Die Digitalisierung verändert Wirtschaft, Gesellschaft und Arbeitswelt grundlegend. Insbesondere datengetriebene Geschäftsmodelle, Cloud-Technologien, und Künstliche Intelligenz (KI) führen zu tiefgreifenden Veränderungen betrieblicher Wertschöpfungsprozesse und Arbeitsorganisationen [2, 18]. Cloud-Technologien, datenbasierte Assistenzsysteme und KI bieten enorme Produktivitätspotenziale, erzeugen jedoch zugleich neue technologische und wirtschaftliche Abhängigkeiten von global agierenden Anbietern [1, 12]. Digitale Souveränität ist längst keine reines IT-Thema mehr, sondern zentrale Voraussetzung für die strategische Handlungs-, Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen [2, 4, 12].
Zwischen Fremdbestimmung und Autarkie: Ein strategisches Kontinuum
Digitale Souveränität beschreibt die Fähigkeit von Individuen, Unternehmen und staatlichen Institutionen, digitale Technologien selbstbestimmt, kompetent und entsprechend eigener Ziele und Prioritäten auszuwählen, zu bewerten und einzusetzen [1, 12, 18]. Dabei wird digitale Souveränität ausdrücklich nicht mit vollständiger technologischer Autarkie gleichgesetzt, eine solche wäre für moderne Unternehmen weder realistisch noch wirtschaftlich sinnvoll [1].
Wittpahl (2017) beschreibt digitale Souveränität als zentralen Erfolgsfaktor der digitalen Transformation, der durch das Zusammenspiel technologischer Kompetenzen, organisatorischer Fähigkeiten und strategischer Entscheidungsfähigkeit entsteht [18]. Kagermann et al. (2021) erweitern dies um die Fähigkeit, die digitale Transformation aktiv nach eigenen Wertvorstellungen zu gestalten [15].
Ziel ist die Fähigkeit, bestehende Abhängigkeiten bewusst zu steuern und technologische Entscheidungen eigenständig zu treffen. In der Literatur wird digitale Souveränität daher als Kontinuum dargestellt [1]:
- Fremdbestimmung: Entscheidungen werden maßgeblich durch externe Technologieanbieter diktiert; es fehlt an eigenen Bewertungskompetenzen und Alternativen.
- Digitale Souveränität (Zielzustand): Das Unternehmen verfügt in Schlüsseltechnologien über eigene Bewertungs- und Steuerungskompetenzen, kann bewusst zwischen vertrauenswürdigen Alternativen wählen und kontrolliert die eigenen Datenbestände.
- Autarkie: Der Versuch einer vollständigen technologischen Eigenständigkeit, der in einer vernetzten globalen Wirtschaft kaum umsetzbar ist [1].
Abbildung 1: Fremdbestimmt, souverän, autark? – Die digitale Wirtschaft (eigene Darstellung basierend auf Bitkom [1]).
Datensouveränität und KI: Die Kernbausteine
Ein zentraler Baustein der digitalen Souveränität ist die Datensouveränität (Datenhoheit) [11, 14, 16, 17]. Sie beschreibt die Fähigkeit, selbstbestimmt über die Erhebung, Speicherung, Verarbeitung, Nutzung und Weitergabe von Daten zu entscheiden und sichert Unternehmen die Kontrolle über den gesamten Lebenszyklus ihrer Daten [9, 11, 14, 16, 17]. Nach dem Smart Data Forum (2026) bedeutet Datensouveränität, dass Dateninhaber selbst festlegen können, wer unter welchen Bedingungen auf ihre Daten zugreifen darf [17]. Datensouveränität ist eine wesentliche Voraussetzung für digitale Souveränität, da ohne Kontrolle über die eigenen Daten digitale Technologien nur eingeschränkt genutzt werden können [11, 16, 17].
Da moderne KI- und Assistenzsysteme maßgeblich auf der Verfügbarkeit und Qualität großer Datenmengen basieren, wird Datensouveränität zur Grundvoraussetzung für vertrauenswürdige KI im Betrieb [5, 10, 15]. Colloseus (2024) betont, dass Auswahl, Training und Validierung von Datensätzen systematisch dokumentiert und auf Verzerrungen (Bias) überprüft werden müssen [5]. Gleichzeitig erfordert der Einsatz von KI im betrieblichen Umfeld – als Bestandteil soziotechnischer Systeme – klare Governance-Strukturen und eine wirksame menschliche Kontrolle („Human-in-the-Loop“) [5].
Rechtliche Rahmenbedingungen im Überblick
Die digitale Transformation wird maßgeblich durch europäische und nationale Rechtsvorschriften geprägt, die Sicherheit gewähren und gleichzeitig Innovationen fördern sollen [3, 8]:
Data Act
Hauptziel & Fokus: Förderung der wirtschaftlichen Datennutzung, Abbau von Datenzugangsbarrieren, Erleichterung von Datenteilung und Datenzugang [8].
Auswirkung auf Unternehmen: Verpflichtung zur Datenbereitstellung, Stärkung der Datenportabilität und Reduzierung von Vendor-Lock-in-Effekten bei Cloud-Anbietern [8].
DSGVO
AI Act
Handlungsempfehlungen zur Förderung digitaler Souveränität (im Rahmen von PAL)
Um digitale Handlungs- und Innovationsfähigkeit zu sichern und starre Anbieterabhängigkeiten (Vendor-Lock-in-Effekte) zu vermeiden, sollten Unternehmen gezielte technische, organisatorische und personelle Maßnahmen ergreifen [6, 12]:
1. Anbieter- und lösungsunabghängige Datenbestände aufbauen
Ein Grundelement der Datensouveränität ist die Fähigkeit, maschinell auf verfügbare Daten zugreifen zu können, um sie für Auswertungen, Anwendungen oder Assistenzsysteme nutzbar zu machen. KMU sollten eine selbstverwaltete Datenbasis aufbauen, in die relevante Daten aus vorhandenen Softwaresystemen integriert werden. Ein bewährter Ansatzpunkt ist das Data-Warehouse-Konzept mit einer (Open-Source-)Datenbank als Kern. Weiterführende Informationen zu diesem Ansatz finden Sie hier.
2. Offene Schnittstellen bei der Softwarebeschaffung priorisieren
Anbieter kommerzieller Softwarelösungen haben ein Interesse daran, Kunden in ihren eigenen Ökosystemen zu halten, was oft durch proprietäre Schnittstellen realisiert wird. Um die freie Nutzung von Unternehmensdaten sowie die digitale Handlungsfähigkeit langfristig zu gewährleisten, muss bei der Beschaffung von Software konsequent auf offene Schnittstellen und Interoperabilität geachtet werden [1, 8, 12].
3. Voraussetzungen für den Aufbau von KI- und Datenkompetenzen schaffen
Datensouveränität auf organisationaler Ebene setzt Mitarbeitende mit KI-Awareness, Machine-Learning-Grundwissen und Data Literacy voraus. Data Literacy bezeichnet dabei die Fähigkeit, Daten zu verstehen, kritisch zu bewerten sowie sachgerecht zu nutzen und bildet damit eine wichtige Grundlage für den souveränen Umgang mit betrieblichen Daten. Für den Aufbau von KI-Awareness, Machine Learning-Grundwissen und Data Literacy braucht es förderliche Rahmenbedingungen. Dazu gehören neben der Bereitstellung von Zeit und Qualifizierungsmaßnahmen vor allem digitale Testumgebungen, in denen realistische Anwendungsszenarien mit echten betrieblichen Daten entwickelt und evaluiert werden können [2, 6, 7, 18].
4. Gouvernance-Strukturen, Transparenz und menschliche Aufsicht verankern
Neben technischen Grundlagen erfordert der KI-Einsatz klare Richtlinien, Risikomanagement sowie Transparenz (Explainable AI) [5]. Konzepte wie „Human-in-the-Loop“ stellen sicher, dass Entscheidungsverantwortung und Aufsicht stets beim Menschen verbleiben (AI Act) [5]. Multi-Cloud- und Exit-Strategien erhöhen zudem die organisatorische Resilienz [6, 12].
5. Psychische Gesundheit und offene Kommunikationskultur etablieren
Das Thema „digitaler Stress“ darf kein Tabu sein. Angesichts der Risiken für Erschöpfung und Burnout [7; 11] sollten Unternehmen präventive Maßnahmen im Rahmen des betrieblichen Gesundheitsmanagements (BGM) verankern. Führungskräfte müssen dafür sensibilisiert werden, Anzeichen von übermäßiger Beanspruchung durch digitale Technologien frühzeitig zu erkennen.
Fazit: Souveränität als strategische Managementaufgabe
Digitale Souveränität entsteht nicht allein durch die Bereitstellung neuer Software, sondern durch ein abgestimmtes Zusammenspiel von passender IT-Architektur, rechtssicherer Governance und qualifizierten Beschäftigten [12, 18]. Sie ist eine Querschnittsaufgabe für IT, Management, Datenschutz, Personalentwicklung und Innovationsmanagement [6, 12]. Unternehmen, die ihre Daten hoheitlich steuern und Abhängigkeiten aktiv managen, sichern langfristig ihre Innovations- und Zukunftsfähigkeit [2, 12].
Hintergrund: Der PAL-Monitoringbericht
Im PAL-Monitoringbericht werden regelmäßig aktuelle Themen der Arbeitswissenschaft betrachtet. Die Zusammenfassungen geben einen aktuellen Stand der Wissenschaft wieder und sollen Orientierung, Argumentationshilfen und Ansatzpunkte für die betriebliche Gestaltung bieten – von der Vermeidung digitaler Belastungen bis hin zur menschengerechten Gestaltung moderner Arbeitsplätze.
Der vorliegende Beitrag basiert auf dem aktuellen wissenschaftlichen Monitoringauswertungsbericht „Digitale Souveränität in Bezug auf Unternehmensorganisation“ (Stand: 02.07.2026), verfasst von Aaron Freier, Max Gräßler (Westsächsische Hochschule Zwickau), Dr. Martin Hahmann, Gritt Ott (Technische Universität Dresden) und Dr. Stephanie Tietz (Institut Chemnitzer Maschinen- und Anlagenbau e.V.), und gibt dessen wesentliche Ergebnisse wieder.
[1] BITKOM. (2015). Digitale Souveränität (G. Diekmann, Hrsg.). https://www.bitkom.org/sites/main/files/file/import/BITKOM-Position-Digitale-Souveraenitaet.pdf
[8] Der Hamburgische Beauftragte für Datenschutz und Informationsfreiheit (HmbBfDI). (2026). Der Data Act als Herausforderung für den Datenschutz. https://datenschutz-hamburg.de/fileadmin/user_upload/HmbBfDI/Datenschutz/Informationen/250429_Information_Data_Act_und_Datenschutz.pdf
[15] Kagermann, H./ Streibich, K.-H./Suder, K.: Digitale Souveränität – Status quo und Handlungsfelder (acatech IMPULS), München 2021. https://www.acatech.de/publikation/digitale-souveraenitaet-status-quo-und-handlungsfelder/
[16] Görnemann, E. (2024). Digitale Souveränität (Reihe Fundamentals). Berlin: Weizenbaum-Institut. https://www.weizenbaum-library.de/handle/id/766
[17] Smart Data Forum. (2026). Datensouveränität. https://www.digitale-technologien.de/DT/Redaktion/DE/Downloads/Smart-Data-Forum/wissen-datensouveraenitaet.pdf
[18] Wittpahl, V. (2017). Bürger. In Digitale Souveränität: Bürger, Unternehmen, Staat (S. 10–59). Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-55796-9_1