KI-Zertifizierung wirksam gestalten |
Erkenntnisse aus etablierten Zertifizierungsfeldern für die Normierung humanzentrierter KI
| Zeitschrift | Industry 4.0 Science |
| Ausgabe | 42. Jahrgang, 2026, Ausgabe 5, Seite 86-92 |
| Open Access | https://doi.org/10.30844/I4SD.26.5.10 |
| Literatur | Teilen | Zitieren | Download |
Abstract
Keywords
Artikel
Zertifizierung als Antwort auf normative Anforderungen an KI
Wie Organisationen Künstliche Intelligenz (KI) menschgerecht nutzen [1] und in ihrer Wirkung absichern, ist eine der zentralen Gestaltungsfragen neuer Formen der Arbeitsorganisation. Zertifizierungen bieten dabei eine konkrete Möglichkeit: Sie operationalisieren normative Anforderungen, machen humanzentrierten KI-Einsatz nach außen sichtbar und können intern als Gestaltungsrahmen wirken [2,3]. Gegenstand der Betrachtung ist die Prozesszertifizierung des KI-Einsatzes in Organisationen, also die Frage, ob ein dokumentierter, KI-gestützter Arbeitsprozess humanzentriert gestaltet ist.
Einschlägige Ansätze nehmen an Kontur zu: Mit ISO/IEC 42001 liegt seit 2023 ein erster internationaler Standard für KI-Managementsysteme vor [4], der Governance-Anforderungen auf der Organisationsebene adressiert. Ergänzend werden prozessorientierte Ansätze entwickelt, die auf arbeitswissenschaftlich fundierten Kriterien [1] aufbauen und konkret prüfen, ob KI-Nutzung im Arbeitsprozess tatsächlich menschengerecht wirkt.
Ein glaubwürdiges Gütesiegel kann ein echtes Differenzierungsmerkmal sein, vorausgesetzt, es ist mehr als ein Zertifikat an der Wand. Formale Strukturen und gelebte Praxis stimmen jedoch nicht zwangsläufig überein [5]; das Ausmaß tatsächlicher Implementierung variiert erheblich [6,7]. Was in etablierten Zertifizierungsfeldern über Bedingungen und Indikatoren unterschiedlicher Verankerungsgrade bekannt ist, ist für den noch jungen Bereich der KI-Zertifizierung bislang kaum systematisch nutzbar gemacht worden. Genau hier setzt dieser Beitrag an und geht folgenden Forschungsfragen nach:
Welche Indikatoren kennzeichnen eine wirksame Verankerung normativer Anforderungen in Organisationen und woran lässt sich diese im Rahmen von Zertifizierungsprozessen erkennen?
Welche förderlichen und hinderlichen Bedingungen treten dabei auf und welche Besonderheiten zeigen sich im KI-Kontext?
Untersuchungsanlage
Das Sample umfasst sechs Expert:innen aus Zertifizierungsberatung, Auditierung, IT-Beratung in zertifizierten Unternehmen sowie KI-spezifischer Normungsarbeit. Die Auswahl erfolgte gezielt, um Perspektiven entlang des Zertifizierungsprozesses abzudecken. Der Leitfaden gliederte sich in drei Blöcke: Erfahrungswissen aus etablierten Standardisierungsfeldern, Transfer in den KI-Kontext sowie Reflexion.
Die Interviews wurden transkribiert und inhaltlich-strukturierend nach Kuckartz [8] mittels MAXQDA ausgewertet. Deduktive Kategorien wurden aus den Forschungsfragen und dem Leitfaden abgeleitet; induktive Kategorien entstanden, wenn wiederkehrende Themen im Material durch das Ausgangssystem nicht hinreichend erfasst wurden. Das Kategoriensystem ist in Bild 1 dokumentiert; die Ergebnisdarstellung orientiert sich an dessen Hauptkategorien und fasst inhaltlich verwandte Befunde zusammen.
Indikatoren wirksamer Normverankerung
Eine zentrale Erkenntnis der Interviews ist, dass die substanzielle Verankerung normativer Anforderungen nicht im Zertifizierungsereignis selbst sichtbar wird, sondern sich erst im organisationalen Alltag jenseits des Audits zeigt. Ob normative Anforderungen wirklich verankert werden, lässt sich dabei verlässlich erst im Verlauf der Überwachungsaudits feststellen – ein Befund, der die aus der Forschung bekannte Entkopplung von formaler Struktur und gelebter Praxis [5] auf spezifische Weise konkretisiert.
Die Befragten beschrieben dabei übereinstimmend ein charakteristisches Muster geringen Institutionalisierungsgrads: Die Systemaktivität steigt kurz vor einem Audit an und fällt danach wieder ab. Nicht die vollständige Nichtumsetzung, sondern ein wiederkehrendes Wellenmuster kennzeichnet dabei symbolische Compliance. Wer dagegen ernsthaft verankert, zeigt ein anderes Bild: Die Peaks steigen von Audit zu Audit, weil die Organisation das Managementsystem als natürliches Steuerungsinstrument begreift und nicht ausschließlich als Prüfungsanforderung.
Dieses Muster ist anhand von Dokumentenmanagementdaten, der Entwicklung interner Auditberichte und der Kennzahlenentwicklung empirisch nachvollziehbar. Auf der Prozessebene zeigt sich die substanzielle Verankerung in veränderten Schnittstellenabläufen sowie in Verantwortlichkeiten mit tatsächlicher Handlungskompetenz. Auf der Führungsebene manifestiert sie sich in der Bereitschaft, sich selbst internen Audits zu unterziehen sowie in einem Management Review, das als ernsthafte Selbstbewertung genutzt wird und konkrete Ziele für das Folgejahr definiert.
Die Interviews legen nahe, dass ein geringer Institutionalisierungsgrad häufig nicht auf eine bewusste Täuschungsabsicht zurückzuführen ist, sondern auf eine fehlende Sinnzuschreibung. Wenn normative Anforderungen auf der Mitarbeiterebene nicht als handlungsrelevant erlebt werden, wenn unklar bleibt, was Qualitätsanforderungen mit der eigenen Tätigkeit zu tun haben, bleiben sie auf der Ebene eines abstrakten Regelwerks, das von einer kleinen Gruppe verwaltet, aber nicht in den Arbeitsalltag übersetzt wird. Diese Beobachtung ergänzt die in der Literatur beschriebenen Entkopplungsmechanismen [6, 7] um eine prozessuale Dimension: Entkopplung ist nicht allein Ergebnis strategischer Nutzung, sondern auch von Verständnislücken und fehlender organisationaler Übersetzungsarbeit.
Förderliche und hinderliche Bedingungen
Ein besonders konsistenter Befund über alle Interviews ist die herausragende Bedeutung des Führungscommitments. Die substanzielle Verankerung gelingt dort, wo die oberste Leitungsebene normative Anforderungen nicht als externe Auflage, sondern als Gestaltungsinstrument begreift und aktiv vorlebt. Organisationen, deren Führung Zertifizierungen für eigene Verbesserungsanliegen nutzt, zeigen langfristig tiefere Wirkungen als solche, die primär aus externem Druck handeln.
Die Befragten unterschieden dabei durchgängig zwischen Organisationen, die aus externem Druck zertifizieren, und solchen, die einen eigenen Verbesserungsanlass erkennen. Diese Unterscheidung spiegelt die in der Literatur beschriebene Logik institutioneller Isomorphie [5, 9] und die Legitimationsparadoxien von Standards [10] wider: Zertifizierungen werden übernommen, ohne dass dies notwendigerweise mit einer Veränderung interner Praktiken verbunden ist. Motivation ist dabei kein starres Merkmal: Zertifizierung kann als Katalysator für sonst schwer durchsetzbare Veränderungen wirken.
Als weitere förderliche Bedingung erweist sich die Ausgestaltung der internen Beauftragtenrolle: Mit hierarchischem Zugang zur Führungsebene und dem Mandat, auch unbequeme Befunde zu benennen, macht diese Rolle strukturell einen erheblichen Unterschied. Wer dagegen diese Rolle bewusst ohne ausreichende organisationale Rückendeckung besetzt – eine in den Interviews mehrfach beschriebene Praxis – sendet damit selbst ein Signal: Die Verankerung des Standards hat keine organisationale Priorität.
Zu den wichtigsten hinderlichen Bedingungen zählt die Ablehnung von Verantwortungsteilung. Wo Entscheidungsmacht auf wenige konzentriert ist und Normanforderungen als Einschränkung erlebt werden, bleibt die substanzielle Verankerung strukturell aus. Hinzu kommt das Problem der Normeninflation: Wo Unternehmen gleichzeitig mehrere, teils widersprüchliche Anforderungen erfüllen müssen, sinkt die Bereitschaft zur substanziellen Auseinandersetzung mit einzelnen Standards. Schließlich erzeugt eine schwache Auditqualität, so die Befragten, Anreize für oberflächliche Compliance – ein Zusammenhang, den die Forschung [7] bestätigt; eine wirksame Auditierung setzt Prozesstiefe und Fachwissen voraus.
Die identifizierten förderlichen und hinderlichen Faktoren sind in Bild 2 zusammengefasst.
Besonderheiten im KI-Kontext
Der Transfer der identifizierten Muster auf die Prozesszertifizierung humanzentrierter KI-Nutzung wird von den Befragten grundsätzlich für möglich, aber mit spezifischen Herausforderungen verbunden gehalten. Drei Besonderheiten stechen hervor. Erstens beschrieben die Befragten die Operationalisierung der zu prüfenden Anforderungen als schwieriger verglichen mit klassischen Managementsystemzertifizierungen.
Während ISO 9001 auf einem langjährig operationalisierten Qualitätsbegriff aufbaut, müssen Konzepte humanzentrierter Arbeitsgestaltung wie Transparenz, Nachvollziehbarkeit oder Potenzialentfaltung [1] erst in organisationale Handlungszusammenhänge übersetzt werden. Das Entkopplungsrisiko [6] ist hier besonders ausgeprägt: Humanzentrierte Prinzipien können auf der Leitungsebene als Wert anerkannt werden, ohne auf der Ebene täglicher Entscheidungen handlungsleitend zu werden.
Zweitens verwiesen die Befragten auf die Entwicklungsdynamik von KI-Systemen als grundsätzliche Herausforderung für klassische Zertifizierungsansätze. Wo KI-Systeme und ihre Wirkungen auf Arbeitsprozesse sich schneller verändern als Rezertifizierungszyklen, droht das Zertifikat zum Abbild vergangener Zustände zu werden oder die Anpassungsfähigkeit der Organisation zu hemmen. Zugleich entsteht ein Zielkonflikt: Eine zu spezifische Zertifizierung droht durch die Entwicklungsdynamik des Feldes schnell zu veralten, während eine zu generische Zertifizierung Gefahr läuft, die konkreten Anforderungen einzelner KI-Anwendungsfälle nicht hinreichend zu erfassen.
Drittens benannten die Interviewten die generelle Verfügbarkeit von KI-Werkzeugen als strukturelles Problem ohne Entsprechung in anderen Zertifizierungsfeldern: Da KI-Tools für Mitarbeitende niedrigschwellig und privat zugänglich sind, können zertifizierte Prozesse durch die parallele Nutzung nicht autorisierter Systeme faktisch unterlaufen werden, ohne dass dies nach außen sichtbar wird.
Gemeinsam verweisen die drei Punkte auf eine grundlegende Verschiebung: Die Herausforderung liegt nicht im Aufbau eines Managementsystems, sondern in der kontinuierlichen Beobachtung und Bewertung dynamischer Mensch-KI-Interaktionen im Arbeitsprozess.
Wege zur wirksamen Verankerung: Implikationen für die Praxis
Aus den identifizierten Befunden lassen sich drei Handlungsfelder ableiten (Bild 1). Diese adressieren komplementäre Dimensionen wirksamer Zertifizierung und knüpfen an zentrale Ergebnisse der Analyse an: Die Bedeutung kontinuierlicher Auditzyklen, die Rolle von Führungscommitment und internen Beauftragten sowie die Herausforderungen der Operationalisierung humanzentrierter Kriterien im KI-Kontext.
Zertifizierung als Lernprozess anlegen, nicht als Prüfereignis. Die Befunde legen nahe, dass Zertifizierungen weniger durch das Zertifikat selbst als durch die von ihnen angestoßene Auseinandersetzung wirken. Die humanzentrierte KI-Zertifizierung sollte daher nicht als einmaliges Statusfeststellungsverfahren angelegt sein, sondern als kontinuierlicher Reflexionsprozess, der Organisationen regelmäßig dazu bringt, ihren eigenen KI-Einsatz kritisch zu hinterfragen. Da KI-Systeme sich schneller verändern als Zertifizierungszyklen, kommt den Überwachungsaudits mehr Bedeutung zu als der Erstzertifizierung. Für Organisationen bedeutet das konkret: Investieren Sie nicht allein in die Erstzertifizierung, sondern in die Ausgestaltung kontinuierlicher Überwachungszyklen.
Führung muss den Weg weisen. Die substanzielle Verankerung steht und fällt mit dem Commitment der Leitungsebene. Führungskräfte, die sich selbst auditieren lassen, den internen Beauftragten mit echtem Mandat ausstatten und im Management Review ernsthaft Ziele setzen und nachverfolgen, schaffen die organisationale Voraussetzung dafür, dass humanzentrierte Anforderungen nicht bei der Führungsetage stehen bleiben, sondern bis in den Arbeitsalltag reichen.
Die substanzielle Verankerung setzt zudem eine organisationale Grundsensibilisierung voraus: Ohne Bewusstsein für nicht autorisierte KI-Tools bleibt auch ein zertifizierter Prozess anfällig für informelle Umgehungspraktiken. Konkret bedeutet das für Organisationen, die humanzentrierte KI-Zertifizierung anstreben: Benennen Sie eine Beauftragten-Rolle mit echtem Mandat und direktem Zugang zur Geschäftsführung, integrieren Sie KI-Governance in bestehende Managementsysteme und sensibilisieren Sie Mitarbeitende für den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Tools auch jenseits zertifizierter Prozesse.
Indikatoren praxistauglich entwickeln. Humanzentrierte Kriterien verankern sich nur dann, wenn sie in handhabbare, alltagstaugliche Anforderungen übersetzt sind, ohne normative Substanz zu verlieren; zu abstrakte Formulierungen begünstigen oberflächliche Bearbeitung [6, 7]. Ansätze wie die Anforderungsstruktur der ISO/IEC 42001 [4] können dabei als Ausgangspunkt dienen – sie adressieren jedoch primär die Governance-Ebene und müssen für die Prüfung humanzentrierter Wirkung auf der Prozessebene weiterentwickelt werden. Erste praktische Einstiegspunkte bieten Qualifizierungsangebote wie Ausbildungen zum KI-Beauftragten.
Die identifizierten Muster müssen an realen KI-Zertifizierungsprozessen weiter überprüft und verdichtet werden. Dabei sind methodische Grenzen des gewählten Ansatzes zu berücksichtigen: Die Stichprobe aus etablierten, nicht KI-spezifischen Zertifizierungsfeldern begrenzt die direkte Übertragbarkeit der Ergebnisse. Professionsspezifische Perspektivverzerrungen der Befragten wurden nicht systematisch kontrolliert. Die abgeleiteten Handlungsfelder sind daher als erste Orientierungspunkte zu verstehen, die einer Validierung bedürfen.
Die Ergebnisse legen nahe, dass die Herausforderungen humanzentrierter KI-Zertifizierung [1] nicht im Zertifizierungsereignis selbst liegen, sondern in der Entwicklung von Verfahren, mit denen sich die Auswirkungen von KI auf Arbeit über die Zeit beobachten, bewerten und gestalten lassen. Aktuelle Standardisierungsbestrebungen [4] schaffen hierfür wichtige Rahmenbedingungen; ihre Wirksamkeit wird jedoch maßgeblich davon abhängen, ob es gelingt, kontinuierliche Lernprozesse, Führungsverantwortung und belastbare Indikatoren miteinander zu verbinden.
Literatur
[1] Wilkens U, Lupp D, Langholf V: Configurations of human-centered AI at work: Seven actor-structure engagements in organizations. In: Frontiers in Artificial Intelligence 6 (2023), S. 1–17.[2] Yates J, Murphy CN: Introduction: Standards and the Global Economy. In: Yates J, Murphy CN (Hrsg.): Engineering Rules. Baltimore 2022, S. 3–15.
[3] Brunsson N, Rasche A, Seidl D: The Dynamics of Standardization: Three Perspectives on Standards in Organization Studies. In: Organization Studies 33 (2012) 5–6, S. 613–632.
[4] ISO: ISO/IEC 42001:2023 – Informationstechnik – Künstliche Intelligenz – Managementsystem. URL: www.iso.org/standard/42001 , Abrufdatum: 10.06.2026.
[5] Meyer JW, Rowan B: Institutionalized Organizations: Formal Structure as Myth and Ceremony. In: American Journal of Sociology 83 (1977) 2, S. 340–363.
[6] Christmann P, Taylor G: Firm Self-regulation through International Certifiable Standards: Determinants of Symbolic versus Substantive Implementation. In: Journal of International Business Studies 37 (2006) 6, S. 863–878.
[7] Boiral O, Gendron Y: Sustainable Development and Certification Practices: Lessons Learned and Prospects. In: Business Strategy and the Environment 20 (2011) 5, S. 331–347.
[8] Kuckartz U: Qualitative Inhaltsanalyse. Methoden, Praxis, Computerunterstützung. 4. Aufl. Weinheim 2018.
[9] DiMaggio PJ, Powell WW: The Iron Cage Revisited: Institutional Isomorphism and Collective Rationality in Organizational Fields. In: American Sociological Review 48 (1983) 2, S. 147–160.
[10] Haack P, Rasche A: The Legitimacy of Sustainability Standards: A Paradox Perspective. In: Organization Theory 2 (2021) 4, S. 1–25.
Ihre Downloads
Das könnte Sie auch interessieren
