KI im Unternehmen: die verborgenen Herausforderungen, die die Führungsetagen nicht kennen

Im Jahr 2026 setzt sich die Künstliche Intelligenz (KI) exponentiell in der globalen Wirtschaftslandschaft durch und revolutioniert die Produktions-, Management- und Kooperationsweisen innerhalb der Unternehmen. Diese spektakuläre Entwicklung verdeckt jedoch oft übersehene Herausforderungen durch die Führungsetagen, die den Erfolg und die Nachhaltigkeit von KI-Projekten gefährden könnten. Obwohl die Unternehmensleiter dieser technologischen Revolution optimistisch gegenüberstehen, besteht weiterhin ein Mangel an Verständnis für die tatsächlichen Auswirkungen auf die Mitarbeiter und die Organisationsstruktur, was unsichtbare, aber starke Widerstände hervorruft.

Während 77 % der Führungskräfte KI an die Spitze ihrer strategischen Prioritäten setzen, scheitert ein großer Teil der Projekte bei der großflächigen Umsetzung. Diese Diskrepanz erklärt sich durch Defizite im Change Management, mangelnde Unterstützung der Mitarbeitenden und eine Unterschätzung der Risiken im Bereich Ethik und Datensicherheit. Zudem ist KI nicht nur ein einfaches technologisches Werkzeug, sondern definiert die Unternehmensstrategie in ihrer Gesamtheit neu, was eine tiefgreifende digitale Transformation erzwingt, deren Auswirkungen auf den Menschen oft unterschätzt werden.

Die Führungsetagen müssen daher eine rein operative Sichtweise überwinden und einen inklusiven und pädagogischen Ansatz integrieren, der Transparenz und Vertrauen fördert. Eine vertiefte Reflexion über die versteckten Herausforderungen der KI, von den Einstellungen der Mitarbeiter bis hin zur Einhaltung ethischer Normen, ist unerlässlich für eine erfolgreiche Integration. Diese Analyse erläutert diese oft verborgenen, auf den ersten Blick unsichtbaren Aspekte und schlägt Wege vor, um Innovation, Leistung und Verantwortung besser zu vereinen.

Die unterschiedlichen Wahrnehmungen der Künstlichen Intelligenz zwischen Führungskräften und Mitarbeitenden

In einer Zeit, in der KI die Praktiken revolutioniert, klafft eine große Lücke zwischen der Wahrnehmung der Führung und der der Mitarbeiter. Während 94 % der Führungskräfte sie als wesentliches Mittel zur Förderung des Wachstums und zur Festigung ihrer Wettbewerbssituation ansehen, äußern die Mitarbeiter stärkere Vorbehalte, die ihre Zustimmung und ihr Engagement für diese Transformation beeinflussen.

Eine in mehreren Ländern, einschließlich Frankreich, durchgeführte Studie hebt hervor, dass sich nur ein Drittel der Mitarbeiter bereit fühlt, diese Veränderungen aktiv in ihre täglichen Aufgaben zu integrieren, obwohl mehr als 60 % bereits regelmäßig KI-Tools nutzen. Dieses Paradoxon zeigt eine Kluft zwischen sporadischer Nutzung und tiefem Verständnis der erwarteten Vorteile. Viele Mitarbeiter befürchten, dass KI ihre Aufgaben eher erschwert als erleichtert, angesichts einer Vielzahl unharmonisierter Werkzeuge und unklarer Ziele.

Die Führungskräfte setzen ihrerseits auf Produktivität und Innovation als Triebkräfte der digitalen Transformation, unterschätzen dabei jedoch manchmal die psychologischen und praktischen Auswirkungen auf die Teams. Diese Dissonanz wird durch einen Mangel an konkreten, intern geteilten Beispielen verstärkt, was beweist, dass das Management des Technologiewandels nicht nur aus der Implementierung von Lösungen besteht, sondern eine strategische Umsetzung erfordert. Das Misstrauen wird auch durch das Fehlen angemessener Schulungen und regelmäßiger Kommunikation genährt, beides unerlässliche Voraussetzungen für die Schaffung eines Umfelds, das eine nachhaltige Adoption fördert.

Laut Derek Snyder, Produktmarketing-Direktor bei Google Workspace, handelt es sich um ein echtes Begleitproblem, wobei ein Drittel der Mitarbeiter sich angesichts des Ausmaßes der Neuerungen unzureichend vorbereitet fühlt. Diese Situation zeigt, dass hinter den offiziellen Aussagen das Change Management zu oft in den Hintergrund gedrängt wird, was die Beherrschung der neuen Werkzeuge durch die Teams auf allen Ebenen behindert.

Zur Illustration hat ein fiktives Finanzdienstleistungsunternehmen, das bei der KI-Integration führend ist, festgestellt, dass trotz der Einführung eines intelligenten Assistenten zur Automatisierung der Aktenbearbeitung die Mitarbeiter zögerten, die Lösung zu übernehmen. Diese Verzögerung erklärt sich hauptsächlich durch die Angst, die Kontrolle über die Prozesse zu verlieren, sowie durch den Mangel an interaktiven Schulungsworkshops. Dieses Beispiel zeigt, dass eine effektive Unternehmensstrategie interne Multiplikatoren enthalten muss, wie etwa KI-Botschafter, die ihre Kollegen anleiten und eine gemeinsame Vision fördern können.

Zusammenfassend liegt die wahre Herausforderung für die Führungskräfte nicht nur in der technologischen Einführung, sondern in der Fähigkeit, diese Dynamik mit den Erwartungen, Kompetenzen und der Kultur der Mitarbeiter in Einklang zu bringen. Die digitale Transformation ist somit sowohl ein menschlicher als auch ein technischer Weg, bei dem Vertrauen und Transparenz unverzichtbare Hebel sind.

Schulung und Begleitung: Schlüssel zum Erfolg zur Überwindung unsichtbarer Hindernisse

Es ist offensichtlich, dass die Akzeptanz der KI-Werkzeuge zwar voranschreitet, das Vertrauen jedoch schwer folgt. Ein besonders hervorstechender Punkt im Jahr 2026 bleibt die Schulung, deren Defizite die vollständige Aneignung der KI-Technologien im Unternehmen noch stark bremsen.

Die Mitarbeiter sehen sich einem „Dschungel“ von Anwendungen und Plattformen gegenüber, der eine kognitive Überlastung und ein Gefühl der Unsicherheit über ihre genaue Rolle in dieser Revolution erzeugt. Diese Informationsüberflutung ohne klaren Rahmen oder angemessene Pädagogik belastet die mentale Belastung und verlangsamt die digitale Transformation. Beispielweise kann ein Logistikmitarbeiter mehrere KI-Tools gleichzeitig verwenden müssen – vorausschauende Bestandsverwaltung, automatisierte Planungstools, virtuelle Assistenten – ohne ein kohärentes Schulungsprogramm zu erhalten. Diese fragmentierte Streuung begrenzt die Effizienz und nährt ein verbreitetes Unverständnis.

Angesichts dieser Situation innovieren mehrere Unternehmen, indem sie modulare Schulungspfade einführen, die Theorie, praktische Workshops und personalisiertes Coaching kombinieren. Ziel ist es, Lernen zu einer kontinuierlichen Erfahrung zu machen, die an die beruflichen Realitäten angepasst ist, Experimente fördert und konkrete Erfolge wertschätzt.

Ein eindrucksvolles Zeugnis stammt von Jean-Philippe Avelange, IT-Leiter bei Expereo, der hervorhebt, dass die Vorsicht der Mitarbeiter abnimmt, sobald sie greifbare Demonstrationen erhalten. In einem Team, das ein Pilotprogramm zur Integration von KI-Tools durchlaufen hat, verbesserten sich die Leistungskennzahlen innerhalb von drei Monaten um 20 %, was die kollektive Motivation stärkte.

Die wichtigsten Ansatzpunkte für eine erfolgreiche Schulung im Unternehmen:

• Erstellung einer Bestandsaufnahme der Kompetenzen und spezifischen Bedürfnisse jedes Bereichs.
• Entwicklung interaktiver und praxisnaher Module, die die Autonomie fördern.
• Mobilisierung interner Botschafter, die den Gebrauch verbreiten und Echtzeitfragen beantworten können.
• Integration einer kontinuierlichen Bewertung zur Anpassung der Lernpfade und zur Hervorhebung der Fortschritte.
• Verwendung konkreter Anwendungsfälle, um die direkte Auswirkung der Werkzeuge auf die Aktivitäten zu zeigen.

Laut Laurent Charpentier, CEO von Yooz, reduziert die verstärkte Kommunikation über Pädagogik und die Einbeziehung der Mitarbeiter in KI-bezogene Entscheidungen signifikant das Gefühl des Ausschlusses und psychologische Widerstände. Er betont, dass die Aneignung durch einen klaren Ansatz erfolgt, der Ziele, Nutzen erklärt und die Arbeitsplatzsicherheit beruhigt.

Tabelle: Vergleich der Schulungsansätze – Einfluss auf die Zustimmung der Mitarbeiter

Ansatz	Stärke	Begrenzung	Einfluss auf Zustimmung
Traditionelle technische Schulung	Vertiefung der Kompetenzen	Oft losgelöst von der Praxis vor Ort	Moderat
Praktische Workshops mit Falllösungen	Verbindung zum beruflichen Alltag	Erfordert Ressourceninvestitionen	Hoch
Personalisierte Betreuung	Zielgerichtete Begleitung und Motivation	Begrenzt in der Zahl der gleichzeitigen Teilnehmer	Sehr hoch
Interne KI-Botschafter	Horizontale Wissensverbreitung	Abhängigkeit von der Motivation der Multiplikatoren	Hoch

Dieser agile und kollaborative Schulungsansatz wird heute als grundlegendes Element der Unternehmensstrategie angesehen. Dennoch bleibt er für einige Führungsebenen eine unterschätzte Herausforderung, die weiterhin technologische „Druck“-Einführungen bevorzugen. Dieses Defizit zu schließen ist daher ein zentraler Hebel, um Innovationen in tatsächlich genutzte und geschätzte Werkzeuge zu verwandeln.

Versteckte Risiken: Datensicherheit und KI-Ethik

Während die Künstliche Intelligenz weite Perspektiven eröffnet, setzt sie Unternehmen auch einer Reihe von Risiken aus, die in der öffentlichen Debatte häufig ausgeblendet werden. Hierbei nehmen das Management sensibler Daten und ethische Fragen eine zentrale Rolle bei der Steuerung der digitalen Transformation ein.

Der Inlandsgeheimdienst DGSI hat kürzlich auf Fälle aufmerksam gemacht, bei denen vertrauliche Daten versehentlich ins Ausland übermittelt wurden, durch die Nutzung unkontrollierter externer KI-Tools. Diese Vorfälle verdeutlichen die komplexen Herausforderungen der IT-Sicherheit, wobei der einfache Zugang zu intelligenten Assistenten nicht ohne Gefahr ist.

Über die Gefahren von Datenlecks hinaus müssen auch Risiken algorithmischer Verzerrungen berücksichtigt werden. KI basiert auf historischen Daten zum Lernen und Entscheiden, was diskretionäre Verzerrungen reproduzieren oder verstärken kann und so kommerzielle sowie Personalentscheidungen beeinflusst. Eine schlechte Handhabung dieser Verzerrungen schädigt die Ethik der KI, untergräbt das interne Vertrauen und kann juristische Konsequenzen nach sich ziehen.

Während einige Unternehmen eine schnelle Implementierung ohne klare Rahmen bevorzugen, schwächt die Unkenntnis dieser ethischen Dimensionen deren Image und Compliance. Der Einsatz von Sicherheits- und Ethikexperten wird unverzichtbar, ebenso die Einrichtung von Gremien für kontinuierliche Überwachung und Transparenz im Umgang mit den Werkzeugen.

Zur Vorbeugung dieser Risiken hier einige zentrale Empfehlungen:

• Erarbeitung einer klaren Datenschutz- und Daten-Governance-Politik im Zusammenhang mit KI.
• Schulung der Teams in verantwortungsbewusstem und sicherem Umgang mit intelligenten Werkzeugen.
• Regelmäßige Audits der Algorithmen zur Erkennung und Korrektur möglicher Verzerrungen.
• Einrichtung eines multidisziplinären Ethikkomitees zur Bewertung sozialer und rechtlicher Auswirkungen.
• Offene Kommunikation mit den Mitarbeitenden über Praktiken und Garantien.

Diese Maßnahmen tragen dazu bei, eine Unternehmenskultur zu schaffen, die auf Vertrauen und Werthaltung basiert. Die durch KI getriebene technologische Revolution wird nur dann nachhaltig sein, wenn diese Herausforderungen im Zentrum der Unternehmensstrategie stehen.

Unbekannte organisatorische Hindernisse, die die KI-Einführung verlangsamen

Obwohl die Begeisterung der Führungsetagen für Künstliche Intelligenz spürbar ist, zeigt die Realität vor Ort eine deutlich größere Komplexität. Eine weitere verborgene Herausforderung betrifft die tatsächliche Fähigkeit der Organisationsstrukturen, diese Transformation zu bewältigen.

Laut einer Studie von Riverbed haben nur 12 % der Unternehmen es geschafft, KI in großem Maßstab einzuführen. Diese Zahl illustriert, dass die meisten Organisationen auf Widerstände stoßen, die mit ihrer Architektur, ihren Prozessen und ihrer Unternehmenskultur zusammenhängen. Das Fehlen einer klaren und geteilten Vision stellt oft die erste Barriere dar.

Tatsächlich betrachten viele Unternehmen KI als ein Portfolio von losgelösten Projekten ohne strategische Verbindung untereinander. Dieser fragmentarische Ansatz führt zu Streuung der Anstrengungen, Doppelungen und einem Mangel an greifbaren langfristigen Auswirkungen. Mitarbeitende, die oft alleine mit den Werkzeugen gelassen werden, tun sich schwer, die wirklichen Prioritäten zu erkennen.

Zur Umgehung dieser Hindernisse orientieren sich einige Organisationen an integrierten Modellen mit:

• Ernennung von KI-Botschaftern, verteilt auf die verschiedenen Abteilungen, die für Verbreitung und Adoption zuständig sind.
• Einrichtung klarer, flexibler und transversal kommunizierter Fahrpläne.
• Sichtbare Unterstützung der Führungskräfte bei strategischen Sitzungen, die Erfolge hervorheben.
• Regelmäßige Bewertung der digitalen Reife anhand präziser Kennzahlen.
• Stärkung der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit zur Angleichung der Anstrengungen.

Diese organisatorische Kohärenz spielt eine entscheidende Rolle dabei, KI zu einem Leistungstreiber und nicht zu einem bloßen Technologie-Gimmick zu machen. Ein Industrieunternehmen hat beispielsweise eine dedizierte KI-Zelle eingerichtet, die Projekte koordiniert und den Austausch von Ergebnissen erleichtert. Die Geschwindigkeit der Umsetzung an seinen Produktionslinien hat sich innerhalb eines Jahres verdoppelt, was zeigt, wie entscheidend die Strukturierung ist.

Darüber hinaus muss die digitale Transformation als ein tiefgreifender kultureller Wandel betrachtet werden. Widerstände sind daher als natürlich zu betrachten und müssen in Aktionspläne integriert werden, mit geeigneten pädagogischen Werkzeugen und regelmäßiger Kommunikation.

Wie man KI in die Unternehmensstrategie integriert, ohne den Menschen zu vernachlässigen

Der Erfolg eines KI-Projekts hängt nicht nur von der Technologie ab, sondern vor allem von der Übereinstimmung mit der Unternehmensstrategie und dem Change Management, das den Menschen in den Mittelpunkt stellt. Im Jahr 2026 erscheint diese Dimension wichtiger denn je, da die verborgenen Herausforderungen die Ergebnisse bedrohen.

Für eine erfolgreiche Integration müssen die Führungskräfte eine klare Vision der Rolle der KI in ihrem Wirtschaftsmodell entwickeln, aber auch ein feines Verständnis der menschlichen Auswirkungen. Dies setzt einen kollaborativen Ansatz voraus, der die Einbeziehung der Teams in allen Phasen, von der Diagnose bis zur Umsetzung, beinhaltet.

Beispielsweise hat ein führendes Dienstleistungsunternehmen einen iterativen Prozess eingeführt, bei dem jede technologische Neuerung im Pilotmodus in freiwilligen Teams getestet wird, bevor eine schrittweise Einführung erfolgt. Diese Methode erleichtert die Rückmeldung von Schwierigkeiten und die gemeinsame Entwicklung von Lösungen, was das kollektive Engagement und das Vertrauen in das digitale Ökosystem stärkt.

In diesem Zusammenhang müssen Führungskräfte den Wandel vorleben, indem sie mit gutem Beispiel vorangehen und regelmäßig über konkrete Fortschritte kommunizieren. Diese geteilte Führung geht über allgemeine Reden hinaus und ist in der Realität vor Ort verwurzelt, mit besonderem Augenmerk auf das Feedback der Mitarbeitenden.

Liste bewährter Praktiken zur Integration von KI mit Fokus auf den Menschen:

• Einbeziehung der Benutzer bereits in der Projektentwicklungsphase.
• Förderung kontinuierlicher Weiterbildung und Kompetenzentwicklung.
• Schaffung von Räumen für regelmäßigen Austausch und Feedback.
• Einführung von Pilotprojekten vor der Generalisierung der Werkzeuge.
• Klare Kommunikation über Ziele, Herausforderungen und Ergebnisse.
• Anerkennung und Wertschätzung individueller und kollektiver Anstrengungen und Erfolge.

Dieser Ansatz ermöglicht es, instinktives Misstrauen zu überwinden und die Künstliche Intelligenz dauerhaft in die Unternehmenskultur zu integrieren. Die digitale Transformation wird so zu einem gemeinsamen Projekt, das Werte schafft und Innovation auf allen Ebenen fördert.

Datemanagement im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz: Herausforderungen und Unkenntnisse

Die Frage des Datenmanagements steht im Zentrum der versteckten Herausforderungen rund um die Künstliche Intelligenz in Unternehmen. Während die massive Datensammlung und -analyse leistungsstarke Algorithmen speist, werfen sie auch zahlreiche von der Führung oft unterschätzte Fragestellungen auf.

Erstens müssen Datenschutz und Datensicherheit gewährleistet werden, um Lecks oder unautorisierte Verwendungen zu vermeiden, wie mehrere Warnungen der DGSI in den letzten Jahren zeigen. Neben regulatorischen Risiken kann schlechte Verwaltung einen Vertrauensschock bei Mitarbeitenden und Kunden verursachen.

Dann ist die Datenqualität ein Schlüsselparameter. Unvollständige, fehlerhafte oder verzerrte Informationen gefährden die Zuverlässigkeit von KI-Systemen und können zu irrationalen Entscheidungen führen. Diese fragile Kette hängt somit von einer rigorosen Governance ab, die klare Standards, überprüfbare Prozesse und klar definierte Verantwortlichkeiten umfasst.

Schließlich wird der Datenfluss innerhalb des Unternehmens oft unzureichend kontrolliert. Eine schlechte Integration kann Informationssilos erzeugen, die Koordination und Kohärenz der Projekte bremsen. Eine intelligente Governance fördert hingegen den sicheren und bedarfsgerechten Datenaustausch, was die digitale Transformation ohne Brüche erleichtert.

Tabelle: Herausforderungen und Lösungen für das Datenmanagement von KI in Unternehmen

Herausforderungen	Risiken	Vorgeschlagene Lösungen
Vertraulichkeit	Datenlecks sensibler Informationen, rechtliche Sanktionen	Verstärkte DSGVO-Politiken, Verschlüsselung, eingeschränkter Zugang
Datenqualität	Verzerrte Entscheidungen, operative Ineffizienz	Regelmäßige Kontrollen, Datenbereinigung, fachliche Validierung
Datenfluss	Informationssilos, mangelnde Teamabstimmung	Integrierte Plattformen, bereichsübergreifende Governance, sichere Freigabe

Die digitale Transformation mit KI verlangt den Führungsetagen somit verstärkte Verpflichtungen im Datenmanagement ab, wobei auch technisches und juristisches Fachwissen einbezogen wird. Die Unkenntnis dieses Teils kann langfristig den Erfolg der Projekte gefährden und den Ruf des Unternehmens schädigen.

Verborgene Chancen der KI zur Neuerfindung von Geschäftsmodellen

Über Beschränkungen und Risiken hinaus birgt Künstliche Intelligenz ein disruptives Potenzial, traditionelle Geschäftsmodelle von Unternehmen neu zu definieren. Die Führungskräfte sind sich dieser technologischen Revolution zwar bewusst, haben jedoch manchmal Schwierigkeiten, das tatsächliche Ausmaß der möglichen Transformation zu erfassen.

Der Einsatz von KI ermöglicht die Automatisierung von Prozessen im großen Maßstab, die Schaffung personalisierter Dienstleistungen und die präzise Vorhersage von Kundenbedürfnissen. Zum Beispiel verwenden Einzelhandelsunternehmen in diesem Bereich prädiktive Algorithmen, um ihre Lagerbestände zu optimieren, Abfälle zu reduzieren und das Kundenerlebnis in Echtzeit zu verbessern.

Strategischer betrachtet fördert KI die Entstehung neuer Einnahmequellen, wie intelligente Plattformen, die im SaaS-Modus (Software as a Service) betrieben werden, oder Abonnementmodelle basierend auf fortgeschrittener Datenanalyse. Dies erfordert jedoch eine tiefgreifende Neugestaltung von Prozessen und Kompetenzen und steht für eine digitale Transformation im Kern der Unternehmensstrategie.

Damit sich diese Chancen jedoch vollständig realisieren, ist ein gutes Verständnis der internen Hebel und des Marktumfelds nötig. Unternehmen, die es schaffen, ihre Stärken in diese Richtung zu mobilisieren, profitieren von einem unbestreitbaren Wettbewerbsvorteil, was jedoch auch viel organisatorische Agilität verlangt.

Hier eine Zusammenfassung der durch KI gebotenen Chancen im Rahmen einer innovativen Unternehmensstrategie:

• Intelligente Automatisierung repetitiver Aufgaben, die Zeit für Kreativität freisetzt.
• Personalisierung von Angeboten und Marketing durch prädiktive Analysen.
• Optimierung der Lieferketten und Reduzierung der Betriebskosten.
• Schaffung innovativer Dienstleistungen und Produkte basierend auf Verhaltensdatenanalyse.
• Stärkung der Entscheidungsfindung durch KI-basierte Entscheidungshilfen.

Ethik und Verantwortung: grundlegende Herausforderungen, die von der Führung unterschätzt werden

Mit der rasanten Entwicklung der KI in Unternehmen wird die Frage der Ethik und Verantwortung zunehmend dringlich. Dennoch unterschätzen viele Führungskräfte diese Problematiken weiterhin, was kontraproduktive Effekte sowohl auf die Leistung als auch auf den Ruf nach sich ziehen kann.

Die Hauptschwierigkeit liegt im Gleichgewicht zwischen schneller Innovation und Einhaltung ethischer Prinzipien. Der Einsatz von KI muss die Privatsphäre, Nichtdiskriminierung und Transparenz respektieren. Jüngste Fälle zeigen, dass Fehlentwicklungen wie die Datenerhebung ohne ausdrückliche Zustimmung oder der voreingenommene Einsatz von Algorithmen erhebliche rechtliche und gesellschaftliche Folgen haben können.

Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, müssen Unternehmen ethische Governance-Mechanismen bereits bei der Projektplanung einbauen, die verschiedene interne und externe Akteure einbeziehen: Juristen, technische Experten, Arbeitnehmervertreter usw. Dieser Ansatz ist untrennbar mit der Unternehmensstrategie verbunden und eine unverzichtbare Komponente davon.

Außerdem erwarten die Mitarbeitenden ein klares Engagement zu diesen Fragen, das ihr Vertrauen und ihre Zustimmung strukturiert. Das Fehlen sichtbarer Maßnahmen in diesem Bereich nährt Misstrauen und versteckten Widerstand, was alle KI-Initiativen schwächt.

Hier eine Liste empfohlener Praktiken, um Ethik im KI-Einsatz zu verankern:

• Einrichtung eines ethischen Kodex speziell für Künstliche Intelligenz.
• Regelmäßige Audits der verwendeten Algorithmen und Daten durchführen.
• Anbieten spezifischer Schulungen zu ethischen Herausforderungen.
• Transparenz gegenüber Kunden und Mitarbeitern fördern.
• Berücksichtigung sozialer und ökologischer Folgen fördern.

Künstliche Intelligenz wird somit, weit entfernt von einem einfachen technologischen Werkzeug, zu einem echten Werteträger für Unternehmen, die in der Lage sind, die verborgenen und komplexen Herausforderungen zu integrieren. Die technologische Revolution wird nur dann nachhaltig sein, wenn sie mit einer ehrlichen Übernahme der damit verbundenen Verantwortlichkeiten einhergeht.