen, Literaturhinweisen sowie Begleittexten ergänzt. Zu jedem Interview gibt es ein „Essential“ – eine Zusammenfassung des Gesprächsinhalts; für die Online-Veröffentlichung wurden zudem Video-Kurzstatements aufgezeichnet.
Herausforderung Interdisziplinarität
Die Bestandsaufnahme zeigt: Domänenspezifische KI-Anwendungen stecken vielfach noch in den Kinderschuhen und entfalten ihre Transformationskraft erst im Zusammenspiel mit weiteren Faktoren. Ordnet man die angesprochenen Themen den 17 Nachhaltigkeitszielen der UN (SDGs) zu, wird deutlich, wie übergreifend alle Ansätze sind. Die Hauptherausforderung liegt weniger in der technischen Entwicklung und Anwendung von KI-Methoden, sondern in der kooperativen Erarbeitung interdisziplinärer Konzepte, die in ihren jeweiligen Wissensdomänen überschaubar und effektiv umsetzbar sind.
Viele Gesprächspartner:innen treiben genau das an: Sie wollen über eigene Fachgrenzen hinaus in Kooperation mit anderen schneller und effektiver zur Abmilderung der Klima- und Biodiversitätskrise beitragen – als Wissenschaftlerin und Institutsleiterin, als Aktivist und Konferenz-Initiator, als Entwickler und Unternehmensgründerin. In der Praxis wandelt sich eine anfangs technikzentrierte Handlungsorientierung zu einer problemzentrierten und vielfältigen Herangehensweise. Jessica Heesen benennt den entscheidenden Unterschied: Während ein technikzentrierter Zugang fragt, was die Vor- und Nachteile einer bestimmten Technik seien, stellt ein problemzentrierter Zugang die zu lösende Aufgabe in den Vordergrund.
Die dafür notwendige interdisziplinäre Verständigung braucht Raum und Zeit. Um Brücken zwischen Informatik und Ingenieurwissenschaften einerseits und Klimawissenschaften, Ökologie, Rechts- und Politikwissenschaft sowie Ökonomie andererseits zu schlagen, wurden in den letzten Jahren neue Dialog- und Diskursplattformen organisiert – in Form von Mailinglisten, Call for Papers, Tagungen und Konferenzen. Lynn Kaack und Rainer Rehak haben hier maßgebliche Impulse gesetzt.
Die Interviews stellen nicht nur KI-gestützte Konzepte und Prototypen für Landwirtschaft, Energiewirtschaft und Verkehr vor. Diskutiert werden auch neue Ansätze zur nachhaltigen Gestaltung ökonomischer Wertschöpfungsprozesse – etwa Wege in eine resiliente Kreislaufwirtschaft oder die Entkopplung von Wertschöpfung und Emissionsintensität. Dabei interessiert nicht allein die technische Umsetzbarkeit, sondern auch das Transformationspotenzial mit Blick auf ökonomische und politische Rahmenbedingungen.
Was ist smart?
Ribana Roscher erläutert mit Blick auf eine sogenannte Smart Earth Governance, dass wissensbasierte Modelle meist einen Kompromiss zwischen Detailgrad und Skala erfordern. Datengetriebene KI-Modellierung sei auf großer räumlicher Skala schwer zu verallgemeinern und stoße bei der Sicherstellung wissenschaftlicher Konsistenz an Grenzen. Aussagen zur Daten- und Modellunsicherheit seien daher unverzichtbar.
Rainer Rehak weist darauf hin, dass KI-gestütztes Monitoring kein Selbstzweck bleiben darf: Smart Sensing des Waldzustands, der Landnutzung sowie der Wasserverteilung sei nur dann sinnvoll, wenn die gewonnenen Erkenntnisse mit konkreten Handlungen zum Schutz von Biodiversität und Klima verknüpft werden. Wie Smart Sensing, Nachhaltigkeitszertifizierung und gesetzliche Regulierung zusammenwirken können, zeigt Philipp Kanstinger am Beispiel der Hochseefischerei.
Fragen der Governance
Wiederholt zeigt sich, dass klassische Digitalisierungsfragen auch für KI-Anwendungen zentral bleiben: Data Governance im Sinne von Datenzugriffs- und -verwertungsrechten sowie Monopolisierungstendenzen von Plattformen ziehen sich durch viele Gespräche. Ralf Kalmar erläutert, wie ein Agrardatenraum auf die Referenzarchitektur der International Dataspace-Initiative aufsetzen kann, um Landwirte bei der Durchsetzung ihrer Interessen gegenüber Saatgut- und Landmaschinenkonzernen zu unterstützen.
Kai Purnhagen erklärt, wie Menschen rechtskonform mit KI-gestützten Nudging-Methoden zu einem nachhaltigeren Leben „gestupst“ werden können. Thomas Liebig zeigt, wie Datenmengen, -strukturen und -kommunikation den CO₂-Fußabdruck eines Verfahrens beeinflussen. Kerstin Fritzsche erläutert, welche regulatorischen Rahmenbedingungen und Anreize perspektivisch für eine grüne, nachhaltigere KI sorgen können.
Auf dem Weg zur Kreislaufwirtschaft
Matthias Gotsch hält ökologisch orientierte KI-Anwendungen für eine sinnvolle Ergänzung in diversen urbanen Anwendungsfeldern – von Mobilität über dezentrale Energieversorgung bis zu Abfall- und Recyclingwirtschaft. Philipp Richard zeigt am Beispiel eines CO₂-Mapping-Projekts für Kommunen, wie wichtig Datenqualität für eine glaubwürdige politische Planungsgrundlage ist.
Im Gespräch mit Janina Nakladal wird deutlich, dass KI-gestütztes Process Mining mit Nachhaltigkeitsbezug in Unternehmen noch nicht entlang der gesamten Wertschöpfungskette betrieben wird – obwohl dies technisch möglich wäre. Pinar Bilges Projekt EIBA zeigt, dass eine KI-assistierte Kreislaufwirtschaft nicht nur technisch, sondern auch wirtschaftlich realisierbar sein dürfte. Hannah Helmke erklärt, welche Rolle ihre Klima-Kennzahl X-Degree Compatibility (XDC) dabei spielen könnte, Unternehmen und KI-Anwendungen auf das 1,5°C- bzw. 2°C-Ziel des Pariser Klimaabkommens zu optimieren.
Humane KI
Mehrere Interviews berühren das Thema menschenzentrierter KI. Pinar Bilge beschreibt, wie der Mensch in KI-gestützte industrielle Prozesse so eingebunden werden kann, dass er besser informiert entscheidet. Julia Arlinghaus erinnert daran, dass Menschen gerne am System vorbei eigene Entscheidungen treffen – und dass KI-unterstützte, menschenzentrierte Ansätze den Widerspruch zwischen Effizienz, Flexibilität und Nachhaltigkeit auflösen könnten. Jessica Heesen bevorzugt den Begriff der „humanen KI“, um das am Gemeinwohl und der Menschenwürde orientierte Menschenbild unmissverständlicher zu kommunizieren.
Reale KI
Die Gespräche sind von einem optimistischen, aber realistischen Blick geprägt: Unsicherheiten aufgrund mangelnder Datenqualität und begrenzter Rechenkapazität; Schwierigkeiten in der interdisziplinären Kooperation; Herausforderungen durch etablierte Marktmechanismen und als unzureichend wahrgenommene regulatorische Rahmenbedingungen. Auch die Überprüf- und Korrigierbarkeit automatisiert generierter Handlungsempfehlungen sowie der Aufbau und die Pflege qualitativ hochwertiger Datensätze und KI-Modelle sind wiederkehrende Themen – bei begrenzten personellen und finanziellen Ressourcen.
Nahezu alle Gesprächspartner:innen bestätigen eine Kernaussage des WBGU-Hauptgutachtens „Unsere gemeinsame digitale Zukunft“: Es kommt entscheidend auf eine vorausschauende Schwerpunktsetzung von Förderung und Regulierung an. KI-Anwendungen sind ambivalenter Natur – weitgehend ungerichtet treiben sie die Übernutzung natürlicher Ressourcen an; auf Basis einer klaren sozialökologischen Policy können sie die Große Transformation entscheidend voranbringen. Wie Lynn Kaack für den Energie-, Verkehrs-, Finanz- und Gebäudesektor zeigt, wirken sie dabei auch bei der Policy-Entwicklung und -Evaluierung direkt mit.
Und hier weitere Zahlen zur Ausstattung der Datenschutz-Aufsicht durch die Politik – diesmal sehr eng angelehnt an den Erwägungsgrund 92 des Europäischen Parlaments zu Datenschutzreform, wonach „die Bevölkerungszahl und der Umfang der Verarbeitung personenbezogener Daten zu berücksichtigen“ sind. Die Fläche des Landes spielt ausdrücklich keine Rolle, ebensowenig die Haushaltslage. Hier also die Berechnung entlang der Bevölkerungszahl:
P.S. Bremen ist klar Spitzenreiter, weil es vergleichsweise wenige Einwohner hat und irgendwie eine halbwegs funktionierende Behörde aufstellen muss. Herausragend sind aber Berlin, Hessen und Schleswig-Holstein.
Es kommt eigentlich nicht oft vor, dass man mit einer bestimmten Meinung eine Recherche beginnt und dann mit einer ganz anderen Meinung die Recherche beendet. Jüngst ist mir das beim Thema „Trusted Computing“ so gegangen. Der Beitrag ist jetzt in der aktuellen c’t unter dem Titel „Digitaler Souveränitätsverlust“ erschienen.
Am Anfang stand die Frage: Was ist eigentlich aus dem kernigen „Trusted Computing“-Papier der Bundesregierung aus dem Jahre 2012 geworden? Am Ende musste ich die Frage ernüchtert mit „Nicht viel!“ beantworten. Während ich am Anfang vor allem Microsoft misstraute, war am Ende, nach mehreren Monaten Recherche, zahllosen Hintergrundgesprächen und etlichen zurückgenommenen Aussagen eher mein Vertrauen in die Bundesregierung erschüttert.
Dass wenig bis nichts aus dem Papier umgesetzt wurde, ist einerseits nicht überraschend, weil letztlich wirtschaftliche Interessen die Hardware- und Software-Entwicklung bestimmen. Andererseits aber wiederum doch, weil die Bundesregierung durchaus ein paar Handlungsoptionen hat, die sie aber nicht nutzt.
Um diese Optionen geht es in dem Beitrag. Außerdem erklärt er, warum das Papier keineswegs heiße Luft ist. Und schließlich geht es darum, wie wir „mit kompromittierten Systemen leben lernen müssen“, wie der Passauer Sicherheitsexperte Joachim Posegga so schön formulierte.
Das Europäische Parlament hat mit dem Erwägungsgrund 92 der Europäischen Datenschutzreform den Regierungen aufgegeben, dass die Aufsichtsbehörden „über angemessene finanzielle und personelle Ressourcen verfügen, um ihre Rolle vollständig wahrzunehmen“. Dabei sind „die Bevölkerungszahl und der Umfang der Verarbeitung personenbezogener Daten zu berücksichtigen“.
Eine Formel, die berechnen würde, wie gut eine Aufsichtsbehörde aufgestellt sein muss, gibt es derzeit nicht. Es hat meines Wissens nach auch nie die Anstrengungen für eine systematische Herangehensweise oder Beurteilung gegeben. Es wird nach Gutdünken und Haushaltslage entschieden, wie viel man seiner Datenschutzaufsicht zugestehen möchte. Dass man an die Angelegenheit durchaus anders herangehen könnte, habe ich versucht in dem Beitrag „Zu kurz gekommen“ in der c’t 17/15 aufzuzeigen. Konservativ auf der Basis der heutigen Ausstattung gerechnet, sind die Behörden um den Faktor 3 bis 5 zu schlecht aufgestellt. Sie sind meiner Auffassung nach deshalb in Hinblick auf die EU-Datenschutzreform nicht voll funktionsfähig.
Das wird natürlich nochmal ganz anders aussehen, wenn man verschiedene Zeitreihen anlegt. Zum vom EU-Parlament angedachten „Umfang der Verarbeitung personenbezogener Daten“ gibt es leider noch keine Zahlen über einen längeren Zeitraum. Die EU-Kommission ist erst seit letztem Jahr dabei, für die Digitale Agenda eine Reihe von Kernzahlen zu erheben. Das Bundesamt für Statistik hat über die letzten Jahren immer wieder die Erhebungsmethoden geändert, sodass hier auch keine durchgängigen Referenzzahlen für die Zeit vor 2005 existieren. Mehr dazu hier in Bälde.
Derzeit suche ich verschiedene Möglichkeiten, doch zu einer besseren Berechnung zu kommen. Eine aktuelle Erhebung zeigt etwa die Relation zwischen Budgetansatz des laufenden Jahres und den laufenden Ausgaben des Gesamthaushalts des Vorjahres:
Anmerkung vom 28.8.: Die ursprüngliche Grafik musste wegen eines Formelfehlers ausgetautscht werden.
