Saudi-Arabiens KI-Führungsrolle: Innovation im öffentlichen Sektor absichern

In allen anderen Ländern dieses Index versuchen die Regierungen, ihre Beschäftigten im öffentlichen Dienst zur Nutzung von KI zu bewegen. Saudi-Arabien steht vor einer anderen Herausforderung: Die bereits in großem Maßstab stattfindende KI-Nutzung muss sicher, gesteuert und nachhaltig erfolgen.

Wichtige Erkenntnisse

1. Saudi-Arabien belegt weltweit Platz 1 bei der KI-Adoption im öffentlichen Sektor. Saudi-Arabien erzielte 66 von 100 Punkten im Public Sector AI Adoption Index – 8 Punkte mehr als die zweitplatzierten Singapur und Indien (jeweils 58). Das Königreich belegte in allen fünf Dimensionen des Index den ersten Platz: Begeisterung, Befähigung, Ermöglichung, Integration und Bildung. Kein anderes Land erreichte eine derart umfassende Spitzenleistung.
2. 98 % der Beschäftigten im saudi-arabischen öffentlichen Dienst haben KI am Arbeitsplatz genutzt – zwei Drittel nutzen sie täglich. Die KI-Nutzung im öffentlichen Sektor Saudi-Arabiens ist keine Testphase, sondern Alltag. Zwei Drittel der Beschäftigten geben an, täglich KI-Tools bei der Arbeit einzusetzen – die höchste tägliche Nutzungsrate im Index. Fast die Hälfte nutzt KI bereits seit über einem Jahr. Das ist kein Pilotprojekt, sondern eine skalierte, systemweite Einführung.
3. Der Top-down-Ansatz Saudi-Arabiens hat geliefert, worüber andere Länder noch diskutieren. Über SDAIA und die Nationale Strategie für Daten und KI kombinierte Saudi-Arabien einen klaren politischen Auftrag mit zentralen Investitionen, unternehmensweiter Tool-Einführung und eindeutiger Führungsunterstützung. 77 % berichten, dass ihre Institution in KI investiert hat. 84 % erhielten vom Arbeitgeber bereitgestellte Schulungen. 95 % sind optimistisch in Bezug auf KI im öffentlichen Sektor. Die Lehre: Klare Vorgaben von oben wirken.
4. Doch die Hälfte der Beschäftigten sagt, dass ihre KI-Schulungen nur ein Häkchen auf der Checkliste sind. 50 % geben an, dass die meisten KI-Schulungen in ihrer Organisation auf Compliance abzielen und nicht auf den Aufbau echter Kompetenzen. 52 % sagen, die Schulungen kämen zu spät. 51 % haben selten Zeit oder Raum, sich auf KI-Schulungen zu konzentrieren. Während sich die KI-Nutzung von einfachen Aufgaben hin zu fortgeschrittenen geschäftlichen Einsatzbereichen entwickelt – und agentische KI-Systeme autonome Entscheidungen ermöglichen – wird diese Qualitätslücke zu einem Governance-Risiko, nicht nur zu einem Kompetenzrisiko.
5. Die nächste Herausforderung ist nicht die Einführung – sondern die Absicherung des bereits Erreichten. Saudi-Arabien hat das Adoptionsproblem gelöst, das viele Regierungen lähmt. Die Frage ist nun, ob die Daten-Governance-Infrastruktur mit dem Volumen, der Geschwindigkeit und der Sensitivität der täglichen KI-Dateninteraktionen im öffentlichen Sektor Schritt halten kann. Wenn zwei Drittel der Belegschaft täglich KI nutzen, unterscheiden sich Angriffsfläche, Compliance-Risiken und Anforderungen an den Datenschutz grundlegend von Ländern, in denen die Einführung noch in den Anfängen steckt.

Der Public Sector AI Adoption Index 2026, kürzlich veröffentlicht von Public First für das Center for Data Innovation mit Unterstützung von Google, befragte 3.335 Beschäftigte im öffentlichen Dienst aus 10 Ländern – darunter 324 aus Saudi-Arabien. KSA erzielte 66 von 100 Punkten und belegte damit mit deutlichem Abstand den ersten Platz im Index. Singapur und Indien teilen sich mit je 58 Punkten den zweiten Platz. Südafrika folgt mit 55 Punkten auf Platz vier. Die USA erzielten zum Vergleich 45 Punkte und liegen auf Rang sieben.

Saudi-Arabien hat nicht nur gewonnen – es hat in jeder Dimension gewonnen: Begeisterung (79), Bildung (68), Befähigung (69), Ermöglichung (55) und Integration (60). Kein anderes Land belegte in allen fünf Kategorien den ersten Platz. Die wichtigsten Zahlen sind beeindruckend: 98 % haben KI am Arbeitsplatz genutzt, zwei Drittel nutzen sie täglich, 95 % sind optimistisch, 89 % empfinden KI als befähigend.

So sieht KI-Adoption im öffentlichen Sektor aus, wenn eine Regierung sie konsequent vorantreibt. Die Frage ist, was als Nächstes kommt – denn die Herausforderungen der Vorreiterrolle unterscheiden sich grundlegend von denen des Aufholens.

Was KSA richtig gemacht hat – und andere Regierungen nicht

Die Indexdaten zeigen klar, warum Saudi-Arabien so weit voraus ist. Es liegt nicht an der Technologie. Es liegt nicht am Budget. Es ist die gleichzeitige Umsetzung von fünf Faktoren – dieselben fünf Faktoren, an denen alle anderen Länder in dieser Studie einzeln scheitern, geschweige denn in Kombination.

Erstens: ein eindeutiger politischer Auftrag. KI wurde als zentraler Enabler der Vision 2030 positioniert, nicht als Experiment oder Risiko. Die Saudi Data and AI Authority (SDAIA) und die Nationale Strategie für Daten und KI schufen die institutionellen Strukturen. Die Botschaft der Führung war klar: KI wird erwartet, unterstützt und ist zentral für die Modernisierung des Staates.

Zweitens: unternehmensweite Tool-Einführung. 77 % der Beschäftigten im öffentlichen Dienst Saudi-Arabiens berichten, dass ihre Institution in KI investiert hat. KSA rangiert konstant an der Spitze beim Zugang zu Enterprise-Tools, internen oder angepassten KI-Systemen und zugelassenen öffentlichen Tools. Das ist der entscheidende Unterschied zu Ländern wie Brasilien (wo die Begeisterung hoch, aber die Ermöglichung am niedrigsten im Index ist) oder Großbritannien (wo Tools vorhanden sind, der Zugang aber ungleich verteilt ist).

Drittens: klare Regeln und starke Erlaubnisstrukturen. Saudi-Arabiens Befähigungswert (69/100) ist mit großem Abstand der höchste im Index. Viele Beschäftigte berichten, dass ihre Organisation eine formelle Richtlinie zur Förderung der KI-Nutzung hat. Die Regeln werden als ausgewogen wahrgenommen, Führungskräfte gelten als Vorbilder für effektiven KI-Einsatz. Im Vergleich dazu wissen in den USA mehr als ein Drittel der Beschäftigten nicht, ob ihre Organisation eine formelle KI-Policy hat.

Viertens: umfangreiche Schulungsangebote. 84 % geben an, dass ihr Arbeitgeber KI-Schulungen bereitgestellt hat. Mehr als ein Drittel berichtet, dass ihre Organisation eine zentrale Rolle bei der Vermittlung oder Unterstützung des KI-Einsatzes gespielt hat. Saudi-Arabien belegt international Spitzenplätze bei der Einführung von KI durch Führungskräfte und IT.

Fünftens: kulturelle Dynamik. 79 % wünschen sich, dass KI ihre tägliche Arbeit grundlegend verändert – das ist die höchste Bereitschaft zur KI-getriebenen Transformation im Index. 95 % sind optimistisch. Die Kolleginnen und Kollegen sind begeistert. KI wird nicht als Bedrohung, sondern als Fortschritt wahrgenommen.

Das Ergebnis ist ein öffentlicher Sektor, in dem KI normal ist. Kein Pilot. Keine Debatte. Kein exklusives Spezialteam. Normalität. Das hat kein anderes Land im Index erreicht.

Die Risiken der Vorreiterrolle

Doch wer führt, steht vor eigenen Risiken – und die Indexdaten zeigen drei Herausforderungen, denen sich Regierung und Sicherheitsverantwortliche Saudi-Arabiens stellen müssen, wenn die KI-Nutzung weiter zunimmt.

Erstens: die Qualität der Schulungen. Der Index offenbart eine deutliche Lücke zwischen der Breite und der Tiefe der Schulungen. 84 % haben Schulungen erhalten – aber 50 % sagen, es gehe vor allem um das Abhaken von Vorgaben, nicht um den Aufbau echter Kompetenzen. 52 % sagen, die Schulungen kämen zu spät, nachdem Veränderungen bereits stattgefunden haben. 51 % haben selten Zeit oder Raum, sich auf KI-Training zu konzentrieren. 45 % empfinden die Schulungen als nachrangig.

Solange die Belegschaft KI täglich für einfache Aufgaben nutzt, ist oberflächliches Training noch handhabbar. Doch sobald fortgeschrittene Analysen, Systemintegration, Automatisierung und KI-gestützte Services – wie von der nationalen Strategie vorgesehen – Einzug halten, wird die Lücke zwischen Compliance-getriebenem Training und echter Kompetenz zum Governance-Risiko. Beschäftigte, die mit KI-Tools folgenreiche Entscheidungen treffen, ohne diese kritisch beurteilen zu können, schaffen Risiken, die über Produktivität hinausgehen – hin zu Genauigkeit, Verzerrung und Verantwortlichkeit.

Zweitens: Daten-Governance im großen Maßstab. Wenn 98 % der Belegschaft KI nutzen und zwei Drittel dies täglich tun, ist das Volumen der KI-Dateninteraktionen um ein Vielfaches höher als in jedem anderen Land der Studie. Jede Interaktion ist ein potenzieller Datenkontaktpunkt – Bürgerdaten werden von KI-Systemen aufgenommen, verarbeitet, zusammengefasst oder analysiert. Die Frage ist, ob Saudi-Arabiens Daten-Governance-Infrastruktur im gleichen Tempo wie die KI-Adoption gewachsen ist.

Diese Herausforderung verschärft sich, da KI von passiven Tools zu aktiven Agenten wird. Agentische KI-Systeme warten nicht auf Eingaben – sie führen mehrstufige Prozesse aus, greifen auf Datenbanken zu und interagieren eigenständig mit externen APIs. Bei der Adoptionsrate von KSA würde die Verbreitung von KI-Agenten in den Behörden tausende nicht-menschliche Identitäten schaffen, die API-Zugriff, Machine-to-Machine-Authentifizierung und Echtzeit-Policy-Enforcement benötigen – wofür klassische Identity-Management-Systeme nicht konzipiert sind. Sicherheit auf Datenebene mit zero-trust-Governance und einheitlicher Transparenz über jede Interaktion – egal ob von Menschen oder KI-Agenten initiiert – ist essenzielle Infrastruktur für eine Regierung mit diesem Volumen.

Hier verschiebt sich die Herausforderung von „Wie bringen wir Menschen dazu, KI zu nutzen?“ zu „Wie behalten wir Transparenz, Kontrolle und Compliance über Millionen täglicher KI-Dateninteraktionen?“. Die meisten Länder im Index haben dieses Problem nicht, weil die Adoption zu gering ist, um relevante Risiken zu erzeugen. Saudi-Arabien schon.

Drittens: Der Übergang von individueller Produktivität zu Enterprise-Nutzung. Der Index zeigt, dass die KI-Adoption in Saudi-Arabien noch überwiegend auf individuelle Aufgaben wie Entwurf, Analyse und Zusammenfassung ausgerichtet ist. Die nationale Strategie fordert den Wandel hin zu Systemintegration, fortgeschrittener Analyse, Automatisierung und KI-gestützten öffentlichen Diensten. Dieser Übergang bringt völlig neue Anforderungen an Daten-Governance mit sich: KI-Systeme greifen auf strukturierte Datenbanken zu, verarbeiten abteilungsübergreifende Datensätze und treffen oder unterstützen Entscheidungen, die Bürger im großen Maßstab betreffen. Die Anforderungen an Datenschutz, Revisionssicherheit und Verantwortlichkeit für Enterprise-KI unterscheiden sich grundlegend von denen eines einzelnen Beschäftigten, der ChatGPT für ein Memo nutzt.

Die Daten-Governance-Infrastruktur, die KSA jetzt braucht

Saudi-Arabien hat die Infrastruktur für die Einführung geschaffen. Jetzt braucht es die passende Daten-Governance-Infrastruktur.

Die meisten Länder im Index müssen zuerst die Adoption lösen. Saudi-Arabien ist darüber hinaus. Die Herausforderung ist jetzt, sicherzustellen, dass die in großem Maßstab stattfindenden KI-Interaktionen – täglich, in jeder Behörde – sichtbar, gesteuert, protokolliert und konform sind.

Dies erfordert einen grundlegend anderen Ansatz als das, was die meisten Regierungen derzeit aufbauen. Nicht Richtlinien, die Adoption fördern (die hat KSA bereits). Nicht Trainingsprogramme, die Bewusstsein schaffen (die gibt es auch). Was KSA braucht, ist eine operative Daten-Governance-Infrastruktur – Systeme, die zwischen KI-Tools und sensiblen Daten sitzen, Richtlinien in Echtzeit durchsetzen, jede Interaktion protokollieren und forensische Fähigkeiten bieten, um im Ernstfall reagieren zu können.

Data Security Posture Management (DSPM) kann sensible Daten über verschiedene Repositorys hinweg erkennen und klassifizieren – auch solche, die in KI-Systeme eingespeist werden. Automatisierte Richtlinienkontrolle kann privilegierte oder vertrauliche Daten anhand von Klassifizierungslabels vom KI-Zugriff ausschließen – entscheidend bei dem Interaktionsvolumen wie in KSA. Umfassende Audit-Trails erfassen alle KI-Dateninteraktionen mit Nutzer-ID, Zeitstempel, abgerufenen Daten und dem verwendeten KI-System. Und Incident-Response-Funktionen speziell für KI-Datenexposition bieten die forensische Infrastruktur, die jede Regierung braucht, aber nur wenige aufgebaut haben.

Die notwendigen Fähigkeiten sind klar: Integration von DSPM mit automatisierter Richtlinienkontrolle und unveränderlichen Audit-Trails, ergänzt durch KI-gestützte Anomalieerkennung, die verdächtige Aktivitäten meldet – etwa wenn ein Agent plötzlich ungewöhnlich große Datenmengen abruft. Das Private Data Network und der Secure MCP Server von Kiteworks liefern diesen Ansatz, indem sie sensible Daten im privaten Netzwerk halten und gleichzeitig KI-Produktivität mit Tools wie Claude, ChatGPT und Copilot ermöglichen. Bestehende Governance-Frameworks (RBAC/ABAC) erstrecken sich auf alle KI-Interaktionen – auch die von autonomen Agenten – jede KI-Operation wird für Compliance und Forensik protokolliert, und vertrauliche Inhalte verlassen nie die geschützte Umgebung. Für Saudi-Arabien adressiert diese Infrastruktur die einzigartige Herausforderung, KI nicht am Punkt der Einführung – den KSA bereits gemeistert hat – sondern am Punkt der Skalierung zu steuern.

Die Alternative wäre, darauf zu hoffen, dass Richtlinien, Schulungen und kulturelle Begeisterung allein Datenexposition bei Millionen täglicher KI-Interaktionen verhindern. Für ein Land, das die Welt mit einer konsequenten Top-down-KI-Strategie angeführt hat, wäre Hoffnung ein untypischer Bruch mit der Disziplin, die KSA an die Spitze gebracht hat.

Was der Rest der Welt von KSA lernen sollte

Die anderen neun Länder im Index kämpfen alle mit einer Variante desselben Problems: Wie bringt man Beschäftigte im öffentlichen Dienst dazu, KI zu nutzen? Saudi-Arabien zeigt, dass die Antwort nicht kompliziert ist – auch wenn die Umsetzung anspruchsvoll bleibt.

Klare Vorgaben von oben. Enterprise-Tools statt persönlicher Accounts. Formelle Richtlinien, die Nutzung fördern, statt Unklarheit, die sie hemmt. Schulungen, bevor sie gebraucht werden, nicht danach. Kulturelle Botschaften, die KI als Fortschritt und nicht als Risiko darstellen.

Jedes Land, das im Index hinter KSA liegt – von Singapur mit 58 bis Frankreich mit 42 – scheitert an mindestens zwei dieser fünf Bedingungen. Die USA (45) haben Tools, aber keine Klarheit. Großbritannien (47) hat Ambitionen, aber keine einheitliche Umsetzung. Deutschland (44) hat Vertrauen, aber keine Erlaubnis. Frankreich (42) hat Strategie, aber keine Relevanz. Brasilien (49) hat Begeisterung, aber keine Infrastruktur.

Saudi-Arabien hat alle fünf Faktoren gleichzeitig geliefert. Deshalb ist es auf Platz eins.

Doch die eigenen Daten von KSA zeigen auch die Grenzen des Top-down-Modells: Schulungen, die wie Pflichtübungen wirken. Kompetenzlücken, wenn KI über Basisanwendungen hinausgeht. Und die Herausforderung, KI-Interaktionen in einem Ausmaß abzusichern, das keine andere Regierung erreicht hat.

Die Lehre für andere Länder ist nicht nur, was KSA aufgebaut hat. Es ist, was KSA als Nächstes aufbauen muss – denn die Länder, die Daten-Governance für KI im großen Maßstab lösen, werden ihren Vorsprung halten, nicht nur die, die das Adoptionsrennen gewonnen haben.

Drei Prioritäten, um KSA’s Vorsprung zu sichern

Der Index zeigt drei Maßnahmen, mit denen Saudi-Arabien seine Spitzenposition halten und ausbauen kann, während die KI-Nutzung im öffentlichen Sektor weiter zunimmt.

Erstens: Von Einführungsschulungen zu rollenbasiertem Kompetenzaufbau mit Daten-Governance als Kern wechseln. KI-Schulungen sind in KSA weit verbreitet, drohen aber zur Decke statt zum Fundament zu werden. Jetzt ist Training gefragt, das zeigt, wie KI konkrete Funktionen, Abläufe und Entscheidungen verändert – nicht nur, wie Tools bedient werden. Dazu gehört Daten-Governance-Training: Wie gehe ich mit sensiblen Daten bei KI-Nutzung um, was sind angemessene und unangemessene KI-Dateninteraktionen, und wie eskaliere ich im Problemfall? Mit dem Fortschritt hin zu agentischen KI-Fähigkeiten sollte das Training auch den sicheren Umgang mit autonomen Systemen abdecken, einschließlich der Frage, auf welche Daten KI-Agenten zugreifen dürfen und welche Schutzmechanismen existieren. Die Zusammenarbeit mit externen Anbietern und Technologiepartnern – wie es Beschäftigte im öffentlichen Dienst selbst vorschlagen – würde Zugang zu aktuellen, rollenbasierten Kursen bieten, die über interne Compliance-Materialien hinausgehen.

Zweitens: Operative Daten-Governance-Infrastruktur bereitstellen, die dem Adoptionsmaßstab entspricht. Das Nutzungsvolumen von KI in Saudi-Arabien ist im Index unerreicht. Die Daten-Governance-Infrastruktur muss mithalten. Das bedeutet DSPM-Funktionen zur Klassifizierung und zum Schutz sensibler Daten in Echtzeit, automatisierte Richtlinienkontrolle für alle KI-Dateninteraktionen, unveränderliche Audit-Trails für jeden Kontaktpunkt und Incident-Response-Fähigkeiten speziell für KI-Datenexposition. Dies ist besonders wichtig, da agentische KI-Systeme in Behördenprozesse einziehen, denn autonome Agenten benötigen dieselbe zero-trust-Governance wie menschliche Anwender – mit zusätzlichem Bedarf an Machine-to-Machine-Authentifizierung, Sandbox-Ausführung und Echtzeit-Anomalieerkennung. Plattformen wie der Secure MCP Server von Kiteworks zeigen, wie dies im großen Maßstab gelingt – Governance-Kontrollen, Compliance-Logging und Datenschutz bleiben erhalten, während die KI-Produktivität, die Saudi-Arabiens Beschäftigte bereits nutzen, ermöglicht wird. Für KSA geht es nicht mehr um die Ermöglichung der Adoption, sondern um die Absicherung des Erreichten.

Drittens: Klare Wege von individueller Produktivität zu Enterprise-KI-Nutzung schaffen. 79 % der Beschäftigten im öffentlichen Dienst Saudi-Arabiens möchten, dass KI ihre tägliche Arbeit grundlegend verändert. Die Führung kann diese Dynamik nutzen, indem sie sich auf Enterprise-Use-Cases konzentriert – Systemintegration, fortgeschrittene Analytik, Automatisierung und KI-gestützte Services –, die über individuelle Aufgaben hinausgehen. Klare Wege von der Erprobung zur skalierbaren Einführung, gesteuerte Sandboxes für fortgeschrittene Use Cases und Mechanismen zum Austausch von Lernerfahrungen zwischen Abteilungen helfen, dass KSA’s Vorsprung in nachhaltige, wirkungsvolle KI-Kompetenz mündet. Die oben beschriebene Daten-Governance-Infrastruktur ist die Voraussetzung: Enterprise-KI kann ohne sie nicht sicher skaliert werden.

Die Bedeutung für die weltweit führende KI-Regierung

Saudi-Arabiens Spitzenplatz im Index ist ein echter Erfolg – das Ergebnis koordinierter Strategie, politischem Willen, institutioneller Umsetzung und kultureller Dynamik, die kein anderes Land erreicht hat. Doch Rankings messen einen Moment. Nachhaltigkeit entscheidet, was als Nächstes passiert.

Jeder Tag, an dem zwei Drittel des öffentlichen Sektors in KSA KI nutzen, schafft sowohl Wert als auch Risiken. Jeder Enterprise-Use-Case, der vom Pilot in die Produktion geht, bringt neue Datenflüsse, neue Klassifizierungsanforderungen und neue Compliance-Pflichten. Jeder Beschäftigte, der von Basisaufgaben zu fortgeschrittener Analytik wechselt, braucht Training, das über das Abhaken von Vorgaben hinausgeht. Und je autonomer und verbreiteter KI-Agenten werden, desto größer wird auch die Angriffsfläche.

Saudi-Arabien hat das Adoptionsproblem gelöst. Die nächste Herausforderung – KI im großen Maßstab zu steuern, ohne das Tempo und die Ambition zu verlieren, die KSA an die Spitze gebracht haben – ist schwieriger. Aber für eine Regierung, die eine nationale KI-Strategie in weniger als einem Jahrzehnt zur weltweit führenden öffentlichen KI-Adoption gemacht hat, ist das auch eine Herausforderung, die zu ihren Stärken passt.

Die 324 im Index befragten Beschäftigten des öffentlichen Dienstes Saudi-Arabiens nutzen KI bereits. Sie sind begeistert, selbstbewusst und produktiv. Was sie jetzt brauchen, sind nicht Erlaubnis oder Tools. Es sind die Daten-Governance-Infrastruktur, das rollenbasierte Training und die Enterprise-Sicherheit, die sicherstellen, dass der außergewöhnliche KI-Vorsprung ihrer Regierung dauerhaft geschützt bleibt.