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Präsenzveranstaltung / 24.9.2026

OT-Security Day

​Praxis, Austausch und Strategien für industrielle OT-Sicherheit​

Webinar / 30.9.2026

EUDI-Wallet Navigator

Was Kommunen zur Akzeptanzpflicht ab 2027 wissen müssen​​

Veranstaltung / 13.10.2026

Finanz- und Rechnungsbetrug verhindern – im Zeitalter von KI

Seminar gegen CEO-Fraud für Mitarbeitende in den Bereich Finanzen und Controlling

Forum / 10.11.2026

AEROKI: Cyberrisiken im Anflug

Ergebnisse aus dem Forschungsprojekt AEROKI für ein ganzheitliches Cyberlagebild in Kritischen Infrastrukturen​​

Blog-Beiträge

10.9.2026

Die neue Ökonomie der Cyberangriffe: Warum Unternehmen Risiken neu priorisieren müssen

Anfang Juli 2026 brauchten die Angreifer nur vier Tage, um mehrere Behörden im asiatisch-pazifischen Raum zu kompromittieren, aller Wahrscheinlichkeit nach in Taiwan. Bemerkenswert war die Methode: Acht KI-Agenten arbeiteten gleichzeitig und koordiniert zusammen. Einer knackte Zugangsdaten von Regierungsmitarbeitenden, ein anderer suchte systematisch nach offenen API-Schnittstellen. Weitere Agenten entwendeten Personalakten oder installierten dauerhafte Hintertüren in Web-Anwendungen. Ein koordinierender Agent bewertete die Erfolge der einzelnen Teilangriffe nach einem einfachen statistischen Verfahren und passte die Strategie in insgesamt zwölf Angriffswellen fortlaufend an. Nach Einschätzung der Sicherheitsfirma Dream, die den Vorfall im August 2026 dokumentierte, handelt es sich um einen der ersten weitgehend autonom durchgeführten Cyberangriffe auf ein staatliches Ziel überhaupt. Eine zuvor unbekannte Schwachstelle war dafür nicht nötig; die Angreifer nutzten bekannte Lücken. KI mischt die Karten bei Cybersecurity für Unternehmen gerade neu.

Wirtschaftlich betrachtet sind Cyperangriffe inzwischen asymetrische Konflikte geworden: KI minimiert die Kosten für die Angreifer, während die Kosten für die Verteidiger konstant bleiben. Ein an der Analyse beteiligter Sicherheitsexperte formulierte es so: Früher habe ein Angreifer einen Dollar investiert, während die Verteidigung einhundert Dollar aufwenden musste. Heute koste der Angriff nur noch fünf Cent, die Kosten der Verteidigung seien jedoch kaum gesunken. KI-Agenten senken damit die Hürden für wiederholte und breit angelegte Angriffsversuche erheblich.

Das Zeitfenster für die Verteidigung schrumpft

Das Beispiel aus Taiwan zeigt, wie schnell ein laufender Angriff voranschreiten kann. Zugleich schrumpft die Zeit, die Sicherheitsteams zwischen der Veröffentlichung einer Schwachstelle und ihrer Ausnutzung haben. Vor fünf Jahren dauerte es im Schnitt anderthalb Jahre, bis eine veröffentlichte Software-Schwachstelle tatsächlich für einen realen Angriff genutzt wurde. Sicherheitsteams konnten Patches testen, planen und in Wartungsfenstern einspielen. 2025 waren es nach Daten des Sicherheitsdienstleisters VulnCheck im Schnitt noch 21 Tage. Laut der Webseite Zerodayclock sind es 2026 nur noch 1,6 Tage. Fast ein Drittel der tatsächlich ausgenutzten Schwachstellen wurde am oder bereits vor dem offiziellen Veröffentlichungstag angegriffen.

Sicherheitsanalystinnen und -analysten bezeichnen diese Verdichtung des Exploit-Fensters als »AI Vulnerability Storm«. Die Cloud Security Alliance beschreibt in einem aktuellen Briefing, wie KI-Systeme Berichte über bekannte Sicherheitslücken auswerten und daraus in 10 bis 15 Minuten einen funktionierenden Exploit erzeugen können. Erfahrene Sicherheitsforschende brauchten dafür früher Tage oder Wochen.

Schneller reagieren – aber nicht auf alles

Das schrumpfende Exploit-Fenster legt eine einfache Reaktion nahe: Schwachstellen müssen schneller geschlossen werden. Doch schnelleres Patchen allein löst das Problem nicht. 2025 wurden mehr als 48 000 neue CVEs (Common Vulnerabilities and Exposures, die Standard-Kennungen für Sicherheitslücken) veröffentlicht. Laut VulnCheck wurde davon nur etwa ein Prozent tatsächlich für reale Angriffe genutzt. Für Sicherheitsteams heißt das: Sie müssen unter hohem Zeitdruck aus einer sehr großen Menge genau die wenigen Schwachstellen erkennen, von denen eine konkrete Gefahr ausgeht.

KI verschärft diese Auswahlaufgabe zusätzlich. Die Menge des öffentlich verfügbaren Exploit-Codes steigt, aber vieles funktioniert auch nicht oder führt in die Irre. Solche scheinbar plausiblen Inhalte erzeugen zusätzliche Warnmeldungen und binden Zeit für ihre Prüfung. Die Unsicherheit darüber, welche Hinweise verlässlich und relevant sind, nimmt zu.

Der eingangs geschilderte Angriff macht die Folgen deutlich. Die Angreifer benötigten keine neue, unbekannte Schwachstelle. Bekannte und dokumentierte Lücken reichten aus, weil mehrere KI-Agenten parallel mögliche Angriffspfade erprobten und ihre Vorgehensweise fortlaufend anpassten. Für die Priorisierung zählt daher das Zusammenspiel mehrerer Faktoren: technische Schwere, Erreichbarkeit in der konkreten Umgebung, mögliche Kombinationen mit anderen Lücken und die Bedeutung der gefährdeten Systeme oder Prozesse.

Warum CVSS-Werte allein nicht mehr reichen

Im Vulnerability-Management dient häufig der CVSS-Score (Common Vulnerability Scoring System) als erste Orientierung. Die Zahl zwischen 0 und 10 beschreibt die technische Schwere einer Schwachstelle. Ob ein Angreifer das betroffene System erreichen kann, wie wichtig es für den Geschäftsbetrieb ist oder ob es in einer abgeschotteten Netzwerkzone liegt, bildet der Wert jedoch nur unzureichend ab. KI-gestützte Angriffsvorbereitung verschärft dieses Problem. Wenn Angreifer innerhalb weniger Minuten einen funktionierenden Exploit entwickeln oder wie im Taiwan-Beispiel bekannte Lücken in mehreren Angriffswellen kombinieren, bleibt nach der Veröffentlichung kaum Zeit für eine umfassende Bestandsaufnahme. In OT-Umgebungen kommt hinzu, dass Patches oft nur in seltenen, sorgfältig geplanten Wartungsfenstern eingespielt werden können. Organisationen sollten deshalb bereits vor einem konkreten Schwachstellenfund wissen, welche Systeme kritisch und von außen erreichbar sind, welche Abhängigkeiten bestehen und welche Prozesse bei einem Ausfall betroffen wären. Mit diesem Wissen lassen sich neue Schwachstellen unmittelbar nach ihrem tatsächlichen Risiko für die eigene Umgebung priorisieren.

Hier kommt unser aktuell laufendes Projekt FORTIS ins Spiel. Das Framework verbindet unter anderem die technische Bewertung einer Schwachstelle mit Informationen zur Kritikalität und Erreichbarkeit der betroffenen Assets sowie zu ihrer Rolle in Geschäfts- und Produktionsprozessen. Gerade für produzierende Unternehmen und Betreiber kritischer Infrastrukturen hilft diese Einordnung, begrenzte Ressourcen auf die dringlichsten Fälle zu konzentrieren.

Wenn Sie mehr über kontextbasierte Priorisierung erfahren oder sich zu Ihrer eigenen Vulnerability-Management-Praxis austauschen möchten, sprechen Sie uns gerne an oder werden Sie Teil unseres Netzwerks OT-Security (die nächste Runde startet bereits im Oktober). Mehr Infos zu FORTIS finden Sie außerdem in den Leselinks.

Leselinks:

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9.9.2026

Resilienz-Taskforce aufbauen: Wie Sie mit wenig Aufwand Turbulenzen in den Griff bekommen

Blogreihe: Mehr Resilienz in Produktionssystemen
Turbulenzen sind selten ein reines Fachproblem, sondern vor allem ein Koordinations- und Entscheidungsthema. In vernetzten Lieferketten können scheinbar geringfügige Ereignisse zu Krisen führen, wenn sie nicht koordiniert eingedämmt werden. Eine Resilienz Taskforce schafft hier als temporär aktiviertes, interdisziplinäres Team genau das: ein gemeinsames Lagebild, klare Prioritäten und schnelle Umsetzung, statt dass jede Abteilung für sich improvisiert.

Doch, wie setzt man dies auf, dass es im Alltag tragfähig ist und nicht als »zusätzliche Struktur« versandet? Antworten darauf haben vier produzierende Unternehmen aus der Kunststoff- und Maschinenbaubranche im dritten Gesamtprojekttreffen des BMFTR-geförderten Forschungsprojekts ResiNet erarbeitet – Unternehmen, die genau wie Sie mit Lieferengpässen, Anlagenausfällen und Personalengpässen zu tun haben.

Der Bauplan: Sechs Bausteine, eine durchgehende Struktur

Damit eine Taskforce nicht nur bei großen Krisen funktioniert, sondern auch bei »normalen« Turbulenzen, braucht sie klare Leitplanken. Es gibt sechs Bausteine, die zusammen einen durchgehenden Bauplan ergeben – von Zielbild und Governance über Teamstruktur und Aktivierungsprozess bis zu Entscheidungsrechten und Kommunikationsregeln.

Jeder Baustein liefert Antworten auf die Fragen, die bei Störungen sonst unnötig Zeit fressen: Wer entscheidet? Wann eskalieren wir? Welche Informationen sind verbindlich? Wie verhindern wir Parallelabstimmungen? Und wie kommen wir wieder in den Normalmodus zurück, ohne das Gelernte zu verlieren?

1) Start mit Zielbild und Charta: zwei Seiten, die im Ernstfall Stunden sparen

Ein guter Einstieg ist eine kompakte Taskforce-Charta: Sie hält auf ein bis zwei Seiten fest, wer im Ernstfall welche Rolle übernimmt, welche Standorte und Partner betroffen sein können und wie aktiviert und wieder deaktiviert wird. Je klarer das vorab geregelt ist, desto weniger Reibung entsteht später. Ein Bild aus dem Alltag trifft es gut: die Sicherheitskarte in der Sitztasche im Flugzeug – kompakt, übersichtlich und im Ernstfall auf einen Blick verständlich. Genau diesen Anspruch sollte auch die Taskforce-Charta erfüllen.

2) Teamstruktur: So smart wie möglich, so groß wie nötig

Die Taskforce ist nicht »alle auf einmal«, sondern eine Struktur, die je nach Ereignis sinnvoll wächst – ähnlich wie skalierbare Incident-Organisationen aus dem Incident-Command-Ansatz, die genau für dynamische Lagen entwickelt wurden: ein Kernteam (typisch zwei bis zehn Personen), ein erweitertes Team für lageabhängige Expertise und Satelliten, die Umsetzung und Informationsrückfluss in die Fläche sicherstellen.

Die Projektergebnisse aus ResiNet zeigen zugleich: Viele Unternehmen wünschen sich sogar noch schlankere Kernbesetzungen (teilweise zwei bis drei Personen) – solange Vertretung und schnelle Einbindung weiterer Funktionen gewährleistet sind.

Abbildung 1: Teamstruktur: Wer ist Mitglied der Taskforce?

3) Stufenplan nach dem Ampelprinzip: Aktivieren ohne Bauchgefühl

Ein Stufenplan nach dem Ampelprinzip kann die Aktivierung und Deaktivierung von Taskforce-Mitgliedern vereinfachen und »entdramatisieren«. »Grün« steht für den Normalbetrieb mit lokalen Abweichungen, »gelb« für erhöhte Koordination und »rot« für eine Lage, in der Taskforce-Steuerung notwendig ist.

Damit das funktioniert, braucht jede Stufe klare Kriterien, die zum Unternehmen passen, etwa Schwellenwerte bei Anlagenstillständen oder Kapazitätsengpässen. Ebenso wichtig ist die Deaktivierung. Die Taskforce sollte nicht einfach »auslaufen«, sondern bewusst übergeben – mit einem kurzen Rückblick und Verantwortlichkeiten für die Nacharbeit.

Genau hier lässt sich ein einfacher Lernmechanismus etablieren: ein kurzer After-Action-Review, der analysiert, was beim nächsten Mal besser laufen soll.

4) Decision Rights Matrix: schnell entscheiden – aber mit Leitplanken

Eine Taskforce bringt nur dann Tempo, wenn sie Entscheidungsräume hat. Im Projekt wurden als typische Kompetenzen beispielsweise Umplanung von Aufträgen oder die Freigabe alternativer Materialien (kontextabhängig) genannt.

Solche Punkte sollten in einer Decision-Rights-Matrix konkretisiert werden: Für jede wiederkehrende Entscheidung wird festgehalten, wer sie treffen darf, bis zu welcher Grenze und ab wann sie eskaliert werden muss. Wie das in der Praxis aussieht, zeigt das Beispiel aus dem Projekt ResiNet weiter unten.

Ziel ist nicht maximale Autonomie, sondern kontrollierte Handlungsfähigkeit. In turbulenten Lagen ist es oft besser, eine gute Entscheidung jetzt zu treffen, als eine perfekte Entscheidung zu spät – solange die Leitplanken klar sind.

Abbildung 2: Beispiel für eine Decision Rights Matrix aus dem Projekt ResiNet

5) Kommunikationsregeln: eine Lage, ein Kanal, ein Lagebild

Viele Störungen eskalieren kommunikativ, bevor sie operativ eskalieren – etwa wenn Werk, Einkauf und Vertrieb parallel unterschiedliche Stände per E-Mail und Chat verbreiten, bevor überhaupt klar ist, wie ernst die Lage wirklich ist.

6) Der kleinste sinnvolle Pilot: »1 Ritual / 1 Einsatz« in vier Wochen

Damit die Taskforce nicht theoretisch bleibt, wird im Workshop Wrap-up eine sehr klare Empfehlung für die Unternehmen formuliert: Definieren Sie für die nächsten kleinsten sinnvollen Piloten – beispielsweise ein regelmäßiges kurzes Ritual (Table-Top oder Stand-up-Simulation) und einen echten Taskforce-Einsatz, sobald ein passender Fall eintritt.

Fazit: Resilienz wird nicht beschlossen – sie wird operationalisiert!

Eine Resilienz Taskforce ist kein Selbstzweck. Sie ist ein Mechanismus, der Entscheidungsfähigkeit in Turbulenzen systematisch absichert – und gleichzeitig Lernen organisiert. Am Ende zeigt sich bei fast allen teilnehmenden Unternehmen dasselbe Muster: Charta, Matrix und Stufenplan schaffen den Rahmen, aber den Unterschied macht der Faktor Mensch – Mitarbeitende, die im Ernstfall wissen, was zu tun ist, und die dafür auch das nötige Vertrauen und die nötige Unterstützung bekommen. Genau das macht den Unterschied zwischen hektischer Improvisation und koordinierter Handlungsfähigkeit im Netzwerk. 

Habe ich Ihr Interesse am Thema Resilienz und der Taskforce geweckt oder haben Sie konkreten Unterstützungsbedarf? Nehmen Sie an der Veranstaltung »Resiliente und effiziente Produktion – aus eigener Kraft durch die Krise« am 11.05.2027 teil oder folgen Sie den Aktivitäten des Forschungsprojektes ResiNet der Fördermaßnahme des BMFTR »Dynamische Wertschöpfungsnetzwerke im turbulenten Umfeld – Aufbau von Resilienz in produzierenden Unternehmen (Resipro)« via LinkedIn: Resipro | LinkedIn

Blogreihe »Mehr Resilienz in Produktionssystemen«
Die vergangenen Jahre haben Unternehmen auf eine harte Probe gestellt. Produktionssysteme stoßen im Krisenfall schnell an ihre Grenzen. Effizienz allein reicht nicht mehr aus. Gefragt ist die Fähigkeit, auch unter widrigen Bedingungen handlungsfähig zu bleiben – kurz gesagt: Resilienz. Das Fraunhofer IAO unterstützt Sie gerne auf ihrem Weg zu mehr Resilienz. In dieser Blogreihe werden aktuelle Herausforderungen, Prinzipien und konkrete Pläne für die Praxis beleuchtet.


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7.9.2026

Wissensgraph statt Dokumentensuche: Wie Unternehmenswissen nutzbar wird

Blogreihe »Das Gedächtnis der Organisation«
Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das einen KI-Assistenten auf die eigenen Dokumente gesetzt hat: Handbücher, Berichte, Protokolle, alles indexiert. Die ersten Wochen sind begeisternd. Dann kommen die Fragen, die im Alltag wirklich zählen – warum eine Anlage immer wieder ausfällt, warum eine Maßnahme an einem Standort wirkt und am anderen nicht –, und das System schweigt. Nicht, weil das Modell zu schwach wäre. Sondern weil ihm die Zusammenhänge fehlen.

Organisationen denken verteilt 

Wie verteiltes Wissen konkret funktioniert, hat der Kognitionswissenschaftler Edwin Hutchins seiner Studie »Cognition in the Wild« gezeigt am Beispiel eines Marineschiffs gezeigt: Kein einzelner Mensch an Bord »weiß« die Position des Schiffs. Das Wissen entsteht verteilt – über Instrumente, Karten, Routinen und die Zusammenarbeit mehrerer Personen. Genau so funktionieren Unternehmen: Das Wissen, wie ein Produkt entsteht oder eine Anlage läuft, besitzt niemand allein. Es ist verteilt über Menschen, Systeme, Prozesse und Dokumente. Aber dieses verteilte Gedächtnis war passiv: Ein Aktenordner beantwortet keine Fragen. Ein Laufwerk verknüpft keine Zusammenhänge. Bis heute muss der Mensch die kognitive Integrationsleistung selbst erbringen: suchen, lesen, kombinieren, schlussfolgern.

Wo die Dokumentensuche an ihre Grenze kommt

Der erste Schritt zum aktiven Gedächtnis im Unternehmen ist heute Stand der Technik: Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dokumente werden dabei nicht mehr nach Stichworten durchsucht, sondern als Bedeutungsvektoren (Embeddings) abgelegt; ein Sprachmodell formuliert aus den relevantesten Passagen eine Antwort. Der Fortschritt ist real – wer nach »Anlage steht nach Werkzeugwechsel still« fragt, findet auch den Bericht, in dem »Spindelstillstand nach Rüstvorgang« steht. Für Belegschaften, die bislang mit Volltextsuche und zwölf Ordnerebenen gelebt haben, ist das ein spürbarer Sprung.

Und doch reicht es nicht. Nehmen wir eine Technikerin, die morgens vor Pumpe P-07 steht, die zum dritten Mal in diesem Jahr ausgefallen ist. Sie fragt das System: »Warum fällt P-07 immer wieder aus?« Ein RAG-System liefert ihr drei Textpassagen aus drei Störungsberichten – jede für sich korrekt, jede für sich nutzlos. Was es nicht liefert: dass alle drei Ausfälle nach demselben Wartungsintervall auftraten, dass eine baugleiche Pumpe in Halle 2 dasselbe Muster zeigt, und dass ein Kollege vor drei Jahren genau dieses Problem auf eine Lieferantencharge zurückgeführt hat. Denn RAG findet Textstellen, keine Zusammenhänge. Es kennt keine Historie einer Anlage, keine Beziehung zwischen Bauteil, Fehlerbild und Maßnahme. Zerteilt man Dokumente ungeschickt (das sogenannte Chunking), gehen Kontexte verloren; und ein Sprachmodell kann auch mit korrektem Retrieval Aussagen erzeugen, die in keiner Quelle stehen. Ein reines RAG-System ist deshalb ein gutes Kurzzeitgedächtnis – aber noch kein Wissen.

Der Wissensgraph: wenn das System Zusammenhänge kennt

Menschen erinnern sich nicht an Seiten, sondern an Zusammenhänge: Diese Pumpe gehört zu jener Linie. Vor drei Jahren hatte sie denselben Schaden. Damals half Maßnahme X.

Genau das bilden Wissensgraphen ab. Sie halten fest, welche Dinge es gibt – Anlagen, Bauteile, Fehler, Maßnahmen, Personen – und wie sie zusammenhängen: explizit, prüfbar, maschinenlesbar.

Kombiniert man beides, spricht man von GraphRAG. Die Arbeitsteilung ist simpel: Das Sprachmodell versteht die Frage und formuliert die Antwort. Der Graph liefert die Zusammenhänge und sagt, woher sie stammen.

Unsere Technikerin bekommt damit keine drei Textstellen, sondern eine Antwort mit Herleitung: derselbe Fehler, dreimal im gleichen Abstand, einmal vor drei Jahren schon gelöst. Quelle inklusive.

In unseren Projekten am KODIS des Fraunhofer IAO ist diese Architektur der Kern des organisationalen Gedächtnisses: LLMs als Schnittstelle und Strukturierungsmaschine, der Wissensgraph als Langzeitgedächtnis.

Wie daraus in der Industrie ein System wird, das Erfahrungswissen im Dialog aufnimmt, zeige ich im nächsten Teil (siehe Leselinks).

Was das für Ihr Unternehmen bedeutet

Was gewinnt ein Unternehmen, dessen Wissen so organisiert ist? Drei Dinge, die sich unmittelbar auf Kosten und Risiken auswirken. Erstens sinkt die Abhängigkeit von einzelnen Personen: Wenn Zusammenhänge im System stehen und nicht nur in einem Kopf, ist der Urlaub des Anlagenexperten kein Betriebsrisiko mehr. Zweitens wird Erfahrung übertragbar – neue Mitarbeitende bekommen nicht nur Dokumente, sondern begründete Antworten mit Herkunft, und das verkürzt Einarbeitungszeiten spürbar. Und drittens dreht sich die Alterungslogik um: Ein Aktenarchiv verliert mit jedem Jahr an Wert, ein Wissensgraph gewinnt an Wert, weil jede neue Störung, jede Lösung, jede Erfahrung die Zusammenhänge dichter macht. Aus dem Kostenfaktor Dokumentation wird ein Vermögenswert, der mitwächst.

Der größte Denkfehler, den ich derzeit in KI-Projekten sehe: einen RAG-Piloten für das Ziel zu halten. Er ist der Einstieg. Mein Rat an alle, die gerade eine KI-Wissensarchitektur planen: Fragen Sie nicht zuerst »Welches Modell nehmen wir?«, sondern »Welche Fragen soll unser System in drei Jahren beantworten können?«. Wenn darunter Fragen sind, die Zusammenhänge über Zeit, Anlagen oder Abteilungen hinweg betreffen, brauchen Sie einen Wissensgraphen – und zwar von Anfang an, nicht als spätere Nachrüstung.

Eine Frage bleibt dabei offen, und es ist die entscheidende: Woher kommt eigentlich das Wissen, das in diesem Gedächtnis landen soll? Das Wertvollste steht in keinem Dokument, das sich indexieren ließe. Darum geht es im nächsten Teil dieser Reihe.

Sie planen gerade genau das? Wir begleiten Unternehmen von der Wissensarchitektur über Workshops und Proof of Concept bis zum produktiven System – sprechen Sie uns an.

Blogreihe »Das Gedächtnis der Organisation«
Wissen sitzt in Köpfen – und verlässt mit ihnen das Unternehmen. Künstliche Intelligenz verändert das gerade grundlegend: Erstmals können Organisationen ein echtes Gedächtnis aufbauen, das Erfahrungswissen nicht nur speichert, sondern versteht, verknüpft und im Dialog verfügbar macht. Unsere Blogreihe zeigt, warum klassisches Wissensmanagement am impliziten Wissen gescheitert ist, wie LLMs, Wissensgraphen, multimodale und kausale KI daraus lernende Systeme machen – und wem ein künstliches Gedächtnis am Ende vertrauen darf.

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4.9.2026

Wie Quantencomputing zum Wettbewerbsvorteil der Region Heilbronn-Franken wird

Blogreihe »Heilbronn rechnet mit der Zukunft«

Die globalisierte Wirtschaft ist in einem beispiellosen Umbruch. Um konkurrenzfähig bleiben zu können, reicht es nicht, ausschließlich auf derzeitige Trends zu setzen. Vielmehr ist eine frühzeitige Beschäftigung mit den kommenden technologischen Möglichkeiten notwendig. Quantencomputing (QC) erweitert die Grenzen klassischer Rechenverfahren und erschließt neue Potenziale in Bereichen wie der Materialentwicklung, Pharmazie sowie an den Schnittstellen zu Künstlicher Intelligenz und Cybersecurity. Deshalb könnte Quantencomputing zum entscheidenden Standortfaktor im Rennen um die Wertschöpfung der Zukunft werden.

Doch wie können sich Regionen und ihre Unternehmen auf die Zukunftstechnologie vorbereiten? Diese Frage übersetzen wir im Forschungs- und Innovationszentrum für Angewandte Quanten-KI mit unserer Arbeit in ein ambitioniertes Ziel: den Aufbau eines international vernetzten Quanten-Hubs in Heilbronn-Franken. Die Region und ihre Unternehmen werden damit einen Ort haben, an dem Forschung, Talente, Unternehmen und neue Geschäftsmodelle rund um das Wechselspiel zwischen Quantencomputing und KI zusammenfinden.

Warum Heilbronn-Franken jetzt auf Quantencomputing setzt

Mit dem Bildungscampus verfügt die Region über einen einzigartigen Ort, an dem Bildung, Forschung und Innovation räumlich zusammenkommen. In den vergangenen Jahren ist rund um den Bildungscampus, die Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen ein Ökosystem entstanden, das neue Technologien nicht nur beobachtet, sondern aktiv gestaltet, wie beispielsweise mit dem Innovation Park AI, kurz IPAI. Diese einzigartige Verbindung bildet die Grundlage für den Aufbau eines international vernetzten Quanten-Hubs, in dem Forschung, Ausbildung, Anwendung und neue Geschäftsmodelle systematisch zusammengeführt werden.

Damit hat Heilbronn-Franken als dynamisches Innovationsökosystem die Möglichkeit, neue Technologien früh aufzugreifen und in die Anwendung zu überführen. Wir warten nicht auf einen Durchbruch, sondern bauen gemeinsam mit den Unternehmen vor Ort gezielt Kompetenzen und Netzwerke auf, von dem teilnehmende Unternehmen heute schon profitieren können.

Wie Unternehmen profitieren können

Wer die transformative Kraft der Zukunftstechnologie systematisch im eigenen Unternehmen nutzen will, muss die Voraussetzungen dafür frühzeitig schaffen. Der Quanten-Hub Heilbronn-Franken bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, den Weg von der »Quantum Awareness« hin zur »Quantum Readiness« zu beschreiten. Am Anfang steht die Bewertung existierender Anwendungsfälle in den Unternehmen auf ihre QC-Eignung hin, also inwieweit Quantencomputing einen Vorteil bringen kann. Unternehmen können über das Fraunhofer QC-Test- und Beratungszentrum INQUBATOR ihre Anwendungsfälle einreichen. Je nach Bewertung, die stark von den jeweiligen Problemklassen abhängt, können diese im weiteren Verlauf gemeinsam mit jeweils passenden Fraunhofer-Instituten bearbeitet werden. Mit gezielten Schulungen, wie etwa der QC Winter School in Kooperation mit der Hochschule Heilbronn können notwendige Kompetenzen Schritt für Schritt aufgebaut werden.

Eine Roadmap als gemeinsamer Orientierungsrahmen

Um diesen Prozess zu strukturieren, wurde die Quantencomputing-Roadmap Heilbronn-Franken entwickelt. Die Roadmap basiert auf einer Interviewstudie mit internationalen Expertinnen und Experten aus Wissenschaft, Wirtschaft und Politik. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen entstand in einem Multi-Akteurs-Prozess unter Einbezug eines internationalen Beratungsgremiums die Quantencomputing-Roadmap Heilbronn-Franken.

Abbildung 1: Charakteristika der Quantencomputing-Roadmap Heilbronn-Franken. Ein strukturiertes Angebot für die Region Heilbronn-Franken.

Sie ist kein Förderprogramm und kein starres Maßnahmenpaket. Vielmehr bietet sie einen gemeinsamen Orientierungsrahmen für Akteure aus Forschung, Bildung, Wirtschaft und Politik. Zentraler Bestandteil der Roadmap sind vier Handlungspfade, die den Kern eines erfolgreichen Quanten-Hubs bilden:

  • Positionierung und Exzellenz im Quantencomputing-Ökosystem
  • Akademische Ausbildung und Fachkräftebasis für Quantencomputing
  • Anwendung von Quantencomputing in Unternehmen
  • Entwicklung neuer Geschäftsmodelle im Bereich Quantencomputing
  • Abbildung 2: Handlungsfelder der Quantencomputing-Roadmap Heilbronn-Franken. Die Roadmap positioniert die Region Heilbronn-Franken im internationalen Quantencomputing-Ökosystem mit Schwerpunkt auf Quanten-KI.

    Jeder der Pfade ist auf das gemeinsame Zielbild ausgerichtet: die Voraussetzungen dafür zu schaffen, dass Quantencomputing-Kompetenzen aufgebaut, in die Anwendung gebracht und langfristig in wirtschaftliche und gesellschaftliche Wirkung überführt werden. Auf Basis der regionalen Ressourcen und Kompetenzen wird so ein einzigartiges Forschungsprofil geformt, das den Ausgangspunkt für den Ausbau eines international vernetzten Quanten-Hubs bildet. Die Roadmap ist dabei über einen Zeitraum von zehn Jahren bis 2034 formuliert und mit konkreten Meilensteinen unterlegt.

    Mitmachen statt Abwarten

    Der Aufbau eines Quantenökosystems lebt von Menschen, Austausch und gemeinsamen Aktivitäten verschiedener Institutionen, die langfristig an einer gemeinsamen Vision arbeiten. Als Forschungs- und Innovationszentrum für Angewandte Quanten-KI bringen wir als „Orchestrator“ des entstehenden Quantenökosystems Akteure zusammen, machen Aktivitäten sichtbar und stoßen neue Kooperationen an. Gleichzeitig tragen wir mit eigenen Forschungs-, Transfer- und Bildungsformaten zur Umsetzung der Roadmap bei.

    Exemplarisch dafür ist die Veranstaltungsreihe „Quantum Meetup Heilbronn“. Sie fungieren als Treffpunkt des entstehenden Quanten-Hubs. Hier werden Aktivitäten sichtbar gemacht, neue Partner eingebunden und Ideen für gemeinsame Projekte entwickelt. Aus einzelnen Akteuren entsteht so Schritt für Schritt eine vernetzte Community. Die Treffen orientieren sich entlang der Entwicklungspfade und reichen von Forschung und Infrastruktur über Unternehmensanwendungen bis hin zu Bildung und Wissenschaftskommunikation. Die Meetups sind unser zentrales Tool, um Transparenz zu schaffen und Partner zur Vernetzung und letztlich zur Umsetzung der Roadmap auf dem Weg zum Quanten-Hub einzuladen.

    Mit dieser Blogreihe machen wir sichtbar, wie aus einzelnen Aktivitäten Schritt für Schritt ein international vernetztes Ökosystem für Quanten-KI entsteht.
    Im nächsten Quantum Meetup am 15. September können Unternehmen zudem erfahren, wer mit welchen Anwendungsfällen eigentlich Quantencomputing braucht und wie ein strategieorientiertes Kompetenzmanagement für Quantencomputing in Unternehmen aussehen kann.

    Blogreihe »Heilbronn rechnet mit der Zukunft«
    Quantencomputing könnte die Grenzen heutiger Rechenverfahren erweitern und zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor für die Wertschöpfung von morgen werden. Unsere Blogreihe zeigt, warum Unternehmen sich schon heute mit der Technologie beschäftigen sollten, welche Chancen an den Schnittstellen zu KI und anderen Zukunftsfeldern entstehen, wie Heilbronn-Franken ein starkes Quanten-Ökosystem aufbaut und was es braucht, um zu einem international sichtbaren Quanten-Hub zu werden.

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    Aktuelles

    22.9.2026

    KI-Tool des Fraunhofer IAO automatisiert Verwaltungsprozesse rechtssicher

    Das KI-Tool NAVA des Fraunhofer IAO automatisiert wiederkehrende Verwaltungsaufgaben und berücksichtigt dabei Sicherheits- und Datenschutzanforderungen. Als Mitglied des neuen NAVA-Clubs erhalten Behörden, öffentliche Einrichtungen und weitere Organisationen Zugang zur Technologie, fachliche Begleitung und wiederverwendbare Prozessbausteine. So können sie ihre Anwendungen in einer geschützten Umgebung entwickeln, erproben und auf weitere Prozesse übertragen.
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    18.9.2026

    Joseph von Fraunhofer führt als KI-Avatar durch seine historische Wirkungsstätte

    Zum 200. Todestag von Joseph von Fraunhofer wurde die Ausstellung in der historischen Fraunhofer-Glashütte in Benediktbeuern neugestaltet. Sie öffnet am 18. September 2026 wieder; zur Eröffnung wird auch der Bayerische Ministerpräsident Dr. Markus Söder erwartet. Im Mittelpunkt steht der fotorealistische und sprachfähige KI-Avatar »digitaler Joseph«, der Gäste durch Fraunhofers frühere Wirkungsstätte führt. Das Projekt wird von der Bayerischen Sparkassenstiftung, der Landesstelle für die nichtstaatlichen Museen in Bayern und der Bayerischen Landesstiftung gefördert.
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    7.9.2026

    Wie bereit sind Städte und Kommunen für Robotik?

    Roboter, die Abfälle entsorgen, Patientinnen und Patienten durch Krankenhäuser begleiten oder Einsatzkräfte bei Notfällen unterstützen: Autonome Systeme könnten in Städten künftig in einigen Bereichen zum Einsatz kommen. Technisch ist vieles davon bereits möglich, dennoch bleiben konkrete Anwendungen der städtischen Robotik auf vereinzelte Pilotprojekte beschränkt. Ein neues Whitepaper des Fraunhofer IAO zeigt, welche Voraussetzungen Kommunen schaffen müssen, damit Robotik Teil öffentlicher Dienstleistungen wird.
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    1.9.2026

    Das Büro der Zukunft

    Der Wandel der Arbeitswelt hin zu flexibleren und ortsunabhängigen Arbeitsformen reduziert die Nutzung von Büroflächen und verändert die Büroarbeit nachhaltig. Die Forschenden des Fraunhofer IAO untersuchen in der Studie »Office Experience«, die im Rahmen des Innovationsnetzwerks OFFICE 21® entstanden ist, die Büro- und Wissensarbeit der Zukunft und geben konkrete Handlungsempfehlungen, wie Unternehmen den Austausch unter Mitarbeitenden gezielt fördern sowie Büroflächen effizienter und zukunftsfähiger gestalten können.
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    Schwerpunkte

    Identity Management

    Vertrauenswürdige Identitäten sind wesentliche Grundlage für viele digitale Prozesse. Wir unterstützen Sie bei wirtschaftlichen, technischen und organisatorischen Fragestellungen des organisationsinternen und organisationsübergreifenden Identiätsmanagements und der Informationssicherheit.

    Vehicle Experience

    Die wichtigsten Innovationen im Automobil wirken sich heute direkt auf das Fahrerlebnis und die Mensch-Maschine Interaktion aus. Für diese Innovationen bieten wir Demonstrations- und Testumgebungen und führen Probandenstudien nach wissenschaftlichen Standards mit innovativen Methoden durch.

    Interaction Design

    Die Interaktion mit Technik soll intuitiv sein und Spaß machen. Dabei geht es um die Wahl der richtigen Technologien und um die Gestaltung von allem was der Nutzer sieht, hört und fühlt. Attraktive und ergonomische User Interfaces sind uns wichtig. Die visuelle Gestaltung kommuniziert wichtige Eigenschaften und Zusammenhänge.

    Human-Centered AI

    Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen können unser Leben und Arbeiten bereichern. Wir gestalten KI-Systeme, die vertrauenswürdig und nachvollziehbar sind und mit denen Menschen gerne interagieren und effizient zusammenarbeiten.

    User Experience

    Mit WOW-Faktor zum Produkterfolg! Heben Sie sich von der Konkurrenz ab, mit Produkten und Services, die Ihre Nutzer:innen nachhaltig begeistern. Mit ihrer Erfahrung und unserem Know-How können wir gemeinsam attraktive Produkte und Services gestalten, die optimal bedienbar, emotional ansprechend und wirtschaftlich erfolgreich sind.

    Neuroadaptive Systeme

    Wir blicken in eine Zukunft, in der intelligente Systeme dabei helfen, unsere Arbeit und unser tägliches Leben einfacher zu machen. Unsere Arbeit beruht auf einem umfassenden Verständnis dafür, wie Menschen mit der realen Welt interagieren. Wir schauen uns an, was sie sehen, hören und fühlen.